冷链物流同时送取货车辆路径优化

针对冷链物流同时送取货车辆路径优化问题,分析冷链物流配送中的车辆固定成本、行驶成本、制冷成本和货损成本等成本构成,以总成本最小化为目标,将冷链物流配送的送货和取货业务综合到每一个客户节点,建立单个配送中心和多个客户节点的冷链物流配送车辆路径优化模型,并采用遗传算法进行求解,算例分析验证了所建模型和设计算法的适用性和可行性,结果表明优化后的同时送取货车辆配送方案能够降低配送成本,提高配送效率,研究结论对冷链物流配送决策具有重要的参考价值.     

需求势能理论的配送中心选址方法的研究

物流配送中心选址的合理性直接影响着物流分销网络规划和优化.提出了针对物流网点选址的需求势能理论,并提出了一种基于需求势能的分销物流系统中配送中心的选址实现方法.最后通过实例证明,该方法简便快捷,结果正确合理,为解决此类配送中心选址问题提供了科学的指导依据.     

基于DEA的物流配送中心再选址研究

为实现现有物流配送中心的优化管理的目的,利用DEA方法对已有配送中心的效率进行评估.根据评估的结果代入选址分析模型中,得到物流配送中心再选址的DEA评估规划模型,以配送收益与物流成本之差作为目标函数,以供需均衡关系、配送中心流出量与流入量平衡、选址变量与流量内在联系构建约束条件,通过算例并借助于MATLAB软件验证了模型的有效性.     

基于网络分析方法的物流配送中心选址的研究

经济全球化。信息技术和电子商务的发展对物流产生了深刻的影响。使之呈现出新的特点。这些特点对配送中心选址的研究提出了更高，更新的要求。本在对GIS网络分析方法的阐述和P中心选址模型的分析的基础上，建立了配送中心选址优化模型。该模型通过引入商品保管费用、处理费用、配送中心建造费用对P中心选址模型进行了拓展，并通过总费用最小化确定配送中心的数量、位置以及资源点与配送中心、配送中心与用户之间的供需关系。     

军事物流系统中定位-运输路线安排模型及算法

考虑到战时物资需求的紧迫性和保障资源的有限性,从决策者的角度出发,以军事物流系统总体供应时间最短为目标,构建了两级军事配送网络的定位-运输路线安排模型,并给出一种启发式算法.算法分为两个阶段,首先利用蚁群算法和线性规划的方法解决运输路线安排问题,然后运用贪婪搜索算法解决军事物流配送中心选址问题.最终,将两种算法结合起来进行逐步搜索,从而得到模型的解,并运用实例说明了算法的有效性和可行性.     

随机需求条件下的延迟发运策略模型及性质

本针对随机需求条件下物流配送中心的库存和运输联合决策问题，在基本库存和自身运输能力不足的情况下，提出对剩余客户订货需求采取部分延迟到下一期与部分利用第三方物流立即发运两相结合的策略，并在具有一般惩罚(损失)费延迟发运量限制的条件下，建立运输和库存相关总成本数学期望最小的优化模型，论证了该模型的主要性质，在此基础上很容易构造求解该类问题的优化方法。     

基于组合赋权TOPSIS模型的物流配送中心选址研究

物流的发展离不开配送中心的建设,配送中心建设的首要问题是选址,通过分析影响物流配送中心选址的各种因素,建立了包括自然条件、经营环境、基础设施、成本因素等因素的配送中心选址指标体系.采用层次分析法(AHP)和熵值法组合确定各指标的权重,依据逼近理想解排序(TOPSIS)法的基本思路,建立物流配送中心选址模型.通过对物流配送中心进行选址的实例研究,证明方法的有效性并选出最优方案.     

基于精英单亲遗传算法的冷链物流VRP模型优化研究

针对冷链物流配送的特殊性,探索冷链物流车辆路径问题(VRP)优化方案.首先,在保证货物不超载的条件下,建立基于时间和品质因素的顾客满意度约束的多配送中心VRP(MDVRP)模型;其次,采用重心分区法和改进的精英单亲遗传算法,求解顾客在配送中心的分配,确定配送车辆数以及顾客服务次序;最后,用Matlab工具编程对模型进行求解分析.结果表明构建基于满意度的冷链物流MDVRP模型更适合冷链物流配送最优路径选择,并且改进单亲遗传算法能够有效求解这类问题.     

带时效性约束的配送中心多源选址问题研究

应用启发式算法求解带时效性约束的多源选址问题.分析物流配送的时效性问题,建立带时效性约束的配送中心多源选址模型.构造两步启发式算法:1)借助传统迭代算法,求解物流服务分配矩阵,把多源选址问题转化为单源选址问题;2)基于M ATLAB函数,设计优化程序,计算带时效性约束的单源选址模型.并给出算例,验证模型和算法的可行性.研究表明两步启发式算法是求解带时效性约束的物流配送中心多源连续选址问题的有效算法.     

考虑路径腐败的可重复装货易腐品库存—路径模型

研究了易腐品的订货、配送一体化策略。在一个供应商供应单一易腐品给多个零售商的联合决策的供应链中,假设各零售商的需求率已知,产品在运输途中和零售阶段均存在腐败,且不允许缺货,联合决策模型的目标是确定为每个零售商送货的配送路径、配送量以及配送周期以使得总成本最小。通过建立数学模型,证明了目标函数的性质,而后设计了改进的节约算法,嵌套折半查找算法对问题求解,最后通过数值算例说明了模型的有效性,及控制运输过程腐败和节点腐败对于易腐品供应链管理的意义。     

Location of a distribution center for a perishable product

A model that combines an inventory and location decision is presented, analyzed and solved. In particular, we consider a single distribution center location that serves a finite number of sales outlets for a perishable product. The total cost to be minimized, consists of the transportation costs from the distribution center to the sales outlets as well as the inventory related costs at the sales outlets. The location of the distribution center affects the inventory policy. Very efficient solution approaches for the location problem in a planar environment are developed. Computational experiments demonstrate the efficiency of the proposed solution approaches.     

基于排队的两类顾客易逝品库存控制策略研究

本文采用排队理论在面向两类顾客需求的环境下讨论易逝品库存排队系统控制策略问题。首先刻画面向两类顾客服务且具有马尔科夫结构的易逝品库存系统排队模型,获得库存水平状态的稳态概率分布以及作为库存成本控制的系统稳态性能指标。接下来,构建库存控制成本函数及考虑服务水平约束的库存控制优化模型,设计了改进的遗传算法。最后,数值算例揭示出系统参数的敏感性和相应的管理启示。     

Supply chain network operations management of a blood banking system with cost and risk minimization

Blood service operations are a key component of the healthcare system all over the world and yet the modeling and the analysis of such systems from a complete supply chain network optimization perspective have been lacking due to their associated unique challenges. In this paper, we develop a generalized network optimization model for the complex supply chain of human blood, which is a life-saving, perishable product. In particular, we consider a regionalized blood banking system consisting of collection sites, testing and processing facilities, storage facilities, distribution centers, as well as points of demand, which, typically, include hospitals. Our multicriteria system-optimization approach on generalized networks with arc multipliers captures many of the critical issues associated with blood supply chains such as the determination of the optimal allocations, and the induced supply-side risk, as well as the induced cost of discarding the waste, while satisfying the uncertain demands as closely as possible. The framework that we present is also applicable, with appropriate modifications, to the optimization of other supply chains of perishable products.     

道路修复条件下灾后应急资源配送LRP研究

灾后道路中断、道路通行可靠性减弱从根本上影响着救援工作的效率,文章通过在应急资源配送定位路径问题的基础上考虑对障碍道路进行修复。通过构建应急设施定位、障碍道路修复以及配送路径选择的综合优化模型,以应急救援的时间总成本最小为目标。集中考虑应急设施定位选址、修复障碍道路和选择配送路径的基础上,以时间总成本最小为目标函数,通过结合相关案例仿真与数据分析的基础上运用多吸引粒子群优化算法对模型进行求解,以期为灾后道路选择、提升道路通行可靠性和应急物资配送效率提供借鉴于理论指导。     

Formation of a strategic manufacturing and distribution network with transfer prices

We propose a profit maximization model for the decision support system of a firm that wishes to establish or rationalize a multinational manufacturing and distribution network to produce and deliver finished goods from sources to consumers. The model simultaneously evaluates all traditional location factors in a manufacturing and distribution network design problem and sets intra-firm transfer prices that take account of tax and exchange rate differentials between countries. Utilizing the generalized Benders decomposition approach, we exploit the partition between the product flow and the cash allocation (i.e., the pricing and revenue assignment) decisions in the supply chain to find near optimal model solutions. Our proposed profit maximizing strategic planning model produces intuitive results. We offer computational experiments to illustrate the potential valuable guidance the model can provide to a firm's supply chain design strategic planning process.     

A joint dynamic pricing and advertising model of perishable products

Advertising and dynamic pricing play key roles in maximizing profit of a firm. In this paper a joint dynamic pricing and advertising problem for perishable products is investigated, where the time-varying demand rate is decreasing in sales price and increasing in goodwill. A dynamic optimization model is proposed to maximize total profit by setting a joint pricing and advertising policy under the constraint of a limited advertising capacity. By solving the dynamic optimization problem on the basis of Pontryagin’s maximum principle, the analytical solutions of the optimal joint dynamic pricing and advertising policy are obtained. Additionally, to highlight the advantage of the joint dynamic strategy, the case of the optimal advertising with static pricing policy is considered. Numerical examples are presented to illustrate the validness of the theoretical results, and some managerial implications for the pricing and advertising of the perishable products are provided.     

Flying-V型仓储布局货位分配优化方法研究

Flying-V是一种典型的非传统布局方式,根据其布局方式的特性,针对仓储货位分配优化问题,以货物出入库效率最高和货物存放的重心最低为优化目标,建立了货位分配多目标优化模型,并采用自适应策略的遗传算法(GA),以及粒子群算法(PSO)进行求解。根据货位分配的优化特点,在GA算法的选择、交叉和变异环节均采用自适应策略, 同时采用惯性权重线性递减的方法设计了PSO算法,有效地解决了两种算法收敛速度慢和易“早熟”的问题,提高了算法的寻优性能。为了更好地表现两种优化求解算法的有效性和优越性,结合具体的货位分配实例利用MATLAB软件编程实现。通过对比分析优化结果表明,PSO算法在收敛速度和优化效果方面相比于自适应GA算法更具有优势,更加合适于解决Flying-V型仓储布局货位分配优化问题。     

考虑客户消费行为的易逝品物流配送干扰管理模型

针对干扰事件导致易逝品物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,结合行为科学中关于消费行为的研究方法对客户进行分类,将物流配送干扰管理问题分为两个阶段:第一阶段处理优先服务的客户,第二阶段处理一般服务的客户;进而构建两阶段的、多目标的干扰管理模型,并提出改进的蚁群算法进行求解。实验结果表明,本文方法虽然配送成本较高,但是却完成了较重要客户的配送任务,这有利于较大幅度提高企业的潜在效益,进而验证了在处理易逝品物流配送干扰问题上的有效性。     

带时间窗的三维装载物流配送优化方法研究

针对城市物流配送优化研究在客户服务时间窗和货物装载方式合理结合方面存在的不足,考虑物流配送车厢货物装载方式与客户访问序列相关的特征对车厢空间进行合理的区域划分。首先,构建了包含配送中心的固定成本、配送车辆的运输成本、维修成本、租赁成本和违反时间窗惩罚成本的物流运营成本最小化和配送车辆空间利用率最大化的双目标优化模型;然后,提出一种结合遗传算法(GA)全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)局部搜索能力的GA-TS混合算法求解模型;最后,结合重庆市某配送中心的三维装载物流配送实例数据进行了优化计算,实验结果给出了带时间窗的三维装载物流配送路径优化方案,并进行了不同车厢空间分区模式下平均装载率、物流运营成本和车辆使用数的比较分析。研究表明,当客户需求货物种类数与车辆的空间区域划分数相等且按货物类型进行区域划分时,物流运营成本最小,配送车辆使用数最少和车辆平均装载率最高。     

A nonmonotone line search based algorithm for distribution center location selected

The minimax optimization model introduced in this paper is an important model which has received some attention over the past years. In this paper, the application of minimax model on how to select the distribution center location is first introduced. Then a new algorithm with nonmonotone line search to solve the non-decomposable minimax optimization is proposed. We prove that the new algorithm is global Convergent. Numerical results show the proposed algorithm is effective.