客户动态变更配送需求的配送路线优化研究

针对物流配送途中客户动态变更配送需求问题,分别研究了满足客户临时变更收货时间窗、收货地址和取消收货的三种要求时所需成本相较于预先设计配送路径所需成本的波动值,建立了客户临时变更配送需求的动态管理模型.基于嵌套分割算法,设计了邻近救援策略、最佳离库策略、增派车辆策略对模型进行求解.最后,通过算例试验,证明模型可以有效的降低物流配送成本,且具有更强的实用性、灵活性,且嵌套分割算法还在数据优化、计算时间上有显著成效.     

基于遗传算法的固定起讫点危险品配送路线优化

为科学选择危险品配送路线,保障运输安全,将传统TSP(Travelling SalesmanProblem)问题加以推广和延伸,建立以路段交通事故率、路侧人口密度、环境影响因子和路段运输费用为指标的固定起讫点危险品配送路线优化模型.以遗传算法基本框架为基础,引入新的遗传算子,构建了可用于实现模型的多目标遗传算法.实例仿真表明,所建模型和算法在求解固定起讫点危险品配送路线优化问题中有较好的实用性.     

近似动态规划求解随机需求分批配送车辆路径问题

本文针对现实生活中固体废弃物收集等需求随机的分批配送车辆路径问题,建立双层马尔科夫决策模型,使用基于动态分区的全局修正策略和基于部分重优化算法的近似动态规划进行求解。通过算例测试和分析表明模型和算法的有效性。得到以下结论：1)SDVRPSD的最优解中车辆数略高于最小期望车辆数的1.2倍,接近使用进化算法得到的最优解中的车辆数,这两者平均约相差0.6辆。2)与静态分区相比,动态分区以花费较多时间为代价,能显著提升服务范围、降低服务费用,并增加分批配送点数量。3)算法最优解与使用固定路径算法得到的初始解相比,期望服务需求量平均提高约2.6%,期望行驶费用平均降低约1.9%;分批配送点数平均多2.5个。     

基于预判发货的网络零售商双模式批量配送研究

基于预判发货的背景,考虑订单处理中心和配送站之间存在第三方物流和自营物流两种配送模式,研究了B2C网络零售商的动态批量配送问题。首先利用混合整数规划构建了一个三级供应链系统下的动态批量配送模型,接着采用网络流规划的技术重新建模,并在其基础上对最优解的性质进行了分析,进而设计了计算时间复杂度为O(T²)的精确动态规划求解算法。最后用算例实验验证了该算法的有效性和适用性。     

不确定需求下故障共享单车回收周期性车辆路径问题研究

为了及时有效地回收城市道路网络中的故障共享单车,对分散于路网边上的故障单车进行聚类形成收集点,考虑聚类收集点上回收需求呈现的不确定性特征,建立以行驶总距离最小为目标的回收周期性车辆路径选择模型.采用基约束鲁棒优化方法,利用有界区间对不确定的回收量进行描述,引入扰动系数和控制系数调节模型的鲁棒性和适应性.针对模型设计近似...     

战时备件配送的MDVRPTW问题研究

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.以装备效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的M DVRPTW模型,并应用蚁群算法对问题进行了求解.算法中,根据问题特征改进了状态转移规则,设计了串行和并行两种路线构造方法,并应用局部搜索模块对蚂蚁构造的路线进行改进.对算例的计算实验表明,串行路线构造方法在精度和速度两方面均优于并行路线构造方法.     

以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型与算法

针对线上到线下(Online to Offline,O2O) 外卖路径优化问题,综合考虑其动态配送需求、货物区分等特点以及时间窗、载货量等约束条件,将商圈看作配送中心,将快递员数量与快递员总行驶时间作为最小化目标,提出了以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型。采用周期性处理新订单的方法将相应的快递员路径的动态调整问题转化为一系列静态TSP子问题,设计了一种分阶段启发式实时配送路径优化算法框架,并给出了一个具体算法和一个数值计算实例。在VRP通用算例的基础上,以商圈为中心生成测试算例,对本文算法进行仿真实验,并与其他算法比较。结果表明：本文算法能充分利用新订单附近的快递员进行配送,并优化其配送路径,有效减少了快递员数量与快递员总行驶时间。     

以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型与算法

针对线上到线下(Online to Offline,O2O) 外卖路径优化问题,综合考虑其动态配送需求、货物区分等特点以及时间窗、载货量等约束条件,将商圈看作配送中心,将快递员数量与快递员总行驶时间作为最小化目标,提出了以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型。采用周期性处理新订单的方法将相应的快递员路径的动态调整问题转化为一系列静态TSP子问题,设计了一种分阶段启发式实时配送路径优化算法框架,并给出了一个具体算法和一个数值计算实例。在VRP通用算例的基础上,以商圈为中心生成测试算例,对本文算法进行仿真实验,并与其他算法比较。结果表明：本文算法能充分利用新订单附近的快递员进行配送,并优化其配送路径,有效减少了快递员数量与快递员总行驶时间。     

成品油二次配送调度优化模型及其遗传算法求解

成品油二次配送是成品油销售的重要环节,配送中心要以有限的车辆及时满足多个加油站的油品需求,为了节约成本,要选择最短行车路径,同时尽量满载。本文构造了调度优化的数学模型,研究了遗传算法求解方案,编制了C++程序,用一个算例说明算法和程序的可用性。     

具有可变配送费用和固定配送时刻的单机排序问题

研究了单机环境下生产与配送的协同排序问题.有多个工件需要在一台机器上进行加工,加工完的工件需要分批配送到一个客户.每批工件只能在固定的几个配送时刻出发,不同的配送时刻对应着不同的配送费用.我们的目标是找到生产与配送的协同排序,极小化排序的时间费用与配送费用的加权和.研究了排序理论中主要的四个目标函数,构建了单机情况下的具体模型,分析了问题的复杂性,对于配送费用单调非增的情况给出了它们的最优算法.     

基于动态自适应t分布变异的人群搜索算法

针对人群搜索算法在进化后期大量个体聚集局部最优时,易陷入局部最优,搜索精度低的缺陷,提出一种基于t分布变异的人群搜索算法.算法使用动态自适应方式确定变异步长,引入t分布变异算子以融合柯西变异和高斯变异的优点,促进算法在进化早期具备良好的全局探索能力,在进化后期收获较强的局部开发能力,增加种群的多样性;采用边界缓冲墙策略处理越界问题,避免越界个体聚集在边界值上的缺陷.实验结果表明,算法比基本人群搜索算法具有更高的寻优精度和收敛速度,是一种有效的算法.     

基于关键链方法的多项目共享人力资源均衡问题及其遗传算法

通过对多项目管理瓶颈的分析,结合关键链方法,设置了瓶颈缓冲,建立了基于关键链方法的多项目管理,为多项目管理提供了一种新的管理方法.将基于关键链方法的多项目管理方法应用于并行多项目共享人力资源冲突管理,建立了基于遗传算法的多项目共享人力资源均衡模型,为缓解多项目共享人力资源供求矛盾提供了一种具体的量化管理方法,并进行了算例分析,证明了模型的有效性、实用性.     

基于遗传算子粒子群算法的拖轮动态调度

随着中国港口的发展,进出港口的船舶日益增多,使用拖轮的艘次逐渐增加.而当前极大部分港口所采用的基于人工经验的拖轮调度方案已难以保证船舶的顺利进出港口.如何根据复杂多变的进出港情况来制定合理的拖轮调度方案,已成为当前众多港口迫切需要解决的问题之一.通过分析港口拖轮作业过程与特点,建立了拖轮动态调度的数学模型,采用了基于动态遗传算子的改进粒子群优化算法对该模型进行求解.案例分析表明该拖轮动态调度模型是有效的.通过和传统粒子群算法对比分析,基于遗传算子的粒子群算法不仅在收敛速度上有明显的提高,而且求得的解更优.为港口拖轮动态调度的科学决策提供了依据.     

基于模糊优选决策的炮兵火力分配模型研究

将模糊优选决策方法应用于炮兵战场火力分配,综合考虑影响火力分配的各种因素,建立模糊优选决策矩阵,等到优化分配的模型.     

物流末端配送资源共享中政府作用演化博弈分析

资源共享是解决物流末端配送问题的有效途径,在企业各自为政无法进行配送资源共享的情况下,政府如何发挥作用才能激发各企业进行资源共享.构建物流企业与第三方服务平台关于共享物流配送资源的演化博弈模型,考察双方在物流配送末端的资源共享行为及其影响因素,分析政府在促进末端配送资源共享中的决策机理.得出政府不参与管理时,双方超额收...     

基于遗传算法的人力资源优化配置模型

基于定性分析的方法,提出了有效累计时间的概念,建立了一种基于遗传算法的人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种新的量化管理的具体方法,并进行了算例分析,证明了模型的有效性、实用性.     

基于不确定需求的灾后应急救灾网络规划模型与算法

突发事件发生后,快速应急响应的第一步是启动应急救灾网络,合理配置应急救灾资源,以保证救灾过程顺利进行,提高救援效率。本文以台风灾害为背景,建立二阶段应急救灾网络的混合整数规划模型,解决台风灾害的灾后应急救灾网络的规划与设计问题。在求解模型时,考虑需求信息的分布难以确定,并且在一定范围内变动的特点,利用鲁棒优化的方法处理不确定性需求,从而得到合理的临时救灾中心选址以及应急资源配置信息。数值试验表明,建立的模型是实际可行的,而且算法也是有效的。     

动态空间调度的混合遗传算法

提出了一种基于混合遗传算法的动态空间调度方法。首先利用遗传算法产生多个可行的分段调度序列,再采用动态决定分段位置的启发式算法——平均最大空闲矩形策略对遗传算法产生的调度序列进行解码。同时以完工时间和平台利用率的加权和作为适应度函数,充分考虑了空间调度问题所特有的动态性和时空关联性。遗传进化过程收敛后得到近似最优解,实现了调度方案的全局优化。对船厂实际生产数据进行了实证分析以及与其它算法的对比分析,证明了所提方法在空间调度问题上的有效性和实用性。     

基于M-CVaR的供应链收益共享契约协调研究

基于收益共享契约能有效改善供应链运作效率且实践中不仅存在风险中性、厌恶型,还存在风险喜好型供应链成员。运用均值-条件风险价值统一度量决策者的风险喜好、中性及厌恶水平,并据此研究考虑决策者风险偏好水平的供应链收益共享契约协调问题。首先建立零售商及供应链整体的均值-条件风险价值模型;然后研究考虑决策者风险偏好水平的供应链收益共享契约协调问题;最后讨论供应链成员的风险偏好水平对最优订购量及最优批发价格的影响,并通过数值算例进行验证。结果表明产品的最优批发价格随着零售商悲观系数的增大而减小,随着供应商悲观系数的增大而增大,而最优订购量随着零售商悲观系数的增大而减小,亦随着供应商悲观系数的增大而减小。因此,设计供应链收益共享契约时应考虑成员的风险偏好水平。     

基于遗传算法的汽车整车销售物流配送路径优化

为了优化汽车整车销售物流配送网络,提高配送服务质量,构建了以配送费用最小为目标的带时间窗的整车配送路径优化模型,采用改进遗传算法对模型进行求解,结合上汽通用五菱公司的配送实例,对其整车销售物流配送路径进行研究,并将改进遗传算法所确定的优化路径、节约里程法的优化路径、企业实际的配送路径进行比较,改进遗传算法确定的最优路径其配送费用比其它两种路径的配送费用降低了5.5%和8.9%,研究结果可以为企业确定经济、合理的配送路径提供参考.