应急物流网络优化决策模型研究

应急物流环境的动态性与复杂性决定了应急物流网络应具有高度敏捷性与柔性.将应急物流系统的运行划分为四个不同阶段,分析了不同阶段应急物流所追求的目标重要性的变化趋势,引入罚函数系数来均衡不同阶段应急物流的时效性、经济性、风险性三个目标,将多目标优化问题转化为单目标优化,以网络总成本最小为优化目标,建立网络优化决策模型,为应急物流网络优化提供辅助决策方案.     

应急物流能力突变模型研究

运用燕尾突变理论,以物流能力为状态变量,物流流量变化率、流速变化率和时间变化率为控制变量,建立应急物流能力突变模型,运用势函数确定了分岐点集,讨论了应急物流能力的突变临界点及稳定性,并用算例分析模型应用的可行性.最后得出三点结论:根据实测及调查数据可以确定三个控制变量的值,从而确定控制点在分歧点集的区域;通过计算分析可以确定应急物流能力在分岐点集各区域的奇点个数和性质;其突变方向和可能性随之可以确定:控制点从奇点多的区域向奇点少的区域移动,应急物流能力发生突变的可能性大,反之可能性小,甚至不发生突变.因此把握控制点在分岐点集中的变化方向和规律,采取相应措施改变相应控制变量,可以提升或稳定应急物流能力.     

乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.     

考虑数据赋能与公平关切的物流服务供应链应急决策研究

构建由两个物流服务提供商和一个物流服务集成商组成的物流服务供应链,考虑需求与成本双重扰动下的应急决策,引入数据赋能和公平关切两种影响因素,求解并比较了四种不同情境下物流服务供应链的最优决策.研究表明:应急物流服务产品定价和应急物流服务水平随需求扰动量递增,随物流服务提供商的成本扰动量递减,物流服务集成商效用随需求扰动量的变化与应急处置单位费用相关.物流服务供应链中各成员的决策随数据赋能程度递增,物流服务集成商效用随数据赋能程度的变化取决于数据赋能投资系数.物流服务提供商的公平关切程度对应急物流服务产品定价、应急物流服务水平和物流服务集成商效用均具有正向影响.当数据赋能投资系数高于一定阈值时,数据赋能与公平关切对物流服务集成商效用的叠加正向影响难以覆盖数据赋能投资总支出,此阈值为物流服务集成商开展数据赋能的“有效投资上限”.研究有助于掌握需求和成本扰动、数据赋能和公平关切对物流服务供应链应急决策的影响规律,为加强应急能力建设提供参考与借鉴.     

基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型与方法

以突发危机事件应急决策为应用背景,讨论了双论域上模糊粗糙集的基本理论,建立了基于模糊相容关系的双论域模糊粗糙集模型. 在此基础上,把突发危机事件应急决策转化为一个具有模糊决策对象的双论域决策近似空间上的粗糙近似问题,构建了基于双论域模糊粗糙集的应急决策模型.首先在双论域近似空间中计算模糊决策对象的上(下)近似,进而结合经典非确定型决策的思想给出了突发危机事件应急决策的规则.同时,给出了模型的算法.该模型给出了一种在不完全信息环境下应急决策的方法,给出了在充分考虑决策者个人偏好信息基础上的决策置信度以及最优决策规则.该方法能够比较充分地符合应急决策信息不充分、资源有限以及时间紧迫的基本特征, 进而对突发危机事件应急决策提供科学的理论基础和现实的决策方法.最后,通过应用算例说明了模型的应用过程,结果验证了本文给出模型的有效性。     

基于定期处理的多品种逆向物流库存控制研究

针对含有逆向物流的多品种商品库存管理问题,把逆向物流纳入到整个库存当中来考虑,分析了库存控制的成本构成,在假设回收的物品经过修复后可以无差别回到销售领域的条件下,用订货范围代替传统订货点的方式,采用定期处理的方式来进行库存的控制,通过仿真手段得到成本最小的库存控制参数.     

应急物流LRP鲁棒双层优化模型研究

考虑到突发事件下受灾点对救灾物资需求的不确定性,针对应急物流设施的定位和车辆运输救灾物资路线进行协同研究,建立了应急物流设施定位-车辆路线选择问题(LRP)鲁棒双层优化模型.运用分散式决策方式下的转化定理,将所建立的含有不确定系数的层次关联协同优化模型进行确定性转化,并设计一种混合遗传算法对转化后的确定性双层规划模型进行求解,最后,通过实例验证了模型的合理性及算法的可行性.     

随机的库存-路径问题的机会约束规划模型与算法

随机需求下的库存-路径问题是一类复杂的组合优化问题.本文讨论了VMI背景下的库存-路径联合优化问题,构建了问题的机会约束规划模型,并将随机模拟、人工神经网络和遗传算法结合在一起,设计了求解问题的混合智能算法.实验表明算法性能良好.     

替代产品的动态库存决策与控制

考虑了替代产品的动态库存决策与控制问题,建立了替代产品的多周期动态库存决策与控制模型.得到了目标函数的一些重要性质,给出了系统最优参数的求解算法,利用动态规划方法对系统的库存参数进行了优化求解.     

基于改进VIKOR方法的地震应急物资运输决策问题研究

地震灾害应急救援物资方案的合理选择对与减少人员伤亡,降低灾民的财产损失具有重要影响。本文针对属性权重未知情形下的地震应急物资运输方案决策问题,提出了一种Pythagorean模糊不确定语言与前景理论相结合的改进VIKOR决策方法,即PFUL-PT-VIKOR法。首先,采用Pythagorean模糊不确定语言用于描述和融合专家对地震应急物资运输方案在考虑多种属性影响下的感知信息;其次,利用主客观融合法对属性权重进行求解;然后,提出基于前景理论的改进VIKOR法并得出方案排序;最后,通过算例分析,对所提出方法的有效性和实践性给予验证。结果表明,PFUL-PT-VIKOR模型有助于增强决策专家对不确定突发情景信息感知的知识表示能力,解决属性赋权过于主观或过分依赖样本的困难,并突围了应急决策者隐性心理行为较难定量应用的思维定势,增强了模型的现实适用性,为地震应急物资是否合理运输提供决策支持。     

多目标应急物流中心选址的鲁棒优化模型

针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。     

多储备点多品种应急物资配送的多目标优化模型

应急救援的社会化、应急物资需求的多样性、应急物资需求和补给的时变性,对应急物流的配送调度提出了挑战.应急物流的紧急性要求最大程度保障受灾点的物资供应;在经济上则要求应急物流的成本最小化.通过将时间离散化为阶段序列,在应急物资需求和补给是可预测的情况下,建立一个多储备点、多物资品种、单受灾点的应急物资配送的多目标优化模型,来最小化应急物资短缺次数和运输成本.仿真实例表明,该模型可以通过优化引擎快速求解,能够发现导致短缺的应急物资品种和加强供应补给的时间区间.     

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。     

改进蚁群算法在应急VRP问题中的应用研究

提出一种改进的蚁群算法优化应急物流配送车辆路径问题算法,设计了应急物流配送车辆路径问题的数学模型,并利用计算机进行了仿真实验.实验结果表明,方法能有效解决应急物流配送车辆路径问题,具有一定的理论价值和实际意义.     

城市公共设施事故应急资源配置优化模型

城市公共设施事故发生时,迅速调动应急资源,尽早展开救援,对促进社会发展和保持社会稳定具有重要意义。本文根据城市公共设施突发事故中资源配置问题的特点,运用多目标规划的思想,建立了应急资源配置的多目标规划模型,并通过实验模拟对模型进行了求解验证。此模型可以成功实现城市公共设施事故应急资源的有效配置,为相关部门的决策提供理论指导。     

保税物流园区竞争性选址问题优化模型

保税物流园区的建设数量不断增加,各个园区之间的竞争问题逐渐显露,在进行新的保税物流园区建设选址时,需要考虑与现有保税物流园区的竞争问题.建立了保税物流园区竞争性选址优化模型,并针对模型设计了混合启发式算法求解.算例分析显示,货物总量一定时,随着保税物流园区建设数量的增加,每个园区货流量减少,服务质量而减少;建设规模对最大货流量产生约束,园区的服务质量不能一直增长.将程序运行10次,计算结果具有稳定性,可见算法是收敛和稳定的,模型是可行的.     

应急物资预置问题的可信性优化模型

基于可信性理论,研究了多受灾点、多出救点、多物资的应急设备选址和物资预置问题.考虑到运输费用、出救点的供应量、受灾点的需求量和道路容量的不确定性,用模糊变量来刻画,建立了模糊环境下应急物资预置的可信性优化模型以最小化期望总费用.当模型中的模糊变量相互独立且服从三角分布时,推导了总费用目标及服务质量和弧容量约束的解析表达式,从而将原模型转化为等价的确定模型.鉴于等价模型是一个混合整数规划,可采用Lingo软件编程求解.最后,数值算例演示所提建模思想.实验结果说明了所建模型的有效性.     

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。