基于物联网的在线、智能调度方法的相关思考

物联网的飞速发展给生产调度系统带来了前所未有的机遇和挑战,数据的多源异构和连续涌入性、信息的透明性以及人、物料、设备、生产过程、产品等众多对象呈现出的连续动态存在性,这些新特征导致传统的调度优化方法难以适用。在已有研究的基础上,总结了物联网、调度优化方法以及基于情景的建模方法的研究现状和存在的问题,分析基于物联网的在线智能调度涉及到的问题及其特征,并提出其中的关键科学问题是基于情景的在线建模方法;提出该问题未来的研究目标为:针对物联网环境下调度对象状态的动态连续变化性,提供一种在线实时的智能优化调度方法,以最终实现调度优化过程的连续性以及调度优化决策的科学性、有效性和实用性;并详细阐述了未来关于基于情景的建模方法、基于情景的模型实时求解方法和基于情景的在线调度决策支持方法三方面的研究内容,为后续的深入研究做前期的思考和探索。     

物流配送车辆的干扰管理序贯决策方法研究

针对物流配送系统中车辆由于干扰事件而产生的时间延迟,运用干扰管理的思想,首先对干扰事件演进过程进行分析,提出了时间延迟的干扰管理问题的多阶段划分方法,然后通过对偏离成本的探讨,建立了兼顾物流供应商和客户两个主体的时间延迟度量模型,进而形成了处理时间延迟干扰问题的序贯决策方法.最后采用一个具体实例,验证了上述方法的可行性.     

物流系统优化中的定位——运输路线安排问题（LRP）研究评述

本文概述了物流优化问题中的定位———运输路线安排问题(Location RoutingProblems,LRP)的发展历程,对LRP的分类和解决方法加以评述,并探讨LRP研究的进一步发展方向。     

电子商务环境下管理理论与方法研究回顾

回顾了国家自然科学基金重点资助项目"电子商务环境下管理理论与方法研究"(70031020)的立项及实施过程,介绍了项目已取得的科研成果及经济社会效益,系统总结了项目组织实施的若干成功经验.提出的"官、产、学"一体化的研发管理模式,对于组织实施管理类大规模的重点基金项目具有借鉴价值.     

农产品冷库PPP项目运营模式及补贴设计

本研究分析并比较了企业参与农产品冷库PPP项目的两种常见运营模式，即购买模式和租赁模式.研究发现只有当冷库的建设成本较低时，企业才愿意参与到冷库建设中，并且两种模式都导致较低的农民利润和社会福利.为了提高两种模式下的社会福利，进一步研究了政府的补贴设计问题，研究发现政府补贴可以在一定条件下提高两种模式下的社会福利，在此基础上给出了政府应选择对农民还是对企业进行补贴的边界条件.关于两种模式之间的比较，研究发现租赁模式下的农民利润和社会福利更低，而且租赁模式使得政府更难通过补贴设计来提高社会福利.研究结果旨在为政府科学确定农产品冷库PPP项目的运营模式以及补贴设计提供决策支持.     

环状区域的车辆路径方案生成系统及优化模型

针对顾客满足环状区域分布的车辆路径问题(VRP),以大幅度地缩减问题求解的状态空间为突破口,引入人工智能和运筹学理论,提出求解这类特殊车辆路径问题的两阶段方法.第1阶段考虑行车时间和车载容量,提出带有控制策略的深度优先搜索算法自动生成备选的车辆路径方案集合.第2阶段将此备选方案集合归结为整数规划模型.采用VB6.0编程语言构建了车辆路径方案生成系统,并实现该系统与运筹学求解软件lindo的集成.通过案例验证了上述方法及自动求解系统的有效性.该项研究为解决环状配送区域的车辆路径问题这一难题提供了新方法.     

蚁群算法研究评述

对蚁群算法的相关研究领域进行了评述,阐述并分析了蚁群算法的研究进展,重点介绍了蚁群算法及其一系列改进算法的基本原理和应用研究成果,最后从发展重点和未来应用等方面探讨了蚁群算法研究的进一步发展方向.     

有顾客时间窗和发货量变化的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变化引发的物流配送干扰问题,提出基于干扰管理思想构建扰动恢复策略和方案.应用虚拟多车场实现车辆调度扰动恢复问题转化.提出车辆调度扰动恢复策略和扰动度量方法,以作为车辆调度干扰管理建模的基础;分析顾客时间窗和发货量变化造成的扰动并进行辨识.建立相应的干扰管理模型,提出归一化处理办法对VRPTW、MD-VRPTW和MDVRPTW干扰管理问题进行有效兼容;结合干扰管理模型的特点,改进基于顾客的编码表示方法,可以反映出车辆调度扰动恢复策略;根据干扰管理思想,设计遗传算法对干扰管理模型进行求解.给出了一个具有代表性的算例试验结果,算例结果及其分析表明干扰管理模型和遗传算法的有效性.     

基于前景理论的物流配送干扰管理模型研究

针对干扰事件导致物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,通过结合行为科学中对人的行为感知的研究方法与运筹学中定量的研究手段,从客户、物流配送运营商、配送业务员三个方面度量物流配送系统的扰动,提出基于前景理论的扰动度量方法,构建字典序的多目标干扰管理模型并采用改进的蚁群算法进行求解.实例结果表明:本文方法比全局重调度方法和局部重调度方法更实用——能够均衡各方的利益,得到的调整方案对系统的扰动更小.