限制情况下装卸工问题的最优解

装卸工问题是从现代物流技术中提出的一个实际问题,这个问题的雏形早在上个世纪60年代中国科学院数学研究所就提出和研究过.现代物流技术迅速发展,促成和推动装卸工问题的提出和研究.装卸工问题是一个新的NP困难的组合优化问题,首先介绍装卸工问题及限制情况下装卸工问题的数学模型,然后分析限制情况下的装卸工问题的性质,最后给出该问题的所有最优解.     

相同装卸工情况下装卸工问题的最优解

装卸工问题是一个新的NP困难的组合最优化问题,寻找其性能优良的近似算法是有重要的理论意义和实用价值的.相同装卸工情况下装卸工问题的系数矩阵是全么模矩阵,利用全么模矩阵的性质可以证明这种情况下的装卸工问题是多项式可解的.然而用全么模阵的性质还不能得到解的表达式.对这种情况下一辆货车的装卸工问题,用对偶单纯形法可得到最优解和最优值的解析表达式,从而可以把这个可解问题的最优值作为一般装卸工问题的近似值.这对于分析近似算法的性态是非常重要的.     

单纯形法解装卸工问题

本文提出装卸工问题,对一种特殊情况下的装卸工问题用单纯形方法求得了它的最优解和最优值.     

两个运筹歌诀及其证明

本文对[1]中装卸工调配问题的解法歌诀提出了改进,并给出一个简捷的证明,同时还给出两道工序中间有停滞时间的一类排序问题的解法歌诀及其最优性证明,从而使这两个运筹学问题在理论和实践上都得到了解决。     

一个数论命题和它的概率论背景

现代数学已经发展成为庞大的体系．数学分支的精细，研究方法的艰深，使得关于一个专门问题的研究论文往往只有从事这个专门问题研究的少数数学家可以读懂．有人甚至认为，循此以往，“数学论文的作者要比读者还多”！但这仅仅是问题的一个方面；毕竟“数学科学是一个不可分割的有机整体，它的生命力正是在于各部分之间的深刻联系”（希尔伯特：《数字问题》），数学各分支之间的融合、贯通是值得注意的另一方面．在本文中，通过一个数论命题和它的概率论背景的讨论我们可以看出，即便在比较初等的问题申，数学的不同分支之间的融合、贯通也…     

论数学本质认识的历史演变

关于数学本质的问题（即回答“数学是什么”的问题）是一个认识论的问题。数学的本质是数学观与数学教育观的集中体现，研究数学本质不仅能获得数学真理性的认识，而且能为数学教育工作者提供“一种建立在通晓思维的历史和成就的基础上的理论思维。”因此，对数学本质的认识，即回答“数学是什么”的问题是数学认识的一个根本性的问题，也是数学教育论的一个根本性问题，它历来被数学哲学家与数学教育工作者所重视。本文就数学本质历史与现代的认识作一些探讨．     

正确认识现代教育技术充分发挥其教学实效性

如何正确使用现代教育技术，充分发挥其教学实效性是一个必须研究的课题，笔者在长期的实践过程中对这个问题进行深刻的思考，形成以下几个认识与同仁们探讨、交流。     

Hanoi塔问题的一个公式解

Hanoi塔问题自提出以来已有一百多年的历史.其间,这一问题吸引了许多的研究者.正如H.A.Simon所指出的,Hanoi塔问题对于认知科学就象大肠杆菌对现代基因学那样,是一个无价的研究标本.事实上,它已成为组合数学,人工智能,计算机科学以及规划等中的递归问题的典型例子,并由此产生了各种各样成熟的算法.回顾这些结果,我们提出一个基本问题能否对Hanoi塔问题给出一个公式解?本文就此给出了一个肯定的回答.在我们的研究中,图论将是一个有力的工具     

第四次数学危机（1）——总述

１９００年，希尔伯特第一问题提出：连续统能否良序？第一个数学家都会说：“它已在１９０４年被Ｚｅｒｍｅｌｏ的良序定理所解决”，本文建立了集合三分法，严格证明了一个良序集一定是一个可数集，同时揭露了良序定理及其它一些定理中证明的错误，因此，现代数学存在着第四次数学危机。     

算法教学中丰富的数学思想

掌握算法和算法思想是信息时代对学生提出的一项新要求，算法进入中学数学课程也是世界课程改革的一大潮流．我国高中数学新课程就顺应了这种趋势，第一次把算法引入高中数学课程．新课标中提出：“学生要通过对具体问题过程与步骤的分析，体会算法思想，了解算法的含义．”在教学说明意见部分提出，要将算法思想渗透到高中课程的其他相关内容．从广义上讲，每一个问题（特别是数学问题）的解决都对应着一个算法，研究问题的方法就是研究算法．而算法思想，应该包括两个层面：     

The loader problem: formulation,complexity and algorithms

In this paper we consider a new transportation model, called the loader problem, which is frequently encountered by third-party logistics service providers in practice. It is a tactical staff-planning problem with the objective of minimizing the total labour cost of staffing a sufficient number of loaders on a given fleet of trucks that serve a given set of customer sites. We formulate the problem as an integer program and show that it is strongly NP-hard. We then consider two special cases of the loader problem that occur in certain practical situations, and propose polynomial and pseudo-polynomial time algorithms for solving these cases. We also propose a linear programming relaxation-based random rounding algorithm for the general problem and report the computational results of the algorithm.     

模糊反向物流网络设计模型的一种改进遗传算法

反向物流是物流研究中的一个重要分支,其相关问题是目前研究的热点问题。该研究在模糊环境中根据不同的决策标准,建立了关于反向物流问题中的回收问题的三种不同类型的模型:期望值模型,机会约束模型和相关机会模型,并设计了一个模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法来解决提出的模型,最后给出了一个数值例子,结果证明了将此混合智能算法用于求解模糊反向物流网络设计模型问题的有效性。     

Solving a manpower scheduling problem for airline catering using metaheuristics

We study a manpower scheduling problem with job time windows and job-skills compatibility constraints. This problem is motivated by airline catering operations, whereby airline meals and other supplies are delivered to aircrafts on the tarmac just before the flights take-off. Jobs (flights) must be serviced within a given time-window by a team consisting of a driver and loader. Each driver/loader has the skills to service some, but not all, of the airline/aircraft/configuration of the jobs. Given the jobs to be serviced and the roster of workers for each shift, the problem is to form teams and assign teams and start-times for the jobs, so as to service as many flights as possible. Only teams with the appropriate skills can be assigned to a flight. Workload balance among the teams is also a consideration. We present model formulations and investigate a tabu search heuristic and a simulated annealing heuristic approach to solve the problem. Computational experiments show that the tabu search approach outperforms the simulated annealing approach, and is capable of finding good solutions.     

改进的生成树遗传算法及其在物流配送成本优化中的应用

针对物流配送成本优化问题的特点,建立了数学模型,并对基本的生成树遗传算法进行了改进,同时详细阐述了改进的生成树编码的遗传算法在物流配送成本优化问题中的运用等关键技术.最后根据此算法设计了一个物流配送优化系统,解决了一个物流配送成本优化问题,效果良好.此系统对于中小型物流公司设计最优物流策略和降低物流成本有着很大的应用前景.     

基于GIS和禁忌搜索集成技术的农产品物流配送路径优化

分析农产品物流配送模式,对带时间窗的车辆路径问题进行描述,建立有时限的配送路径优化模型,应用GIS与禁忌搜索算法集成技术求解该模型,开发农产品物流配送路径优化系统,并以晋安区农产品物流配送基础数据为范例,进行系统的初步应用研究.     

带时间窗的某物流配送车辆调度问题的方案优化分析

采用带时间窗的车辆调度优化物流配送系统,建立了带时间窗的多目标约束条件下的派车优化问题的数学模型,并针对某大型连锁超市物流配送中心的车辆调度问题进行了求解,经过对比分析,新方案实现了一定程度多目标优化.     

Routing strategies for integrating forward distribution and reverse collection

Due to the significant growth in the demand for logistics services and the ongoing trend towards the outsourcing of logistics activities, logistics service providers have concurrently gained a significant profit-making opportunity and faced the unprecedented challenge of surviving in the midst of increasingly fierce market competition. This research thus aims to propose routing strategies that optimally integrate forward distribution and reverse collection to help logistics service providers reduce their operating costs when providing transportation services, and thus improve their market competitive power. The integrated routing problem is formulated as the mixed pickup-delivery asymmetric traveling salesman path problem. The problem is NP-hard and new in the literature. Therefore, the objectives of this research are to first model the problem and then develop an efficient and effective heuristic solution algorithm to the problem.     

随机需求应急物流多阶段定位-路径鲁棒优化研究

为提高应急物流系统的应急反应能力,论文针对需求随机变化的应急物流定位-路径问题,利用鲁棒优化的思想将灾区物资需求量表示为区间型数据,将应急救援过程划分为多个阶段,以总救援时间和系统总成本最小为目标,构建了多物资多运输车辆应急物流定位-路径优化模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解。实例计算结果表明,该模型和算法可以有效地解决应急物流系统中需求随机变化的定位-路径问题,为政府机构应对重大突发事件提供科学的决策参考。