配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统,为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度,研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中,配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点,由于道路条件的限制,客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下,建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型,提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性,为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

应急物资保障系统模糊多目标LARP 研究

为了将应急物资快速有效地配送至灾区,从供应链的角度构建一个包含应急 物资供应点、集散点、配送中心及受灾点四层结构的应急物资保障系统. 在考虑需求不确 定性的基础上建立一个双层优化模型. 上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小 及车辆载重利用率最大为目标,决策灾区应急物资配送中心的选址及车辆路径安排;下 层模型以运输总成本最小为目标,决策应急物资集散点的选址及应急物资的分配. 设计 一种自适应遗传算法求解上层模型,运用GAMS 软件求解下层模型. 以“4· 20”四川芦山 地震应急物资保障为背景构建算例,验证模型和算法的可行性和有效性.     

交通流变化下的多配送中心-多需求点配送网络优化模型

基于城市道路网结构与交通流特征,以总配送耗时最小为目标函数,以交通流为约束条件,构建了双层配送网络优化模型。上层模型计算配送车辆的配送路径,下层模型为用户均衡交通分配模型,通过上层模型的计算结果改变下层模型中的OD出行数据,通过下层模型的计算结果改变上层模型中的路段通行时间。利用混合式分组法、遗传算法与Frank-Wolf算法求解模型,并以大连市某带有31个交通小区、27个需求点和4个配送中心的交通网络为例进行实例验证。计算结果表明:当利用最短距离法求得配送方案时,27个需求点的总配送距离为94.8km,总配送耗时为425.2min,计算时间为13s;考虑交通流变化后,利用提出的双层优化模型,27个需求点的总配送距离为109.7km,总配送耗时为329.1min,计算时间为256s。利用提出的双层优化模型,虽然总配送距离增加14.9km,但总配送耗时却缩短96.1min,并可以一次性达到配送车辆和其他车辆相互平衡的过程,计算速度和效率并不是最重要的因素,可以得到更符合实际的计算结果。     

基于停车场限制的物流中心选址模型及算法

针对停车场限制的物流中心选址问题,建立了双层规划模型．上层规划以物流中心费用最小来确定物流中心的位置,下层规划建立了配送／采购车辆与城市道路交通组合分配模型,最后,采用遗传模拟退火算法对模型进行求解．     

单配送中心快递企业共同配送车辆鲁棒调度研究

考虑到不确定因素在快递企业共同配送车辆鲁棒调度问题中广泛存在,为了改善快递企业的服务水平,并缓解快递派送中由于不确定因素带来的客户满意度低的现状,采用鲁棒离散理论的相关知识,建立了车辆路段等待时间不确定情形下的单配送中心快递企业共同配送车辆调度的多目标鲁棒优化模型,然后根据转化规则,将鲁棒优化模型转化为确定型优化模型,并采用改进的遗传算法对其进行求解。结果表明,快递企业采用共同配送模式可以有效降低成本,节约时间,而且企业决策者可以根据所考虑的不确定性值G 的大小,选择自己偏好的车辆调度方案。     

基于双层规划的竞争性选址问题研究

以往对竞争性选址问题的研究,都是从服务提供者的角度考虑问题,寻求市场份额最大化或成本最小化的选址方案.实际中,竞争性选址方案的确定应该是服务提供者与服务需求者上下两层关系互动的过程,并且仅仅考虑市场份额最大化或成本最小化是不够的,企业往往更关心的是利润.针对寡头垄断市场配送中心的选址问题,建立基于双层规划的竞争性选址模型,考虑属于不同企业的配送中心对于配送服务需求者的竞争问题,上层目标函数追求配送中心的利润最大化,下层目标函数是配送服务需求者的广义费用最小.给出了遗传算法求解规模较大的问题,通过一个算例验证模型和算法的可行性.     

基于极值优化的综合运输路网连续网络设计双层规划模型

本文提出了综合交通运输系统路网连续投资配置的双层规划模型,其中上层规划者在投资预算及其他约束条件下,考虑环境污染、土地占用及能源消耗等外部成本,对线路及综合交通运输枢纽做出连续的投资配置,以实现系统最优;下层网络用户在上层规划者的投资配置下,其路径选择满足确定用户平衡原则。最后,基于极值优化设计了求解该模型的算法,并给出了具体算例对算法进行验证。计算结果表明：所建立的模型符合实际情况,且采用的启发式算法也较有效。     

停车需求分布的双层规划模型及算法

针对停车需求给定条件下的停车设施选择问题,建立了描述停车设施选择和出行路线选择行为的双层规划模型,并基于在部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe算法的思路设计了求解模型的有效算法.上层模型在满足停车需求和设施停放车辆数有限条件下,力图最小化实际停车需求分布与期望分布间的差异.下层模型假设出行者路线选择行为遵循用户均衡原则.上下层模型通过设施选择概率函数实现有效关联.部分增广乘子法中嵌套Frank-Wolfe 算法求解上层模型可以有效利用上层模型的单纯形式约束特征.算例分析验证了新模型与算法的有效性.研究结论拓展了现有理论的应用场景,为相关研究提供了新的建模分析思路.     

基于层次蝙蝠算法的应急车辆调度与交通疏散协同决策

城市路网多事故应急救援中，因交通拥堵造成应急车辆滞留现象时常发生，严重影响道路交通事故救援效率.提出通过交通疏散提高救援路径的可靠性，构建双层规划模型对应急车辆调度和交通疏散进行协同决策. 设计一种双层蝙蝠算法，上层算法在应急车辆需求、事故时间窗和可用车辆约束下求解响应时间最短的调度方案，下层算法在路段容量和疏散需求约束下求解多条最短路径的交通疏散策略，从中选取最短时间路径. 算例结果表明，本文模型通过缩短应急车辆在途时间有效提升了应急救援效率，算法具有优秀的寻优能力和运行速度.     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

带时间窗的甩挂运输路径优化问题研究

针对带时间窗的甩挂运输路径优化问题,考虑整车和卡车2种运输方式,以及整车、卡车、混合3种行驶路径,以行驶时间为目标函数构建模型,设计基于A、B策略的两阶段混合启发式算法.算例分析结果表明：针对客户规模在100以内的小规模算例,均可在3s内求得结果,策略B的求解时间少于策略A,而策略A的目标函数优于策略B;当客户规模逐步增至900时,选择策略A可获得更高的求解效率.可见,本文所构建的模型与算法是可行和有效的,对实际配送过程中的车辆指派与路径优化具有一定的参考价值.     

基于经济诱发效应的物流网络综合优化研究

为了实现区域物流网络的整体、动态、多层次性优化,综合考虑区域物流网络运输、仓储、作业成本以及对区域经济的拉动作用,构建基于经济诱发效应的多成本混合结构物流网络（包括物流节点与物流通道）综合优化的双层规划模型。上层解决区域物流宏观规划问题,即决策者的方案设计,从规模、结构和布局的角度控制区域物流网络的总体优化;下层为物流链配流问题,即物流链分配。将贪心法与遗传算法相结合对优化的双层规划模型进行求解。采用Delphi软件平台和SQL Server数据库实现二次开发,构建基于经济诱发效应区域物流网络优化平台,以苏南高速公路物流网络优化为例进行实证分析,证明其优化效果显著。     

公路网布局的多目标优化模型

针对现有公路网布局优化模型的目标函数过于偏重机动性的缺点,在公路网布局优化模型中引入了可达性的概念,建立了多目标双层优化模型.上层考虑建设资金的约束,以公路网可达性最大和交通负荷度最小为目标函数;下层与传统的4阶段交通规划模型相结合,采用用户均衡配流模型.为了反映上层模型的两个目标函数之间的trade-off关系,设计了基于Pareto最优的求解算法,并采用进化算法实现.文中提出的方法在北部湾区域公路网布局规划中得以运用.     

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

考虑局部排队延误的VMS 选址双层规划模型

用Monte Carlo 模拟技术刻画路网状态的随机性,优先考虑在交通网络瓶颈路段设置可变信息板待选点,建立多目标优化可变信息板选址双层规划模型.上层模型为基于不确定风险决策最小和诱导效益最大的双目标规划模型,下层模型为考虑局部网络有排队延迟现象的随机用户平衡模型.采用增广Lagrange 对偶算法与相继平均算法组合求解下层模型,采用非劣排序遗传算法-II 求解整个双层规划模型.算例结果表明,在可变信息板资金预算约束下,非劣排序遗传算法-II 能够有效求解可变信息板选址的多目标优化问题,得到6 组Pareto 解.研究结果可为城市道路网可变信息板诱导配置的优化和建设提供决策支持.     

Route Selection for Railway Passengers: A Multi-objective Model and Optimization Algorithm

With an increased operating speed in Chinese railways in recent years, the number of passengers traveling by trains has been significantly increasing. The research issue is regarding how passengers select their routes when there are no direct trains. Previous studies have dealt with the route selection problem as a multi-objective optimization. The study began by setting up a transportation network which encompasses the departure and terminal stations along with important intermediate stations. Then, six key factors are analyzed and formulated using a multi-objective model, consisting of the train-running time, railway fare, transfer frequencies, distances between transfer stations, transfer interval time, and travel comfort. Furthermore, a two-phase algorithm is employed to solve the model. A rapid searching algorithm for feasible routes based on the train timetable is established, then the weight vector is assigned by introducing the information entropy to obtain satisfied routes. In the end, the two-phase algorithm is tested respectively for railway passengers from Lanzhou to Beijing (with direct trains) and from Lanzhou to Changchun (without direct trains), and the results show that the proposed model and solution algorithm are efficient for obtaining satisfactory routes.     

路网最优费率的双层规划模型及算法

为寻求系统、科学的路网最优费率测算方法,提出用双层规划模型描述路网管理者、收费道路经营者和车辆用户三者在费率决策中的博弈关系,其中上层以路网用户盈余最大化为目标,下层是弹性需求下的多车型随机用户均衡模型,设计了遗传-模拟退火混合优化的求解算法。计算发现路网收费收入目标的高低将直接影响测算所得费率的高低,进而影响各车型OD出行量,且时间价值低的车型用户比时间价值高的车型用户受费率变化的影响要更为显著,表明双层模型在费率决策过程中能兼顾相关各方的利益,建模时考虑车型分类能更合理地反映现实情况;与遗传算法、模拟退火算法相比,遗传-模拟退火算法计算结果最优。