基于GIS的震后物流配送中心运输与指派问题研究

根据地震的突发性、不确定性、非常规性以及弱经济性等特点,应用GIS定位系统对灾区物资需求点和配送中心进行定位。以时间最快为目标,建立最短路模型解决应急物流的运输与指派问题。应用WinQSB软件操作,得出应急物流配送中心运输与配送救援方案,通过举例对此模型进行说明。     

一种更新因子叠加思想在救援调度中的应用

为提高大规模自然灾害救援效率,防止次生灾害的巨大威胁,并实现在不断变化的灾区环境中进行最优化运输调度,设计了一种救援调度算法。首先对灾区运输中路径变化、物资堆积、天气影响等特性进行分析,并分析了蚁群算法以及在灾区物资运输的不足,针对存在的问题,设计更新因子根据实时信息叠加算法,弥补单纯依靠信息素量无法进行动态调度的不足,实现信息素实时更新以及更新因子调整的最优化路径调度。最后进行模拟实验,算法可实现静态以及动态信息下最优路径的调度,验证了算法的可行性。     

单源多汇车辆路径选择优化问题

本文以最小化运输路径的风险值和运输时间为优化目标,考虑车辆载重、配送时间限制等约束条件建立单源单汇战时军事物资的运输路径优化模型,并设计求解模型的智能算法对单源单汇战时军事物资的运输路径优化问题进行了研究,给出案例进行验证。     

基于路网的动态配送系统软件开发与设计

配送车辆优化调度问题是物流系统中的一个重要环节,本软件借助VB语言,在分析静态配送的基础上,针对不断变化的市场需求,建立动态的物流配送模型,在生成路网的平台上,通过研究物流配送货物过程中路径、车辆选择的问题,提出对物流配送最优路径的动态选择方案,提高物流配送效率,满足客户需求,更符合实际。     

基于NSGAII的应急物流多目标LRP研究

针对应急物流系统中选址-路径问题(LRP),建立了一个以最小化系统总耗时、总成本及最大化配送路线道路安全性的多目标优化模型,据此对应急物资供应点选择、配送中心选址及配送车辆路径安排进行决策。构造了带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGAII)以求解多目标LRP模型,根据模型的特征,对算法的染色体编码、初始种群生成、交叉和变异方法进行了改进,并与变权多目标遗传算法进行对比研究。算例结果表明,改进的NSGAII可以更好地解决应急物流多目标LRP,求解出的帕累托最优解质量较高,算法具有较好的收敛性和运算效率。     

基于粒子群算法的物资配送优化决策研究

物资配送中心选址、配送点的设置,对降低物流成本、提高物流效率有重要作用。粒子群算法具有运算时间短、精度高等优点,适宜物资配送中心选址及配送点设置决策。根据资配送原则建立相应的配送模型,并采用粒子群算法求解。仿真结果表明,求解规模为30个物资配送点的模型时,粒子群优化算法运行时间仅为2.123s,在第38代收敛到最优。     

密集小区域碰撞算法下的物流铁路货运调度

铁路物流货运物品到达目的地后需要配送车辆装载配送,为了满足配送车辆总数少且特殊物品和时限物品优先配送的目标,对铁路物流货运调度的性能提出了更高的要求。为此,提出了密集小区域碰撞算法下的物流铁路货运调度方法,通过将优先配送的准则转嫁到配送车辆总数最少的目标函数中去,构建铁路物流货运调度控制模型,利用密集小区域碰撞算法求解最优调度解。仿真实验表明,这种密集小区域碰撞算法能够合理建立铁路物流货运调度控制模型,并准确求解出最优调度解,有效提高了货运调度的性能,满足铁路物流的性能要求。     

缴费确定型企业年金最优投资策略研究

本文利用随机控制理论研究缴费确定型企业年金的最优投资策略，分别在固定缴费和随机缴费情形下，建立基于给付损失最小化的企业年金最优投资模型，通过求解HJB方程得到最优投资策略和给付水平的显式解,并对固定缴费时的最优策略进行蒙特卡洛仿真模拟.     

考虑配送质量与时间的第四方物流契约设计

从第四方物流视角出发,同时考虑配送质量与配送时间,建立委托代理数学模型,通过模型求解给出最优契约并对结果进行分析.结果表明,最优配送契约能够激励第三方物流努力工作,实现对配送过程的有效管理;配送质量与配送时间的契约激励是相互关联的,配送质量的提高与配送时间的缩短可以同时实现.数值实验显示了最优配送契约的有效性与系统参数对契约结果的影响.     

考虑低碳的冷链物流车辆配送路径优化

基于冷链物流车辆配送节能减排的必要性,在考虑车速、距离、载重量等影响因素的情况下,建立以碳排放量最低为目标的配送路径优化模型,运用蚁群算法进行路径优化,并与总路程数最短为目标的模型进行比较。从而对政府和冷链物流企业提出建议,激励企业选择低碳化的配送路径,对提高企业的经济效益和社会效益都有重要意义。     

低碳理念下基于超网络的物流企业车辆资源合作研究

构造一个以不同类型车辆数量为网络流、面向所服务的"生产商-零售商"两层级车辆资源合作超网络结构,建立各物流企业同时满足运营利润最高和碳排放量最低的多目标优化模型,利用变分不等式理论求解整个超网络达到最优均衡状态时的车辆配置方案。以A和B为例,对两整车物流企业选择车辆资源合作的共同配送模式进行可行性分析,通过数值仿真讨论碳税、车辆合作使用率等参数对物流企业车辆合作优化决策的重要影响。     

一种改进的蚁群算法及其在TSP问题中的检验

蚁群算法是通过模拟蚂蚁觅食而发展出的一种新的启发式算法但是开始的时候信息素缺乏,收敛速度慢一直是蚁群算法的不足。针对该问题,提出加权蚁群算法,它利用传统蚁群算法最优路径的特点,对每个城市分别加权,然后从比较离散的点开始进行寻优。节省了在不可能构成最优路径上的计算时间,提高了运算速度。计算机仿真结果表明,该文算法改进了标准蚁群算法的效率和计算结果的质量。     

一种基于灾变算子的物流运输线路优化算法

针对物流网络路径中正向逆向的密度过大,这种突变密度容易造成路径的冲突,降低了物流网络调度模型的效率.提出一种灾变算子的逆向物流路径优化算法.通过建立物流逆向和正向的配送网络关系数学模型,利用路径灾变算子反馈约束加权算法进行网络配送优化计算,从而充分考虑正向和逆向路径负荷的情况,提高物流网络调度效率.实验证明,该方法提高物流配送网络调度效率,取得了令人满意的效果.     

海岸带区域洪水灾害防治的最优疏散路径研究

简要回顾最优路径选择相关研究现状,针对海岸带区域遭受洪水灾害的高频率等特点,研究洪水到达后海岸带区域人员及重要物资的最优疏散路径选择问题,研究成果为相关决策者提供决策参考。     

物流园区配送系统路径选择的优化研究

物流园区各个子功能中,配送是直接与客户相接的重要环节,直接影响着配送的速度、成本以及效益。因此,研究物流园区配送路径的优化问题,是物流园区提升服务质量、降低服务成本的有效途径。通过分析物流园区的配送路径问题,构建出配送路径最优化的数学模型,基于该优化问题设计相应的遗传算法,利用Matlab进行实验仿真,得出配送路径的最优解。实验结果体现了遗传算法在解决路径优化问题中的实用性。     

基于慧鱼模型的室内物流机器人系统设计

介绍了物流机器人的发展趋势,针对当前物流运输末端配送环节缺失的问题,设计了基于慧鱼模型的室内物流车,此设计主要由履带式移动平台及机械臂等关键系统组成,经过三维模型仿真以及模拟环境实验,本物流车能够满足跨楼层运输及搬运货物至指定地点的功能需求.     

突发事件下物流配送路径优化研究

本文根据应急物流的特点,建立了带时间窗、目标函数为配送时间的应急物流配送路径优化模型,在MATLAB12编程环境下进行求解,方法具有有效性和可行性,并且路径选择更优。     

地市供电企业物资配送多元化模式的探讨

国家电网公司实施物资集约化管理以来,为电网建设、生产提供有力的物资保障作用显现出越来越重要的地位。目前,传统的物流仓储配送管理模式,已无法适应当前电力发展的需要。本文结合工作实际,通过研讨地市供电企业物资仓储、配送体系的角度,分析地市供电企业物资配送管理现状,结合现代物流供应链的基本理论,探讨满足地市供电企业生产的多元化配送模式,通过对不同物资类别采取不同配送模式,进而实现对物资供应配送环节的统一、高效管理,服务电力生产,保障物资及时供应。     

企业逆向配送成本理论研究

通过对逆向物流系统复杂性的描述,分析逆向配送的成本问题,提出逆向配送成本模型的假设并建立模型。通过模型的建立及对物流系统的整体优化,可以实现逆向配送过程中的总成本最小化,同时节约资源,减少对环境的压力。     

蚁群算法简介

介绍了一种求解复杂优化问题的启发式算法--蚁群算法,并列举了其在部队物流管理中的应用案例.该方法通过模拟蚁群对"信息素"的控制和利用进行搜索食物的过程,达到求解最优结果的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易与其它方法结合等优点,适用于解决组合优化问题,包括运输路线优化问题.