低碳政策下考虑道路拥堵的多式联运路径选择问题

为明确低碳政策及道路拥堵对多式联运路径选择的影响,构建了不同碳排放政策下考虑道路拥堵的多式联运路径选择模型。模型在考虑拥堵对运输时间影响的基础上进一步量化其对系统碳排放的作用效果。针对此类整数规划模型,设计了基于保优策略和移民策略的遗传算法进行求解。最后,通过算例探讨强制排放、碳税、碳交易及碳补偿四种碳排放政策对多式联运减排、缓解拥堵及成本的影响。结果表明考虑道路拥堵对运输碳排放的影响可得到更加合理的路径决策,且以强制碳排放政策为主的多种政策组合能更好的降低碳排放、缓解道路拥堵并促进多式联运推广。本模型可为政府制定合理的多式联运低碳政策以及企业制定合理的路径决策提供理论依据。     

基于低碳排放的车辆路径优化问题研究

研究了基于低碳排放的锦州JS配送公司的车辆路径优化问题.首先通过分析目前锦州JS配送公司的车辆路径规划方案发现该公司在规划路径时只关注路径最短,而忽视了碳排放成本.然后通过具体分析配送过程中能源消耗的来源,考虑车辆自重和载重、车辆出行距离等对配送能源消耗的影响,建立了以极小化碳排放成本为目标的车辆路径优化问题的混合整数规划模型,通过求解模型得到新的配送路径优化方案.优化后的配送方案比原先的配送方案减少了14.16万元的碳排放成本.研究结果对物流企业降低碳排放具有指导意义.     

电子商务物流最后一公里配送的碳排放研究

物流是社会生产活动中的耗能大户。近年来,电子商务行业的快速发展促使电子商务物流成为社会物流活动中重要的一部分,因而有效降低电子商务物流活动中每个环节的碳排放量对于改善社会环境、提高人类生活水平有巨大的作用。本文基于车辆载重会对耗油量产生影响的前提,采用了VRP(Vehicle Routing Problem)以及聚类分析等多种模型分别优化计算现有的各种配送模式下的车辆能耗,以解决电商物流中最后一公里的配送问题。然后,利用公式计算各种模式的总能耗和碳排放量,进而对比分析不同配送模式下的碳排放量和主要影响因素。研究表明,不同配送模式的碳排放量及关键影响因素各不相同。不仅如此,本文还基于环保视角对最后一公里的配送问题提供了重要参考意见。     

大数据背景下基于5S的城市交通拥堵评价模型研究

近几年来,城市交通拥堵问题日益突出,极大制约了城市发展。在大数据背景下,为了准确掌握交通实时拥堵状况,改善城市交通,便利市民出行,本文深入挖掘城市交通拥堵的影响因素,构建了基于交通5S要素的城市拥堵理论模型,运用径向基函数神经网络方法工具,以上海静安寺、上海站、陆家嘴周围三大拥堵路段的交通数据集为例,验证了该模型的有效性。实验结果表明,由该模型获得的城市交通拥堵预测值与上海实际交通路况具有较好的拟合效果,表明交通5S模型与方法能够准确有效地评价城市交通拥堵。     

考虑横向整合战略的库存路径动态区域定价

库存路径和定价是供货商管理库存(Vendor Management Inventory, VMI)中三个互相制约和影响的决策问题,是降低供货商成本,提高其利润的关键。针对VMI拉式供应链中多供货商、多商品和多区域的库存路径定价问题,提出了对不同区域客户、在不同时段进行商品差异化定价策略,并设计一种共同配送车辆司机成本和燃油成本分摊方案,据此构建基于横向整合战略的库存路径动态区域定价模型。算例结果显示,在横向整合战略下,供货商商品定价会有所降低,配送车辆行驶距离显著缩短,各时段配货量更为均衡,期末库存数量显著降低。研究表明,无论供货商之间供货规模比例差异多大,开展库存路径动态区域定价,供货商联盟成员的利润均能得到显著提高,实现合作共赢的目标。     

基于服务距离限制和匹配运输的工厂选址问题

研究供应链背景下一种新的工厂选址问题。在考虑一般选址因素的基础之上,着重讨论不同的服务距离限制对工厂选址、工厂车辆分配过程以及运输网络产生的影响。本文中服务距离限制是指对顾客和供应商进行匹配运输的车辆具有的最大配送距离,运输网络采用顾客和供应商匹配方式。根据上述特点构建了一个多阶段线性整数规划模型。采用cp lex软件对模型进行优化求解。最后通过算例说明所建模型的实用性。     

碳减排政策下多周期供应链网络均衡决策

为研究碳减排政策对多周期供应链网络均衡决策的影响,分析了供应链网络结构中各层的最优条件,建立了多周期碳减排供应链网络均衡模型.首先将其转化为等价的变分不等式问题,然后利用变分不等式的投影收缩算法进行求解.并通过模型仿真分析了在不同周期下不同碳限额、单位碳排放量对供应链网络均衡的影响结果发现企业在环境绩效和经济绩效之间存在冲突,适当的控制碳税和调整产品的单位碳排放量可以缓解这种冲突.同时,政府对于碳限额的值过于宽松,对于碳减排的实施起不到明显作用.     

碳排放税收政策下供应链网络成员企业行为研究

针对三种碳税决策框架:分权碳税框架、集权碳税框架——固定阀值、集权碳税框架——弹性阀值,分别分析三种碳排放税收政策决策框架下供应链网络中成员企业收益的变化以及各企业间的交互行为,给出了各成员企业的均衡条件,并将其转化为变分不等式问题,建立碳排放税收政策下供应链网络成员企业博弈模型,并提出基于欧拉算法的模型求解方法。最后结合算例分析碳排放税收政策下供应链网络成员企业关于生产决策、分销决策、碳排放量的反应,研究为达到预期的环境目标,政府相关部门如何调整单位碳排放税,同时,根据成员企业相关经济指标的均衡结果,政府相关部门又如何调整碳排放的环境目标。     

时变路网条件下联合配送的开放式车辆路径问题

针对城市物流系统中的多物流中心联合配送问题,设计一种多物流中心处理方法共享物流资源;分析城市路网的时变特性,设计路段行驶时间计算方法;综合考虑客户需求、时间窗、车辆不同出发时间、油耗、碳排放与联合配送模式等因素,以总成本最小为目标构建联合配送的开放式时变车辆路径规划模型,设计改进蚁群算法求解;实验结果表明以上方法具有可行性与有效性。     

政府奖惩下供应链合作减排与低碳宣传的动态优化

为减少生产过程中碳排放对环境带来的不利影响,考虑到政府对制造商采取奖惩措施,以此为背景,针对供应链长期合作减排、低碳宣传的问题,构建微分博弈模型。考虑到产品需求受碳排放量和零售商低碳宣传努力的共同影响下,得出并分析了分散式和集中式决策下制造商和零售商的反馈均衡策略及产品碳排放量的最优轨迹,发现产品碳排放量的最优轨迹具有多种敛散性,且在集中式决策下实现了供应链利润和环境绩效的双赢。此外,还分析了政府奖惩力度对产品碳排放量的影响。最后结合算例对模型进行分析,为供应链的低碳化管理和政府奖惩政策的制定提供了理论参考。     

碳排放交易机制下的供应链运作策略及协调研究

碳排放权交易是控制和减少碳排放的有效工具,同时也使得企业的运作成本增加,供应链的决策管理更复杂。考虑由零售商和制造商组成的二阶段供应链,研究不同碳排放权交易政策(供应链成员内部碳排放权交易、外部市场碳排放权交易)下基于数量折扣契约的供应链协调问题,并与无碳排放约束的情形进行比较。研究结果表明:在不同碳排放权交易政策下,数量折扣契约能够实现供应链的协调;无碳排放约束的供应链最优订货量大于外部碳排放权交易的供应链最优订货量,成员内部碳排放交易下的供应链最优订货量和供应链期望利润随着碳排放配额的增加最终等于无碳排放约束下的供应链最优订货量和供应链期望利润;外部市场碳排放交易政策下供应链的期望利润随着碳排放配额的增加而增加。     

考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费模型

根据随机路网环境下出行者规避风险的路径选择行为,提出了一种考虑路网可靠性和空间公平性的次优拥挤收费双层规划模型。其中,上层模型以具有空间公平性约束条件下最大化路网的社会福利为目标,下层模型是实施拥挤收费条件下考虑行程时间可靠性的弹性需求用户平衡模型。鉴于双层规划模型的复杂性,设计了基于遗传算法和FrankWolfe算法的组合式算法来求解提出的模型。算例结果表明:考虑行程时间可靠性的次优拥挤收费会产生不同于传统次优拥挤收费的平衡流量分布模式,表明出行者的路径选择行为对拥挤收费结果会产生直接影响;此外,算例结果还说明遗传算法对参数设置具有很强的鲁棒性。     

基于实际路网情境的配送车辆调度优化

在实际路网情境下结合车道数、车道宽度、路口信号灯设置等路网物理特性,构建了考虑综合交通阻抗的多车型车辆调度模型,提出了两阶段求解策略:第1阶段设计了改进A-star精确解算法用于计算客户时间距离矩阵;第2阶段针对实际路网的特征设计了混合模拟退火算法求解调度方案。以大连市某配送中心运营实例进行路网情境仿真试验,结果表明:改进A-star算法较改进Dijkstra算法具有更短的路径搜索时间;混合模拟退火算法求解结果较实际调度方案优化了13.1% 的综合成本;路网增流、区域拥堵和路段禁行三类路网情境均能对配送方案的车辆配置、路径选择、客户服务次序、作业时间和违约费用等5方面内容产生干扰,调度计划的制定需要详细考虑这些因素的变化。     

Environmentally conscious optimization of supply chain networks

The optimization of supply chain structures considering both economic and environmental performances is nowadays an important research topic. However, enterprises are commonly faced with the competing issues of reduced cost, improved customer service and increased environmental factors as a multi-faceted trade-off problem when designing supply chains. Hence, this paper proposes an environmentally conscious optimization model of a supply chain network with a broader and more comprehensive objective function that considers not just the transportation costs, but also the costs for the amount of greenhouse gas emissions, fuel consumption, transportation times, noise and road roughness. The paper sheds light on the trade-offs between various parameters such as vehicle speed, fuel, time, emissions, noise and their total cost, and offers managerial insights on economies of environmentally conscious supply chain optimization. An integer non-linear programming model is developed to help decision makers find the optimal solution under mentioned considerations. The proposed model is validated through the solution of an example, where its applicability to supply chain problems is demonstrated for managerial insights.     

Vehicle routing and scheduling with time-varying data: A case study

A heuristic algorithm is described for vehicle routing and scheduling problems to minimise the total travel time, where the time required for a vehicle to travel along any road in the network varies according to the time of travel. The variation is caused by congestion that is typically greatest during morning and evening rush hours. The algorithm is used to schedule a fleet of delivery vehicles operating in the South West of the United Kingdom for a sample of days. The results demonstrate how conventional methods that do not take time-varying speeds into account when planning, except for an overall contingency allowance, may still lead to some routes taking too long. The results are analysed to show that in the case study using the proposed approach can lead to savings in CO₂ emissions of about 7%.     

Pricing and equity in cross-regional green supply chains

This paper addresses the problem of the firms operating on cross-border or inter-regional platforms that are subject to the enforcement of each local government's carbon emissions regulatory policy, thus causing an imbalance in the sharing of the burden of the greening of the total supply chain. We introduce the concept of equity as the incentive mechanism to coordinate this green supply chain which is a function of the carbon emission permits and the revenue generated by the firms. Due to the complexity and imbalance in the original incentive mechanism to this problem, we provide a new equivalent supply chain network equilibrium model under elastic demand based on user equilibrium theory. We state the user equilibrium conditions and provide the equivalent formulation. We show the trade-offs under various carbon emissions regulatory policies. A product with higher price elasticity and carbon emission intensity not only hampers the firm from gaining a higher revenue, but it also reduces the equity of the system under an invariant emission regulatory policy.