带退化因子的人工代谢算法在多对象物流配送优化中的应用

在多对象优化的物流配送中,需要对配送对象实行均衡调度。本文提出了一种含退化因子的人工代谢算法。每一种配送对象对应了不同的代谢底物,每一种配送对象的优先级对应了相应的催化酶,每一次配送对应一次代谢过程。为了降低代谢算法的复杂度,完成配送任务后,初始化时形成的催化酶需要有规律地退出代谢体系。通过对代谢算子等参数的分析,为人工酶设立了不同等级的退化因子。根据对酶优先级的辨识,按照代谢优化的进程,使已完成寻优搜索的代谢路径有序地退出本次代谢网络,提高整个代谢网络运行效率,为后续的物流配送路径缩小搜索空间,实现多对象配送过程的优化。     

考虑3PL承载能力时变的4PL协同路径定制问题

为进一步提升第四方物流(4PL)对多第三方物流(3PL)协同配送网络的适应能力,提出考虑3PL承载能力时变的4PL协同路径定制问题,建立允许货物在节点等待的非线性数学模型,设计基于蚁群和人工蜂群的两阶段混合智能算法(ACO-ABC).算法中:第1阶段选择路径,使用蚁群算法得到问题的满意解;第2阶段选择优势路段的3PL,...     

基于人工代谢算法的TSP问题求解分析

通过分析生物体新陈代谢的生理机能,建立人工代谢算法模型.通过分析底物和生成物之间的浓度差建立多步催化反应动力学模型.通过对城市网络和代谢网络进行类比,建立基于浓度差的TSP问题寻优模型.实例推导表明,人工代谢算法能有效地实现TSP问题的寻优规划.     

基于人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法

研究算法改进,提高计算性能,贝叶斯网络是解决不确定性问题的一种有效方法,在很多领域得到了广泛应用。参数学习是贝叶斯网络构建的重要环节,但含隐变量、连续变量的参数学习是非常困难的。为解决上述问题,提出了一种人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法,并进一步通过调整人工鱼随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能和速度。最后,将参数学习方法在由Noisy-Or和Noisy-And节点组成的贝叶斯网络中进行了仿真,仿真结果表明了参数学习方法,特别是改进后方法的可行性和优越性。     

第四方物流多到多弹复性网络设计

为了使第四方物流(4PL)能够提供安全、有效的物流服务,提出多个供需点对之间物流配送任务下的4PL弹复性网络设计模型。建立以总物流成本最小化为目标的优化模型,考虑物流服务节点和运输线路的中断,通过构建备用路径实现弹复性,以主路径和备用路径共用的服务节点和运输线路的数量作为弹复性指标,设计人工蜂群算法对模型进行求解,并对问题模型中的重要参数进行分析。仿真结果表明,人工蜂群算法能够对问题进行有效求解。     

考虑碳排放的冷链物流轴幅式网络多目标优化

针对传统冷链网络优化模型忽视碳排放量的不足,基于绿色物流、共享经济的相关理念,在轴幅式理论下对多个区域的冷链配送进行资源整合后进行共同配送,提高冷链配送车辆的满载率。同时,构建考虑碳排放成本在内的总成本最小和最大化客户满意度的多目标优化模型,达到降低总成本和满足客户最大满意度的目的,实现经济效益和环境效益共赢的状态。以客户满意度来表示物流网络系统的可靠性和服务质量,并结合易腐品的新鲜度对时间的敏感性,引入货损成本。最后,设计粒子群算法对其进行求解。通过算例对比验证了模型与算法的有效性,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。     

模糊随机环境下考虑残次品处理的库存配送问题研究

针对考虑残次品的多生产商选择多商品多阶段库存配送问题,建立了一个基于动态规划的双层库存配送模型。高端物流服务集成商以整个供应链网络成本最小为目标制定采购决策;库存配送服务商以运营成本最小为目标,在集成商决策下制定库存和配送决策。设计了模糊随机环境下基于动态规划的双层全局-局部-邻域粒子群算法（Bi-DPGLNPSO）对模型进行求解。并通过算例验证模型和算法的有效性和合理性。通过参数测试和算法对比检验算法的优越性。     

物流网络中节点带权的Steiner最小树的参数算法

通过优化物流的运输网络,可以有效地降低物流成本。集中配送的物流网络优化问题可以转换成求解节点带权的Steiner最小树问题,这是一个NP-hard问题。运用参数理论,提出一种新的启发式解决算法P-NSMT。算法的思想是：首先尽可能只利用终端节点构造一棵连通的最小生成树,然后逐步向树中添加能减少生成树总权值的Steiner节点,最终生成一棵节点总数不超过参数k的Steiner最小树。实验表明,与同类型其他算法相比,P-NSMT算法具有更好的准确性和时间效率,特别适应于网络规模大、终端配送节点数目较少的物流网络。     

基于超网络的城乡物流配送网络优化研究

为了加强城乡配送网络体系建设,促进城乡商品的双向流通和提高共同配送能力,基于超网络思想,构建了包含需求网络和供给网络的城乡配送超网络结构模型,通过分析子网之间供需匹配关系,优化配送网络的组织方案。首先建立以时间成本及物流费用匹配双目标的超网络优化模型。其次将模型转换为相应的变分不等式,并证明解的存在及唯一性,采用修正投影算法求解了整个网络达到匹配状态的条件。最后应用算例进行数值仿真,验证了模型的有效性,实验结果表明：供给能力、配送时间的等待滞留等关键参数对网络的匹配程度影响较大。此研究可为物流管理者提供决策依据。     

基于改进人工鱼群算法的神经网络优化

针对人工鱼群算法的寻优速度慢,后期收敛性差等缺陷提出了一种并行运行方式的改进人工鱼群算法(Improvement Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)。进而应用IAFSA算法对BP神经网络初始权值进行寻优,以解决BP网络初始权值选取困难且优化过程中容易陷入局部极值的问题。最后,将IAFSA-BP网络混合算法应用于PID参数的优化,从而克服了PID控制参数难以整定的难题。通过仿真实验,结果表明:改进的人工鱼群算法寻优速度更快,优化值更加合理。应用IAFSA-BP混合算法得到的PID控制参数使得系统响应更快,稳态误差更小,系统性能得到提升。     

RFID together with multi-agent systems to control global value chains

Nowadays, the cooperative intelligent transport systems are part of a largest system. Transportations are modal operations integrated in logistics and, logistics is the main process of the supply chain management. The supply chain strategic management as a simultaneous local and global value chain is a collaborative/cooperative organization of stakeholders, many times in co-opetition, to perform a service to the customers respecting the time, place, price and quality levels. The transportation, like other logistics operations must add value, which is achieved in this case through compression lead times and order fulfillments. The complex supplier's network and the distribution channels must be efficient and the integral visibility (monitoring and tracing) of supply chain is a significant source of competitive advantage. Nowadays, the competition is not discussed between companies but among supply chains. This paper aims to evidence the current and emerging manufacturing and logistics system challenges as a new field of opportunities for the automation and control systems research community. Furthermore, the paper forecasts the use of radio frequency identification (RFID) technologies integrated into an information and communication technologies (ICT) framework based on distributed artificial intelligence (DAI) supported by a multi-agent system (MAS), as the most value advantage of supply chain management (SCM) in a cooperative intelligent logistics systems. Logistical platforms (production or distribution) as nodes of added value of supplying and distribution networks are proposed as critical points of the visibility of the inventory, where these technological needs are more evident.     

基于改进神经网络的粮食配送中心选址决策研究*

粮食配送中心选址问题是构建现代化粮食物流系统的重要研究方向。从粮食配送中心选址的影响因素出发,建立了以控制成本为核心的数学模型,引入了经遗传算法改进的人工神经网络模型进行求解,并且给出了详细的设计步骤。为解决遗传算法易陷入局部最优的问题,提出了一种在变异算子中增加禁忌搜索的方法。实验证明,该方法在解决粮食配送中心的选址决策时,效果较好。     

人工代谢算法在铝板轧制中的应用(英文)

铝板轧制过程的控制是板材生产过程自动化中的重要环节。针对该过程,本文提出一种人工代谢算法。通过算法中的人工酶对轧制过程进行辨识,通过建立代谢平衡方程对控制目标进行优化,通过对代谢方程中的反应速率、平衡常数和抑制因子进行调节来获取实时的控制优化值,建立一个分布式离散事件系统来对系统进行监控,并通过控制实例说明了该算法的优越性。所提出的控制系统成功地应用于某铝材厂的铝板轧制过程,节约了时间成本,提高了生产效益。     

人工代谢系统综述*

从生物体新陈代谢规律出发,通过分析催化酶与各类代谢调节模式的关系建立起人工代谢系统模型。该系统能实现模式识别、故障诊断、多目标优化等功能。利用新陈代谢机理建立人工代谢方程。通过对平衡因子、抑制因子等代谢算子的调节来改变代谢物浓度,提高代谢率,从而实现新陈代谢网络的物质流量均衡和网络节点通畅,达到有效地实现各类功能优化的目的。对人工代谢系统的基础理论和典型应用进行了阐述,指出了进一步研究的方向。     

复杂网络背景下的物流网络风险因子扩散研究

快速发展的物流服务已经融入了人们的生产、生活中，而由于突发的风险所导致的延误、停滞等问题会严重影响运输效率，造成各类经济财产损失。因此基于物流风险内部和外部因素的考虑优化了Stackelberg模型，将市场价格变化造成的供需波动界定为物流服务中的风险因子，并定量分析了价格弹性系数和初始供货价格对于波动的影响。在此分析的基础上，基于复杂网络中的传染病模型SIR，以物流网络的角度构建了风险因子的扩散模型，利用节点拓扑权重和供需波动改进了扩散的机制。通过在人工网络和真实网络中取不同参数模拟风险因子的扩散过程，讨论了在不同价格弹性系数和初始价格下风险的扩散结果，分析了模型的性能，并在真实物流网络中验证了模型的合理性和可靠性。     

多阶段煤炭供应链网络设计及其遗传算法

煤炭供应链网络设计旨在为大型煤炭集团选择合理的设施网络布局与最佳运量,以便提高效率并降低成本。考虑配煤加工与流量平衡等特有约束,建立了煤炭供应链网络混合整数规划模型,其优化目标是最小化固定设施成本、运输总成本与采购成本。考虑到模型求解的复杂度,设计了一种遗传算法,结合优先权与整数规则对染色体进行了编码与解码。实验算例表明所建立的模型能够真实地模拟煤炭供应链网络中设施布局与最佳运量的决策环境,其算法能够在允许的运算时间内获得稳定的满意解,随着算例规模的增大,其计算时间与优化结果均优于LINGO软件。     

基于改进人工蜂群算法的配电网重构方法

为提高配电网运行的经济性和供电的可靠性,本文选取系统平均停电频率和系统平均停电持续时间两个指标来表征配电网的供电可靠性,并同时考虑有功网损的因素,建立了计及供电可靠性指标的配电网多目标重构模型.本文将量子理论和Metropolis准则引入到人工蜂群算法中,并通过模糊满意度决策方法来确定多目标重构模型的最优解,提出了基于改进人工蜂群算法的配电网多目标重构模型优化方法.建立配电网重构实例仿真系统,通过与其它智能方法的重构对比分析证明了本文重构模型及求解方法的可行性和优越性.     

物流服务供应链复杂网络脆弱性测度研究

合理评价物流服务供应链脆弱性是实现网络高效率的重要前提。分析物流服务供应链网络节点作用规律,引入聚集系数、最大连通度及连通效率作为网络脆弱性测度指标,基于所构建攻击策略对二级物流服务供应链网络进行实例研究。研究结果表明：所构建指标可较好描述物流服务供应链网络脆弱性能变化;相较于功能型物流服务供应商与物流客户,物流服务集成商对网络脆弱性影响程度最大。最后提出了物流服务供应链网络脆弱性的有效防范对策。     

Development of Wafer Warehouse Management System for Semiconductor Manufacturing Foundry Supply Chain

Efficiency of supply chains management mostly depends on the process coordination and information integration between the supply chain companies.The well-known integrated circuit design houses,the wafer fabrication industries, and the integrated circuit packaging/testing business has together formed a contiguous supply chain from materials to system in Taiwan during the past decades.Logistic management of the wafer hence becomes the key linkage in the semiconductor foundry supply chain.The objective of this paper is to develop the wafer warehouse management system for global wafer logistics.Current operations for wafer logistics management are firstly reviewed. The system requirements are analyzed by the model-driven business transformation approach.The business operation model and the platform-independent solution architecture for the wafer logistics management are constructed.A prototype information system is also developed for validation.Results of this research can improve the effectiveness and efficiency in wafer logistics management for the semiconductor foundry supply chain.