基于遗传算法的成品油二次配送车辆路径问题研究

研究了加油站需求已知前提下带时间窗的具有满隔舱运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题.首先以总费用极小化为目标建立了具有满载运输约束的多车型成品油二次配送车辆路径问题的混合整数规划模型,其中总费用包括动用车辆的固定费用、车辆的运输费用、以及不满足时间窗约束的等待成本和惩罚成本等.然后基于成品油二次配送车辆路径问题的特点设计了求解模型的遗传算法,通过对车辆和加油站分别采用自然数编码方式、解码时考虑约束条件等策略有效避免了不可行解的产生.最后利用一个实际案例进行了模拟计算,结果显示根据方法得到的配送方案明显优于实际中凭经验得到的配送方案,总配送成本大约降低了9%.模型和算法为制订成品油二次配送方案提供了决策依据.     

集中式供应链的生产与库存分配联合决策

考虑一个由单一制造商和多销售点构成的二级集中式供应链,制造商采用积欠订货策略生产和销售产品,因而面临生产、运输和积欠订货型库存分配与补货的联合决策问题.综合考虑了延迟交货成本、库存持有成本、运输成本和生产成本,建立了最大化总利润的非线性混合整数规划模型,以联合优化供应链的生产、运输及库存分配方案.证明了最优的产品生产分配方案应该具有的结构性质:各个销售网点在任意销售间隔期末同时出现缺货或者库存剩余.同时,提出了基于逐级求解策略的分层求解算法,保证了解的全局最优性.最后,敏感性分析表明:单位产品的库存持有成本与延迟交货成本对最优分配次数及生产量的影响作用相反,固定运输成本也会影响制造商的分配方案及生产计划,但三者均不会影响每个间隔期末的产品分配方案(分配量).     

汽车滚装码头泊位调度优化模型与算法研究

本文研究滚装码头混合泊位分配和劳动力分配的联合调度优化问题。首先,考虑潮汐时间窗约束、装卸劳动力约束、泊位缆桩分布约束以及泊位不规则布局因素,建立以最小化船舶总服务时间为目标的混合整数规划模型。其次,采用内外嵌套算法设计策略,提出求解该类问题的组合算法。其中,外层是多种群并行进化的遗传算法,生成多种船舶计划顺序,内层为基于规则的启发式算法,用于计算给定计划顺序的目标函数值。然后,基于实际运营数据,生成多组不同规模的算例进行全面数值实验,结果表明所提出的算法可在10分钟内求解包含50艘船、100个泊段的算例。最后,开展基于真实滚装码头运营实例的案例分析,对所提模型和算法在实际码头调度问题中的适用性与高效性进行验证。     

考虑订单合并和货物转运的多式联运路径优化研究

为了获得运输的规模经济效应,本文研究了一种考虑订单合并和货物转运的零担多式联运路径优化问题。首先,以总运输成本为目标函数,以网络中的运输工具容量、可以提供的运输工具最大数量、运输工具服务的关闭时间以及订单时间窗为约束,构建混合整数规划模型,在模型中允许多个订单进行合并运输并考虑运输过程中的转运成本。其次,由于多式联运路径优化问题是典型的NP-hard问题,为了快速求解该模型,开发了一种可以快速为该问题提供近似最优解和下界的列生成启发式算法。最后,生成并测试了大量算例,结果表明所开发的列生成启发式算法可以在较短的时间内提供高质量的近似最优解。文章所构建的模型和开发的列生成启发式算法可以为零担自营多式联运物流企业提供高效的决策支持。     

震后应急物流系统中带时间窗的模糊动态LRP

针对震后应急物流系统中多层次设施定位－运输路线安排问题(LRP),考虑系统中的动态性、时效性、路网连通性、需求不确定性等特点,建立了一个带时间窗的模糊动态LRP优化模型,据此进行救援过程中不同周期灾区外围应急物资集散点和灾区应急配送中心的定位以及应急物资运输路线安排的联合决策。针对该模型的特点,提出了一种基于动态规划的改进遗传算法,为防遗传算法过早收敛问题,使用了随机遍历抽样法、重组策略和变化变异率法,并通过特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。最后,通过算例分析验证了该模型和算法的有效性。     

多态不确定环境下生产与运输方案的优化方法

研究了一类生产运输问题的优化模型,其中产地可供应量、机器可使用最大时间为模糊参数,市场需求和生产单位产品时间随机参数,在产地可供应量,市场需求,预算,产地机器可运转时间,目的地库存空间等约束下,该模型同时优化了生产运输的总成本和运输时间.基于修正后的S型曲线隶属函数和机会约束规划方法,推导了原模型的确定型等价式,并据此设计了寻求满意生产与运输方案的交互式算法。     

Supply Hub下基于时间窗的供应链协同研究

以装配系统为研究对象,建立了随机零部件补货提前期下两个供应商对单制造商的准时供货模型.在制造商采取货齐付款的结算方式及交货时间窗模式下,研究了两个供应商的最优交货提前期决策.研究结果表明:一是交货时间窗策略能有效降低供应商的成本,而且时间窗越长,供应商的成本越低,但仅仅依靠单一的交货时间窗策略不能完全协调整个供应链;二是通过调整供应商延迟交货的惩罚成本,如增大对供应商的延迟交货惩罚,可实现供应链的协调.     

带时间窗的多配送中心协同配送问题研究

研究了多个配送中心协同配送下的车辆路径问题,建立运力和时间窗约束下的运输成本和时间惩罚成本之和最小化模型.考虑多配送中心路径优化问题的复杂性,提出了基于预分割和再调整的两阶段优化策略,采用罚数分配法分割需求点集合,将问题分解成多个单配送中心路径问题,启发式构建初始解,设计禁忌搜索算法求解.在调整阶段,将各集合中未分配的需求点重新分割,变邻域禁忌搜索再次优化路径.最后给出算例分析,验证了模型的合理性和改进算法的有效性.     

随机需求下多供应商和多零售商的生产-库存-运输联合优化模型

考虑随机需求下多供应商和多零售商的生产-库存-运输联合优化问题.在联合优化时,首先利用最近邻算法将各零售商分成不同区域,分区后问题转化为随机需求下单供应商对多零售商的生产-库存-运输联合优化问题.在每个分区内,由供应商统一决策其分区内各零售商的送货量和送货时间.利用粒子群算法和模拟退火算法相结合的两阶段算法求出最优送货量、最优运输路径和最大期望总利润.然后采用收入共享契约将增加的利润合理分配给各供应商和各零售商,使各方利润都得到增加,从而促使各方愿意合作.通过数值算例验证了联合优化模型优于独立决策模型.     

装配型企业订货量分配与订单排产联合决策研究

针对供应商交货数量不确定环境下,多品种小批量装配型制造企业因生产物料不配套造成生产计划不可行甚至客户订单拖期的问题,从企业运作整体出发,考虑订货量分配决策对订单生产和交货的影响,以最小化采购成本和最小化订单排产相关成本为优化目标,在允许零部件拖期交货且供应商提供拖期价格折扣条件下,建立订货量分配与订单排产联合优化模型。针对可行解空间巨大、传统数学规划方法难以求解的问题,从增强搜索性能角度出发,设计基于自定义邻域搜索算子的局部搜索机制和基于随机与种群重构变异机制的改进粒子群算法的模型求解策略。通过应用实例对本文模型和算法进行了有效性验证和灵敏度分析,结果表明,相比于传统的分散决策方案,本文模型能够有效降低整体成本水平,引入的改进机制能够显著提升算法搜索性能,为企业供应风险下的运营决策制定提供理论参考。     

金属矿山企业生产计划优化方法

针对金属矿山企业的单位开采与运输成本大、优化求解结果偏差大问题, 首先, 依据金属矿山企业编制开采计划的基本原则, 以矿石开采与运输成本最小化为优化目标, 利用整数规划方法, 构建了金属矿山企业生产计划数学模型, 其次, 为了精准快速求解金属矿山企业生产计划模型, 提出了改进的量子粒子群优化算法, 采用进化速度和聚集度因子对算法中的惯性权重进行动态调整, 并设计了双层可行域搜索策略, 提高了算法的局部和全局搜索能力。最后, 以某大型金属矿山企业采运生产作业为案例, 通过与矿山实际生产指标、非线性规划结果以及粒子群优化结果进行比较分析。结果表明:在相同经济指标和参数环境下, 本文算法优于其它两种优化方法, 且每吨矿石的开采和运输成本减少了0.05元左右, 降低了金属矿山企业的开采运输成本, 提高了企业的整体经济效益。     

基于低碳环保因素的“前港后厂”钢铁产成品运输网络优化

中国大部分钢铁企业深居内陆,出口钢材需远距离运输到港口,再通过海运发往世界各地,故建立港口与钢铁企业的合作关系将尤为重要。与铁路、水路运输相比,公路运输单位换算周转量的碳排放量更高。但中国内陆运输多采用公路运输,这将加剧大气污染。本文提出基于“前港后厂”联运的钢铁产成品运输问题,以加强港口与钢铁企业的合作。为降低运营成本和碳排放量,建立以碳排放成本、运输成本、仓储成本及时间窗惩罚成本最小为目标的钢铁产成品运输网络优化模型;并设计融合和声搜索的环形拓扑结构PSO算法进行求解;最后对仓储成本进行灵敏度分析,以探究其对“前港后厂”模式的影响。结果表明,“前港后厂”模式不仅能有效降低运输网络的总成本和碳排放量,且合理的仓储成本更能加强港口和钢铁企业间的紧密性。     

An integrated producer–buyer supply chain with delivery cost under stochastic transportation time

An integrated producer–buyer supply chain is used to simultaneously determine the optimum levels of the safety stock, delivery quantity, and number of shipments in this paper. The scenario is created by scheduling a single-setup at the producer with multiple deliveries to the buyer, and all shipments to the buyer are equal-sized batches. This study attempts to study the effects of delivery cost and transportation time, assumes that there is a stochastic transportation time between both producer and buyer, and that shortages are allowed. The transportation time is assumed to be Weibull distributed. The objective functions of the integrated model include the setup cost, inventory carrying cost, and delivery cost. We analyze the scenario where the delivery cost is explicitly considered in the model rather than considered as part of the fixed ordering cost or insignificant. A numerical example is also presented to demonstrate the proposed model using actual shipping rate data. In particular, the results show that when the producer's and buyer's carrying costs are low, and/or the mean time of transportation and delivery costs are high, then this can benefit both parties with regard to sharing total profit.     

生产和运输成本问题的机会约束规划方法

当供应商的生产能力和销售商的需求量是随机参数时,建立了一类产品生产和运输成本问题的数学模型,它是一种随机优化模型.利用机会约束规划方法研究了在给定置信水平和其它相关约束条件时,此类随机优化问题的确定型等价式.给出了每个供应商给每个销售商的送货量,且达到了总运输成本最低.实际案例研究表明所建立的模型和求解方法有效,且分析了不同置信水平下最优值的变化,提供了选择最佳置信水平的方法.     

基于货物分类配送的电动汽车路径优化与换电策略研究

电动汽车参与的物流配送服务需要统筹协调车辆路径、配送对象与换电策略。本文提出了考虑货物分类需求的电动汽车路径优化与换电策略问题,并建立了该问题的整数规划数学模型。其次,提出了基于禁忌搜索-改进节约算法的两阶段混合启发式算法MCWTS和一种四阶段启发式算法IGALNS。通过多组小规模算例验证了算法的有效性。随后,分别从运营成本、路径距离、换电策略以及混合运输线路等方面比较并分析了货物分类对运营策略的影响。实验结果表明,该模型可以在配送距离略有增加的情况下避免将不适宜混合运输的货物指派给同一车辆,达到降低货物运输损失提高顾客满意度的目的。最后,通过多组较大规模算例对两种启发式算法的有效性进行了比较。     

Supply chain scheduling in a collaborative manufacturing mode: model construction and algorithm design

In collaborative manufacturing, the supply chain scheduling problem becomes more complex according to both multiple product demands and multiple production modes. Aiming to obtain a reasonable solution to this complexity, we analyze the characteristics of collaborative manufacturing and design some elements, including production parameters, order parameters, and network parameters. We propose four general types of collaborative manufacturing networks and then construct a supply chain scheduling model composed of the processing costs, inventory costs, and two penalty costs of the early completion costs and tardiness costs. In our model, by considering the urgency of different orders, we design a delivery time window based on the least production time and slack time. Additionally, due to the merit of continuously processing orders belonging to the same product type, we design a production cost function by using a piecewise function. To solve our model efficiently, we present a hybrid ant colony optimization (HACO) algorithm. More specifically, the Monte Carlo algorithm is incorporated into our HACO algorithm to improve the solution quality. We also design a moving window award mechanism and dynamic pheromone update strategy to improve the search efficiency and solution performance. Computational tests are conducted to evaluate the performance of the proposed method.

     

智能制造环境下的备件生产与运输协同调度问题研究

智能制造和即时配送环境下的备件生产与运输协同调度问题是目前国内研究的一大热点,这是因为备件供应链响应速度已成为当前备件制造企业赢得客户的关键因素。为了提高客户满意度,尽可能缩短从客户下达定制化生产订单到订单配送完成的时间,本文建立了以所有客户总等待时间最短为目标的混合整数规划模型和集合覆盖模型,推导了最优解性质,并设计改进的分支定价算法求得最优解。通过将小规模算例结果与CPLEX进行对比,验证了模型和算法的有效性。多组算例测试结果表明,所提出的模型和算法可以有效提升智能制造环境下的备件供应链运作效率。     

基于正交试验的乘用车运输网络优化方法

在交通部治理公路超限运输的背景下,本文研究了乘用车物流企业多式联运模式下的网络优化问题,以运输网络总成本最小为目标,考虑物流时效、枢纽节点容量及规模经济效应等因素,构建了基于轴辐式理论的运输网络优化模型,提出了混合智能优化算法。针对多参数多水平的寻优问题,对模型的三个关键输入参数,即枢纽节点数量、枢纽节点容量和规模效应折扣系数,引入正交试验方法,降低求解多参数多水平寻优问题的工作量,为确定各参数合理取值提供了新的途径。研究结果表明:枢纽节点容量、折扣系数与枢纽数量三个输入参数对优化结果的影响具有主次顺序,影响程度依次减弱,而且只有枢纽节点容量与折扣系数对乘用车运输网络总效益的影响起显著作用。采用混合轴辐式的网络结构与多式联运的运输组织模式进行优化后的运输网络,相对于原有“点对点”公路运输网络总成本减少10%,从运营管理与成本控制两方面均可有效应对公路治超带来的风险。