基于情景分析的军事物流配送中心选址模型

研究不确定战时情景下的军事物流配送中心选址问题。兼顾军事物流系统性能优化和成本节约建立了两个随机规划模型,模型中引入情景分析,考虑了设施损毁、库容和配送时间约束。讨论了模型求解方法,通过求解模型得到配送中心选址、选型和预置量决策。模型一在情景出现前为每个用户指派了首选与后备供应点,模型二给出了每个情景下的配送方案。仿真算例表明了模型的合理性和解法的有效性,也验证了模型一优于模型二。     

考虑碳排放的物流网络优化模型研究

考虑碳排放的物流网络优化问题, 分两阶段建立考虑碳排放的配送中心选择与需求匹配模型和碳排放成本最小的配送路径优化模型, 通过两阶段模型的配合使用, 解决了物流网络中配送中心选址、不同物流节点间的需求匹配以及配送车辆路径优化等多种决策问题。对“考虑碳排放”与“不考虑碳排放”情况进行Lingo软件的数值分析, 结果表明：考虑碳排放的物流网络综合物流成本明显降低, 比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义。     

多物流配送中心优化选址决策模型研究

坚持物流配送中心选址与企业长期发展相结合,综合考虑选址方案带来的建设运营成本和长期配送费用,运用粗糙集方法和群决策特征根法对所有定性因素进行综合评判,并把定性要素综合评判值与定量要素相结合构建决策模型。利用遗传算法进行最优决策方案选择,实现了对企业物流配送中心选址过程中所有定性和定量影响因素的综合考虑,同时增加了配送费用考虑年限参数[λ],使得模型具有了更强的实用性。通过仿真实验,模型的有效性和实用性得到了充分的验证。     

基于两级配送的易腐乳品配送中心选址研究

乳品配送中心的合理选址是实现低成本、高效率、高质量乳品配送的有力保障,对于提高乳业物流系统综合效益,优化资源配置,带动相关产业发展具有重要意义。重点构建了基于两级配送的乳品配送中心选址模型,目标函数除包含系统总配送成本外,特别针对易腐乳品时效性强的特点,将货损成本列入其中做重点考虑;通过算法比较,选择遗传算法求解模型,使用C语言编程得以实现,并以蒙牛乳业北京地区的配送中心选址问题作为调研对象进行算例分析,验证了模型及算法的有效性。该研究对于乳品企业配送中心选址和配送网络优化提供了重要理论基础和实践思路。     

需求与物流网络不确定下的应急救援选址问题

针对应急物流中需求与物流网络的不确定性特征,对应急救援中应急需求和物流网络均不确定条件下的应急配送中心选址问题进行研究,以成本最小化为目标,建立基于集合覆盖的应急救援设施选址的随机规划模型,采用期望值法和随机模拟两种方法处理数学模型中的不确定性。通过算例与仿真研究,获得应急救援下的配送中心选址最优方案。结果表明,相对于传统的期望值方法处理随机参数,随机模拟方法具有较明显优势。     

物流配送中心多目标优化选址的仿真设计

物流配送中心的选址对物流服务能力具有决定性影响,在进行物流配送中心选址时必须综合考虑物流成本和物流服务能力,并以物流成本最小化和物流服务能力最大化为目标,构建了一个多目标优化选址模型。根据模型特点,采用博弈理论的纳什均衡博弈方法对模型进行求解,将模型中的两个目标函数看成博弈方,所有可行的选址方案作为博弈策略集,建立博弈分析的技术路线和计算步骤。最后通过实例仿真,得到满意的设施选址方案。结果证明,选址模型的正确性和有效性,同时表明纳什均衡博弈方法有效地解决选址的多目标优化问题,具有一定的应用前景。     

两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址研究

提出两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址算法。以农产品物流配送中心选址假设为基础,采用基于聚集度的启发式算法划分客户类别,确定备选配送中心的配送界限;以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立农产品物流配送中心选址的优化模型,使用免疫算法求解优化模型。实验结果表明,算法可有效获取最佳农产品物流配送中心选址,所选取配送中心到各配送点的运输费用较低,到达各个配送点的运输距离均未超过600元/吨;所选取配送中心到各个配送点的距离最小。     

城市应急物流设施选址的多目标规划模型

通过分析城市应急物流设施选址的基本特征,提出利用模糊折中型多属性决策方法进行应急物流设施选址备选方案的决策偏好生成。在此基础上,建立综合考虑满意度和建设成本的多目标选址规划模型,在给出满意度函数的确定方法后,提出利用模拟退火算法进行模型的求解,并利用实例验证了算法的有效性,能够供决策者选择合适的物流选址方案提供理论支撑。     

军事物流配送中心选址模型的构建

研究了军事物流配送中心优化选址建模问题。针对当前军事物流配送因为涉及变量多,关联程度强难以进行选址的难题,为加强选址的科学决策,对军事物流配送中心概念进行了界定,在明确军事物流选址的流程、步骤和一定数目的备选配送中心的基础上,采用离散二进制PSO解决配送中心的选择问题,建立了根据粒子群优化算法的军事物流配送中心选址优化模型。通过实例验证,模型构建科学合理,降低了计算的复杂度,优化了选址模型,为解决军事物流选址问题提供了科学的途径和手段。     

面向网购的低碳供应链设计模型及其应用分析

针对网购中的低碳供应链网络设计问题,利用凹函数对碳排放成本、物流成本和配送中心固定成本之和进行最小化建模.由于该模型不能被直接求解,首先,应用拉格朗日松弛法将其分解成单一供应商选址和凹背包两个问题,在此基础上提出了基于子问题求解的拉格朗日启发式算法;然后,从供应链网络运营成本和供应链网络设计两个方面进行应用分析.结果表明,考虑碳排放成本的供应链设计能够优化网购环境下低碳供应链资源的配置.     

A column-and-cut generation algorithm for planning of Canadian armed forces tactical logistics distribution

The military tactical logistics planning problem addresses the issue of distributing heterogeneous commodities (e.g., food, medical supplies, construction material, ammunition, etc.) to forward operating bases in a theatre of operations using a combination of heterogeneous transportation assets such as logistics trucks and tactical helicopters. Minimizing the logistics operating cost while satisfying the operational demands under time and security constraints is of high importance for the Canadian Armed Forces. In this study, a logistics planning model is developed to explore the trade-offs between the effectiveness and efficiency in military tactical logistics distribution. A mathematical optimization algorithm based on Column-and-Cut generation techniques is developed to find the fleet mix and size of transportation assets to meet different Quality-of-Support (QoS) parameters.     

可靠性绿色物流配送选址-路径问题研究

为了使物流配送系统安全、有效地运作,并减少环境污染,研究可靠性绿色物流配送选址-路径问题,同时考虑运输油耗和CO2排放及配送中心和运输线路的中断。建立物流配送网络选址-路径优化模型,在满足车辆路径可靠性约束的条件下,最小化总成本,包括物流配送成本及运输油耗和CO2排放成本。根据问题特点,设计一种混合帝国竞争算法（HICA）求解,采用实数编码方式,并利用变异和交叉操作产生新的殖民地位置。最后,通过不同规模的仿真实验对模型的合理性及HICA算法的有效性进行验证,并对可靠性水平的影响进行了分析。实验结果表明,HICA能够对不同规模的问题进行有效求解,并且在不同的可靠性水平下保持稳定的性能,而且其算法性能优于标准ICA算法。     

考虑前置仓协作的两级生鲜配送路径优化研究

针对生鲜配送优化研究中存在的易腐烂变质、送达时效性低、物流成本高、车辆载重率低等问题,传统的配送方式难以有效适应生鲜物流,为此提出了前置仓协作的两级配送路径优化策略。考虑生鲜运输的时效性要求,结合冷藏车辆的固定成本、制冷成本、惩罚成本因素,以总成本最低为目标建立数学模型,设计改进遗传算法进行求解,并通过仿真实例验证模型和算法的有效性。结果表明,相比于前置仓传统的独立配送策略,前置仓协作的两级配送策略能够有效地降低配送成本。     

A Genetic Algorithm-based optimization model for supporting green transportation operations

Green Logistics (GL) has emerged as a trend in the management of the distribution of goods and the collection of end-of-life products. With its focus on maximizing the economic and environmental value by means of recycling and emission control, GL contributes to the sustainable development of industry but also requires a more comprehensive transportation scheme when conducting logistics services. This study is motivated by the practice of delivering and collecting water carboys. In this paper, a Genetic Algorithm-based optimization model (GOM) is proposed for designing a green transportation scheme of economic and environmental cost efficiency in forward and reverse logistics. Two vehicle routing models with simultaneous delivery and pickup (full or partial pickup) are formulated and solved by a Genetic Algorithm. A cost generation engine is designed to perform a comprehensive cost comparison and analysis based on a set of economic and environmental cost factors, so as to examine the impact of the two models and to suggest optimal transportation schemes. The computational experiments show that the overall cost is evidently lower in the full pickup model. Notably, the impact of product cost after recycling and reusing empty carboys on total cost is more significant than the impact of transportation cost and CO₂ emission cost. In summary, the proposed GOM is capable of suggesting a guidance for the logistics service providers, who deal with green operations, to adopt a beneficial transportation scheme so as to eventually achieve a low economic and environmental cost.     

多级多商品流物流网络设计的优化模型与组合模拟退火算法*

以最小化系统内的建设费用、库存费用和运输费用为优化目标,建立可描述一般性带能力约束的多级多商品流物流网络设计问题的优化模型,并根据物流网络设计问题的特点,基于模拟退火算法的思想,设计组合模拟退火算法对模型进行求解。算例的计算结果表明,该优化方法运算快捷,结果正确合理,能为此类物流网络设计问题提供科学的决策依据;通过分析发现,存储费用和运输费用都会影响物流网络系统的总费用,但运输费用对系统总费用的影响程度相对要大得多。     

考虑拥堵区域的多车型绿色车辆路径问题优化

针对降低物流配送过程中产生的碳排放问题,从绿色环保角度出发,提出一种考虑交通拥堵区域的多车型物流配送车辆的绿色车辆路径问题（GVRP）。首先分析不同类型车辆、不同拥堵状况对车辆行驶路线规划的影响,然后引入基于车辆行驶速度和载重的碳排放速率度量函数;其次以车辆管理使用费用和油耗碳排放成本最小作为优化目标,构建双目标绿色车辆路径模型;最后根据模型的特点设计一种融合模拟退火算法的混合差分进化算法对问题进行求解。通过实验仿真验证模型和算法可以有效规避拥堵区域,与只使用单一4 t车型配送相比,所提模型总成本降低了1.5%,油耗碳排放成本降低了4.3%;和以行驶距离最短为目标的模型相比,所提模型的总配送成本降低了8.1%。说明该模型提高物流企业的经济效益也促进了节能减排。同时所提算法与基本差分算法相比,总配送成本可以降低3%~6%;与遗传算法相比,优化效果更明显,总配送成本可以降低4%~11%,证明该算法更具有优越性。综上所提模型和算法可以为物流企业城市配送路径决策提供良好的参考依据。     

Cooperation and profit allocation in two-echelon logistics joint distribution network optimization

Collaborative two-echelon logistics joint distribution network can be organized through a negotiation process via logistics service providers or participants existing in the logistics system, which can effectively reduce the crisscross transportation phenomenon and improve the efficiency of the urban freight transportation system. This study establishes a linear optimization model to minimize the total cost of two-echelon logistics joint distribution network. An improved ant colony optimization algorithm integrated with genetic algorithm is presented to serve customer clustering units and resolve the model formulation by assigning logistics facilities. A two-dimensional colony encoding method is adopted to generate the initial ant colonies. Improved ant colony optimization combines the merits of ant colony optimization algorithm and genetic algorithm with both global and local search capabilities. Finally, an improved Shapley value model based on cooperative game theory and a cooperative mechanism strategy are presented to obtain the optimal profit allocation scheme and sequential coalitions respectively in two-echelon logistics joint distribution network. An empirical study in Guiyang City, China, reveals that the improved ant colony optimization algorithm is superior to the other three methods in terms of the total cost. The improved Shapley value model and monotonic path selection strategy are applied to calculate the best sequential coalition selection strategy. The proposed cooperation and profit allocation approaches provide an effective paradigm for logistics companies to share benefit, achieve win–win situations through the horizontal cooperation, and improve the negotiation power for logistics network optimization.     

基于物联网的军事物流配送系统研究

分析了军事物流配送的需求,针对传统军事物流配送模式中存在的问题,建立了基于物联网的军事物流配送系统,同时构建了该系统的基本架构体系,详细阐述了系统组成和功能实现方法,该系统可为军事物流配送的实时可知、可视、可控提供理论基础和技术支持。     

基于系统动力学的自然灾害应急物流逆向回收决策研究

为了辅助突发性自然灾害下应急物流的逆向回收决策, 在总救援满意度优先的原则下, 从系统动力学角度出发对多受灾点下可重复利用物资的逆向回收过程进行系统建模, 综合分析了受灾点对物资的需求及逆向回收占用资源等其他因素, 建立了回收频率与救援满意度之间的函数关系, 并利用系统动力学软件Vensim对系统模型进行仿真。最后, 通过算例证明了该模型的有效性和实用性, 在此基础上分析了运输资源变化对救援满意度的影响。基于上述研究结论, 为我国应急逆向物流提供了决策支持和对策建议。