一类运输工具带双重能力约束的LRP问题

分析了一类运输工具受双重能力约束的LRP问题，即在物流网络节点最大单批处理能力及运输工具总运输能力双重约束的情况下,如何进行物流中心选址和运输路线安排，使总的费用最小,模型假设网络系统满足如下条件：①节点的最大单批处理能力是逐层变化的，②货物只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输．文中建立了混合整数规划模型，提出了一种优化算法，并用优化算法对实例进行求解．     

基于环境风险控制的危险废物选址-路径问题研究

为降低回收处理危险废物的环境危害,提出了基于环境风险控制的危险废物选址-路径问题,全面地评估了危险废物回收管理的环境风险.根据环境承载力的理论,设计了环境风险的度量方法.考虑废物残余的危险性、危险废物类型和加工技术种类的多样性、危险废物和加工技术的相容性,建立了成本最小化和环境风险最小化的0-1混合整数线性规划模型.针对双目标选址-路径模型的复杂性特点,设计了多阶段聚类遗传算法.以重庆危险废物物流管理为例,验证了模型和算法的有效性.结果表明:模型和算法能够为实际管理提供合理的选址-路径优化方案,且在两个不同对比条件下,相较于已有的模型,基于环境风险控制的优化方案能够分别降低33.85％和18.16％的总成本.     

高速公路物流网络规划LRP模型及算法研究

从高速公路网与物流网络同构相似的关系出发,将高速公路网纳入物流网络体系并构建高速公路物流网络．结合选址-路径问题（LRP）模型来探讨高速公路物流网络规划的方法,把高速公路物流网络规划分解为高速公路服务区作为物流节点的选址布局问题和高速公路作为物流通道的路径安排问题;使用遗传算法对该模型进行求解,并对遗传算法的要素进行设计和改进,提高了求解的精度和效率;最后,通过算例分析验证了模型的实用性和算法的有效性．     

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提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法.     

危险废物回收物流的选址-路径多目标模型

本文构建了一个危险废物回收物流系统选址-路径问题的多目标改进模型.该模型特别考虑了废物类型与运输车辆的多样性,废物与运输车辆的相容性,并采用暴露人口吨数表示风险,以最小化最大风险区域代表风险公平性优化目标.同时,该模型主要确定了回收中心的位置,回收中心配备的运输车辆类型,以及各类危险废物的车辆运输路径.针对所建立的多目...     

Designing a home-to-work bus service in a metropolitan area

This paper presents a model and an algorithm for the design of a home-to-work bus service in a metropolitan area. This type of service must display an equilibrium between conflicting criteria such as efficiency, effectiveness, and equity. To this end, we introduce a multi-objective model in which, among other aspects, equity is considered by time windows on the arrival time of a bus at a stop. Time windows can have other uses such as, for example, guaranteeing synchronization of the service with other transportation modes. This is one of the guiding principles of the proposed model which is based on concepts that simultaneously tackle several issues at once. Along this line, we propose a cluster routing approach to model both bus stop location and routing in urban road networks where turn restrictions exist. The resulting multi-objective location-routing model is solved by a tabu search algorithm. As an application, we analyze a home-to-work bus service for a large research center located in Rome, Italy. This case study provides a benchmark for the algorithmic results, and shows the practical relevance of the proposed methodology.