考虑完全拆分的拣选分批与拣选路径集成优化模型

在电商海量订单背景下,在线订单拣选作业难度加大,因此设计了基于订单完全拆分的拣选分批与拣选路径综合优化模型解决此问题.模型共分两阶段.第一阶段,基于种子算法,设计考虑订单完成度、等待时间与拣选路径的拣选分批模型;第二阶段以拣选单流为单队列,设计多拣选员并行服务的拣选系统.行走策略为基于返回型和遍历型的综合策略,拣选路径优化模型采用模拟退火算法求解.算例分析表明,与传统的不拆分拣选分批模型相比,构建的综合优化模型能够显著提高拣选系统效率.拣选员为4人时,模型能够使总服务时间减少58.79%,订单完成率提高10.09%.     

预制构件流水车间订单接受与调度的集成优化

针对预制构件生产管理过程中订单工期紧和生产能力不足的问题,在充分考虑中断和不可中断工序,串行和并行工序等复杂工况特点的基础上,以最大化净利润为目标,建立了一种订单接受与调度集成优化模型。鉴于问题的NP难性和模型的高度非线性,通过集成问题性质、构造启发式、邻域搜索和破坏-构造机制,提出了一种混合加速迭代贪婪搜索框架。其中,在调度构造阶段,为提高算法求解质量和搜索效率,设计了两种融合订单插入操作性质的加速构造策略。计算结果显示,与混合遗传禁忌搜索算法,遗传算法以及禁忌搜索算法相比,本文所提算法具有更好的求解质量和搜索效率。同时验证了所提出的加速构造策略能够有效减少算法运行时间。该研究有望显著提高预制生产企业净利润和客户满意度。     

“货到人”拣选系统中电商订单分批优化研究

本文在电商行业迅速发展及人工智能日趋成熟的背景下,研究以自动导引车(AGV)为搬运工具的“货到人”拣选系统订单分批问题。首先以最小化AGV搬运货架次数为目标建立订单分批模型,然后提出了基于货架相似度的两阶段订单分批算法,在第一阶段分为新批次创建及订单加入批次两个步骤得到初始解;在第二阶段采用局部搜索改进初始解。在算法中构造订单选取货架规则,定义货架相似度函数并设计两种方法创建新批次,同时考虑周转箱数量限制求解订单分批方案。最后通过实验测试验证了模型和算法的有效性,分析了两种批次创建方法的适用性,并通过灵敏度分析给出了合理的周转箱数量配置建议。本研究可为采用“货到人”拣选系统的企业通过订单分批优化进一步提高AGV拣选效率提供理论依据和实践指导。     

汽车4S店维修车间的优化调度分析

调度研究的问题是将稀缺资源分配给在一定时间内的不同任务,它是一个决策过程,其目的是优化一个或多个目标。对实际问题的优化调度可以帮助企业提高资源利用率,减少客户等待时间,提升竞争力,对汽车4S维修服务站的优化调度问题进行研究,剖析这一实际应用问题的调度目标、机器环境、加工特征和约束等细节,提出了优化调度模型,设计了调度算法。然后,通过实例,简要分析了模型及算法的可行性.     

成品油二次配送库存-路径优化模型与两阶段算法

针对随机需求下的成品油二次配送库存-路径优化问题,考虑各个加油站的存储容量限制,油罐车满隔舱装卸要求和一对多服务等特点,通过设置各个加油站的实际配送量为油罐车隔舱容量的整数倍,以总配送成本和期望损失之和最小化为目标,建立两阶段随机整数规划模型,并设计了多割L-shaped算法.进一步,基于多割L-shaped算法设计了求解大规模问题的两阶段方法,并引入两种改进策略加快多割L-shaped算法的收敛速度.最后利用不同规模的算例进行模拟计算,分别验证了改进多割L-shaped算法高效性和两阶段方法的快速有效性.相比其它算法,两阶段方法在求解大规模问题时的平均运行时间降低了31.34%,平均成本的Gap值不超过2.63%.文章的研究结果为制定成品油二次配送计划提供了决策依据和算法支持.     

“限时服务规则”下的复线船闸多目标调度优化

针对现有船舶过闸排队规则的欠缺,基于“限时服务规则”,构建复线船闸多目标双层优化调度模型:上层模型用于获得两个闸室安全区域的船舶排布可行方案;下层模型用于获得不同船舶排布可行方案的优化闸次数。下层模型分两个阶段完成:对符合“限时服务规则”的船舶,构建以闸次最少为目标的0-1规划模型,获得此类船舶安排的闸次;对其余船舶按照“先到先服务规则”,构建以闸次最少、闸室利用率最大为目标的多目标决策模型,获得不同船舶排布可行方案应该安排的频次。以位于江苏省干线航道上的某复线船闸某日24小时内过闸船舶的数据为例,计算结果表明:采用本文优化模型获得的优化方案与“经验编排方式”相比,两座船闸各节约2个闸次,两个船闸的平均闸室利用率分别提高了3.66和4.72个百分点。     

基于风险-均值分析的供应商选择与订单分配集成优化模型与求解

针对不确定环境下具有不同供应合约的供应商选择与订单分配问题,本文构建了基于风险-均值分析的模糊两阶段多周期集成优化模型。与传统的该问题研究并未充分考虑供应商选择与订单分配两阶段决策的交互影响不同,在该模型中,第一阶段供应商选择的评价目标依赖于后期实际运营中的订单分配决策;并考虑未来需求和实际运营成本的不确定性,引入在险价值和期望值两种决策准则对供应商选择方案的绩效进行评价。提出了该模型的分析求解方法,在险价值得以精确评估,期望值被控制在确定的误差范围内,并可以达到足够的精度要求。     

服务大规模定制模式下的供应链调度优化

为了提升服务大规模定制(SMC)模式下供应链系统的运作柔性,应对客户较强的多样化需求特征,本文在对服务定制特征分析、服务阶段界定以及服务规模效应探讨的基础上,指出SCM模式下的供应链调度问题是一个典型的随机需求与随机资源约束的多目标动态优化问题。研究了SMC模式下供应链调度的优化目标与约束条件,建立了完整的随机多目标动态调度优化数学模型。基于SMC运作的特点,运用改进的蚁群算法对调度问题进行了求解。最后,通过实例分析了模型及算法的可行性、有效性及适用性。     

“无票免税”政策下跨境电商报税策略与供应链网络联合优化

随着在跨境贸易的数字化,跨境电商得以快速发展.为此,国家分批设立了165个跨境电商综合试验区(综试区),并出台了“无票免税”政策,吸引中小企业参与跨境电商的创新实践中.文章在考虑综试区和“无票免税”政策的基础上,研究了跨境电商企业供应链网络构建与报税策略选择的联合优化.考虑到跨境贸易场景的不确定性,构建了两阶段非线性随机规划模型;并对模型进行了线性化,设计了最优求解的L型算法.实例应用结果表明:“无票免税”政策能够有效吸引企业入驻综试区,而新实施的“区域全面经济伙伴关系协定”会弱化海外仓与国内仓的差别,促使企业布局少数有地理优势的海外仓.两者均能够有效减轻企业供应链网络的布局代价.     

突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例

突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。