考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究

综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优.     

考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

基于决策网络计划的工程项目物流方案随机优化

为解决工程项目物流方案优化中因不同方案的风险差异给决策工作带来的困难,在决策网络计划方法的基础上,提出了能够同时表达多个离散随机样本空间的决策单元结构;并将随机规划方法引入模型的优化中,建立了综合考虑成本和风险的上界极小模型及求解算法.文中以某建设项目物流方案的优化对模型的有效性与实用性进行了验证.结果表明,该模型能够有效解决风险存在差异时工程项目物流方案的优选问题,因而具有较高的理论意义与实用价值.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

缺货的模糊需求回收物流库存控制模型及算法

为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性.     

多车场满载货运车辆优化调度的网络流算法

探讨在一般条件下的多车场满载的VSP问题。建立了它的网络流模型，并给出了一个基于该网络流最优解的启发式算法。该算法的一个明显特征是，对每一条行车路线的确定总是基于一修改后的网络流模型的最优解，大大提高了算法结果的优化质量。同时，与其它同类算法相比，其算法设计也明显偏优。     

多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计模型与算法

在第四方物流的服务模式下,为了使产品的配送与回收能够在动态环境下安全、有效的运作,研究多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计问题.构建了在满足弹复性约束条件下,使总成本最小化的网络设计优化模型,在考虑多个运营周期条件下同时优化正向和逆向网络.鉴于该问题的NP-hard特性,设计了一种改进的蚁群算法.最后,通过数据随机产生的算例来测试模型的合理性以及算法的有效性,并且改进的蚁群算法的性能优于标准的蚁群算法.     

凸优化方法及其在排队系统中的应用研究

理论上可以证明严格凸优化问题有惟一的全局最优解；应用中有快速的多项式时间算法求解这一全局最优解。因此对难于解决的排队系统性能指标优化问题，如负荷配置问题．可以利用排队系统的凸性应用凸优化方法求解。本文基于排队理论建立排队系统负荷配置的非线性优化模型，设计一种优化变量转换方法并经适当的约束务件合并将该模型转换为凸优化模型．并引入凸优化内点法作为负荷配置的有效计算工具。实例计算结果表明．基于排队理论的非线性凸优化模型．其优化结果能保证充分利用设备的生产能力及最低的在制品库存；同时凸优化内点算法具有迭代次数少、收敛速度快的优点；涉及排队系统中其他性能指标的优化问题，也可以采用类似的方法求其最优解。     

基于冲突合作关系的生鲜选址-路径多主体优化模型与算法

针对城市生鲜农产品配送成本高，产品损耗大等特点，考虑生鲜销售商和外包冷链配送公司共同参与又独立决策的实际运营情况，建立了基于冲突合作关系的生鲜配送选址-路径多主体优化模型.模型中，考虑客户模糊时间窗，主导层生鲜销售商以系统总成本最低为目标，而从属层冷链配送公司仅考虑运输相关成本最小化.设计了GAPSO混合算法求解该问题，结合精英选择策略和自适应权重粒子更新策略，采用田口分析法获取参数合理取值.与CPLEX求取小规模算例精确解对比，GAPSO算法在保持准确性的同时，求解时间降低了96.17%；对基于Barreto和Prins经典LRP基准案例集的中大规模算例，与HybridGA算法和已知最优解BKR对比分析，结果表明GAPSO对于中小规模问题，能很好的收敛于全局最优解，对于大规模问题能求得近似最优解，能为实际生鲜选址和配送问题提供有效决策支持.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

损毁情景下应急设施选址的多目标决策方法

应急设施选址问题是应急管理中的重要问题,设施的长期战略性地位,促使决策者在进行选址决策时关注多种目标.在一定的经济投入条件下,本文首先提出了决策者制定设施选址方案时的目标原则,构建以时效性、均衡性和鲁棒性为核心的评价体系,进而建立了应急设施选址的多目标优化模型,用覆盖为目标的救援总时间反映时效性,最大救援半径反映均衡性,以及设施损毁情景下额外增加的救援变更时间反映鲁棒性,用三个目标函数组成的三元组刻画选址决策的目标向量,理想点是一个三元向量,每一个分量值表示只以这个分量目标函数求解得到的最优值,提出了基于理想点的目标扰动最小化模型,并采用遗传算法设计求解方法,通过算例分析了模型和算法的有效性,说明本文提出的模型与算法在解决应急设施选址决策方面具有一定的应用价值.     

带有空间公平性约束的换乘停车场布局双目标规划模型

为规划城市交通网络中换乘停车场的布局,建立了带有空间公平性约束的双目标规划模型,目标分别为换乘停车场的客流量最大和建立换乘停车场的成本最少. 提出了单位成本客流量的概念,将原问题转化为含参数的单目标问题求解,分析了模型解的性质,并给出了单位成本客流量在参数 的不同区间上的函数增减性以及上下界. 模型应用在Anaheim市的交通路网中. 该研究为换乘停车场 的投资方从成本-收益角度评价建设方案提供决策支持,对城市交通部门进行换乘停车场的布局规划 具有理论指导意义.     

物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

连续恐怖袭击下反恐设施选址与资源调度优化模型及其应用

当前恐怖袭击活动由偶发的单次攻击发展为不同地域内连续发动袭击.考虑政府部门统筹反恐设施选址和应急资源调度,构建了连续恐怖袭击下反恐设施选址优化与反恐资源调度优化的斯塔克伯格博弈模型,并分析政府与恐怖分子的均衡行为.结合新疆喀什地区重要城市反恐设施网络结构的实例,数值分析得出了选址点个数、袭击次数、是否考虑反恐资源调度等因素对政府与恐怖分子最优效用的影响;最优反恐资源投入量与袭击次数和选址点个数之间的关系.研究表明:反恐资源最优投入量、反恐设施选址点个数和政府应急管理能力三者具有替代关系;政府反恐力量联合考虑反恐设施优化选址和反恐资源优化调度的实施效果更好.     

基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究

为优化物流系统,并能更好地描述管理部门的阶层关系和更全面地体现决策者的意愿,从物流系统集成的角度出发,基于客户所采用的多时期随机库存策略,使用双层规划法建立了供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,用来解决在给定的多个潜在设施点中选出一系列设施的位置,并确定巡回运输路线,以及巡回运输路线上客户的最佳订货量;并给出了求解该模型的启发式算法,最后通过实例计算证明了上述模型、算法的有效性.     

基于图层叠加的多目标选址模型

分析了国防工程设施选址的目标和约束条件,研究建立了建设项目选址多目标决策模型.在MGIS(militarygeographicinformationsystem)中运用叠加模型解决了选址决策空间上可行域或有限方案集的搜索问题,提出了选址规范决策矩阵的构建和求解方法,并给出了算例.     

基于完全信息动态博弈的反恐设施选址模型

针对反恐设施选址问题, 考虑反恐设施点准备时间及反恐物资的运送时间对核生化恐怖袭击损失的影响, 构建完全信息非合作动态博弈模型. 讨论连续选取单个设施点和离散选取多个设施点的不同情形, 应用遗传算法求解子博弈精炼纳什均衡. 以上海市区县网络为例的仿真结果表明, 交互式设置反恐设施点和减小反应时间均能有效减小袭击损失, 并随设施点增多, 损失减小幅度趋缓. 该模型反映了政府与恐怖组织间的战略交互, 为反恐设施选址提供了一种有效的分析方法.     

考虑同时取送货需求带模糊容量限制的在线设施动态选址问题

共享环境下配送设施作为在线资源，其空闲容量受线下负荷影响而呈现动态可得性与波动模糊性.同时，在线资源的引入也使得城市配送中的设施选址问题由单周期决策模型转变为多周期动态决策.为此，本文构建了考虑同时取送货需求带模糊容量约束的在线设施动态选址模型，改进了五角模糊数隶属度函数用以表示模糊容量约束.在此基础上，将禁忌搜索与自适应大规模邻域搜索算法相结合，提出了邻域生成算子和新解接受准则改进方案.最后，算例结果表明该改进方案能有效提升算法全局搜索能力，降低企业在线设施动态选址成本.