随机需求下多商品采购的多阶段优化模型

针对企业实际采购过程中的多阶段性和需求不确定性的特点，建立了一个随机需求下的供应商选择和采购量分配的模糊多目标规划模型。通过对数值算例的分析表明，目标约束法较好地解决了企业采购过程中的多目标问题，并且此方法可以根据采购商采购目标的变化对不同阶段、不同供应商的采购量进行合理调整，从而优化了企业的采购活动。     

基于随机需求的接运公交时刻表的鲁棒性优化方法研究

接运公交需求的随机性会对接运公交时刻表的编制与投入运营产生扰动影响. 为降低此不利影响,基于鲁棒性思想研究了随机需求下接运公交时刻表的优化方法. 随机接运公交需求的每一组实现为一个情景,情景目标值综合考虑乘客成本与运营成本的最小化. 以接运公交需求为随机变量,建立了接运公交时刻表的鲁棒性优化模型,模型综合考虑情景的期望值与偏差期望值最小化. 模型具有组合优化与随机规划特性,选用遗传算法进行求解. 最后给出算例验证了模型与算法的有效性. 算例结果表明随着偏差权重系数的提高,鲁棒性模型更倾向于降低随机需求带来的扰动.     

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用rollout算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.     

面向在线定制客户需求信息表达和转化模型

从客户产品需求信息分类入手,讨论了在线定制客户产品需求信息的表达方式。提出了一种产品在线定制客户需求信息识别、筛选和转化模型方法。该方法充分考虑了客户表达产品需求信息模糊性和复杂性的特点,定义了需求信息转化的原则和方法,运用向量、矩阵等数学知识建立需求信息识别、筛选、转化模型。最后用实例证明该模型方法的可行性。     

基于行程时间可靠性的随机交通网络均衡模型

考虑现实条件下交通网络的不确定性状态,提出了从确定型网络到不确定型网络状态下出行者路径选择行为的改变,及基于行程时间可靠性的路径选择模型。并将可靠行程时间的路径选择行为纳入到随机交通网络平衡分配模型中,证明了模型的等价性和唯一性。在一个小型测试网络上对模型分配结果进行了测试,测试结果与经验相吻合,表明模型具有较好的现实可行性。     

多用户类弹性需求随机用户均衡模型及其求解

随机用户均衡交通分配模型统一了随机分配和Wardrop均衡的概念,可以获得更加符合实际的交通流分配结果.但传统的随机用户均衡模型既没有考虑弹性需求,也没有考虑出行者的社会经济特性.利用路网均衡建模理论构建了多用户类弹性需求随机用户均衡交通分配模型,证明了模型解的等价性和唯一性.基于无环简单路径搜索方法,设计了模型求解算法,并进行了算例计算与分析.     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

随机需求下三阶层供应链回购契约模型

分析了当产品受市场价格弹性影响的随机需求下,由制造商、分销商和零售商组成的三阶层供应链的协调问题.通过对集中和分散控制下供应链利润模型的分析,设计了供应链回购契约的利润模型,推导出了制造商和分销商最佳回购价格的取值范围.算例证明,通过制定合理的相关契约参数能够更好地实现供应链各节点企业之间的产销协调.     

允许部分服务的随机需求车辆路径问题研究

文章对需求量满足二项分布的随机需求车辆路径问题进行了研究,在服务失败时采取允许部分服务的策略,通过仿真的方法证明了这一策略的有效性;并将嵌套分割算法与扫描算法相结合,提出了一种新的求解随机需求车辆路径问题的两阶段算法,数值试验验证了该算法的有效性.该算法拓展了车辆路径问题的算法空间.     

随机需求下闭环供应链定价模型研究

构建了随机需求下基于制造商、零售商和第三方物流商（3PL）组成的具有产品再制造功能的闭环供应链定价模型．利用博弈理论分别对模型在集中决策与分散决策情况下进行了分析并结合算例验证得到了结论：集合决策下销售价格低于分散决策,回收价格高于分散决策,销售量大于分散决策,并且前者的系统利润明显大于后者．系统决策下的各项指标均优于分散决策．最后结合机电配件行业为例,进行了实证分析,说明了文中的定价模型的有效性和实用性．     

基于乘客需求数据的定制商务班车站点选址方法

针对基础的聚类算法无法适应定制商务班车站点设置的问题,在传统的基于密度的带有噪声的空间聚类算法基础上,通过衡量类簇精细化服务指标确定分组效果,并对聚类效果不理想的组别依据其数据特征自动更新以扫描半径和最小包含点数为代表的聚类参数,进行迭代聚类,直到聚类效果达标为止。同时,结合节点重要度的思想改进基于密度的带有噪声的空间聚类算法,使其能够输出备选站点。研究结果表明,改进的算法能够较好地根据数据特征给出应有分组,给出的扫描半径和最小包含点参数能够较好地适应分组情况,备选节点能够有效地匹配周围的交通资源。     

定制公交居民出行方式选择的影响因素

掌握影响定制公交选择概率的因素,对于定制公交的运营管理具有重要作用。结合广义Logit回归模型和条件Logit回归模型的混合模型,将居民个人属性与出行方案属性同时考虑进出行方式效用函数中。根据定制公交的在旅途距离及服务水平的设置定位,选取定制公交、出租车与常规公交作为出行选择集。运用问卷调查数据进行模型参数拟合,得到不同影响因素对于出行方式的边际效用和分布概率的影响。通过拟合结果,得到出行价格变量的系数在常规公交及定制公交1的效用函数中绝对值较大,分别为0.195 4和0.117 3,而在定制公交2和出租车的效用函数中绝对值较小,分别为0.156 1和0.057 1。行程时间变量在定制公交2和出租车效用函数中的绝对值较大,分别为0.073 5和0.080 7,在常规公交和定制公交1的效用函数中绝对值较小,分别为0.020 4和0.015 0。说明定制公交的服务需根据潜在乘客的出行价格及出行时间敏感度进行设置,研究结果对设置定制公交运营策略具有重要参考意义。     

基于GPS数据的公交站点区间行程时间可靠性影响因素

为提高公交行程时间预测与信息发布的准确性,借助显著性分析确定影响可靠性预测的主要因素.首先,基于公交GPS数据,采用地图匹配算法建立站点区间行程时间计算方法;其次,针对11组不同路段站点之间的区间行程时间数据,通过拟合优度检验筛选最佳分布模型,并利用最大似然估计获取最优分布模型参数;最后,建立公交行程时间可靠性评价指标体系,分析交通条件、道路条件、采样间隔与行程时间波动指数、延误指数的相关关系.结果表明:三元高斯混合分布模型能以100%的接受率最优地拟合公交行程时间数据,站点区间长度、公交小时流量、采样间隔与行程时间可靠性存在相关关系,而交叉口相对位置则为非关键影响因素.     

考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度研究

为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求,同时缓解路网过饱和问题,提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则,标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数,以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标,建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解,以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明,定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果,模型和算法具有一定的可行性。     

模糊随机需求条件下供应链定期库存订货策略研究

在提前期内需求为模糊随机变量且提前期为可变情形下,建立由制造商和购买商所组成的供应链优化决策模型,其中购买商订货周期、目标订货点和进货提前期、制造商目标库存点为决策变量。首先推导出模糊随机需求条件下购买商、制造商和供应链的成本函数,然后进一步考虑总需求为三角模糊数,推导出购买商、制造商和供应链的模糊成本函数。在此基础上从供应链成本最小角度对模型设计求解,并运用具体算例验证模型的有效性。     

需求变动下南水北调东线水资源供应链多级协调决策模型

从水资源、管理学和经济学的角度对南水北调东线水资源供应链主链节点湖泊到各供水企业这一决策链设计了Pareto最优决策模型--多级价格协调因子确定模型,采用通用的遗传算法优化决策结构中的各个参数.理论分析和实例验证结果表明,该模型适用于研究南水北调工程正常运行中的多级协调问题,具有一定的理论依据和实用价值.     

轻型客车白车身动力学建模与模型修正

建立符合实际装配结构的有限元模型是结构动态优化设计的关键．为此建立依维柯A40新客车白车身三维CAD模型,并实现了向有限元模型的转换,通过白车身模态试验,并作为依据修正有限元模型,使有限元分析结果与试验测试结果相符,获得了能够反映实际车身结构动力学特性的有限元模型,为后继车身的结构优化设计打下基础．     

不确定需求下考虑混合时间窗的多式联运路径优化

针对多式联运运输网络复杂等问题,提出一种基于不确定的客户需求,引入混合时间窗约束,以总成本、碳排放量最小为优化目标的多式联运优化模型,运用三角模糊数以及机会约束规划理论对模型进行清晰化.考虑粒子群算法的局限性,将模拟退火算法的思想与其结合,对基本粒子群算法进行改进.通过实例分析以及运用灵敏度分析法,分析了运量的不确定性...     

公交车发车间隔与排队长度的研究

对于确定的行车路线,利用随机变量描述公交线路中的行车时间,需要进一步考虑的问题是利用随机过程的知识建立乘客的排队模型,各个站点的队长可用泊松过程在相继到达车辆的时间间隔上的增量来描述。在不同的发车间隔假定下,考虑每个站点在相继到达的车辆间隔内,平均排队长度与发车间隔的关系。