基于多阶段配送的应急物流设施选址-路径优化

灾情发生后对应急物资及时配送是应急物流管理的核心,为了提高应急物流配送效率,根据应急物流配送网络系统进行多阶段的应急物流设施选址及路径优化是关键。鉴于此,构建以应急物流运营成本最低为目标,充分考虑应急物流中心容纳能力以及受灾用户对物资需求满足的条件下,实现多阶段应急物流设施选址及路径优化。最后以定西市为例进行实证分析,验证了模型的可行性和有效性。     

基于遗传算法的离散仓库选址研究

本在考虑规模经济的因素下，基于遗传算法，将仓库选址决策中的总成本进行适当分解和表示，建立了一个离散仓库选址模型，给出了算法的实现过程，并给出一个运算实例。     

基于遗传算法的配送中心选址研究

配送中心选址是学术界和物流业界研究热点,本文基于遗传算法,结合近年来选址问题研究常用的BP神经网络,构建选址模型,通过计算机仿真,发现遗传算法优化的BP神经网络相对误差比传统BP神经网络低。并且,遗传算法优化的BP神经网络选址模型与实际值的相对误差较低,因此,该模型能为配送中心选址提供决策支持。     

基于蚂蚁算法的供应链二级分销网络优化研究

在综合考虑各种费用要素的基础上，提出了供应链二级分销网络优化模型，该模型较以往模型的不同之处在于，此模型更适合于多产品、多工厂、多客户的大型网络，建立起的模型属于一类选址-分配问题，文章采用遗传算法对其进行求解，从中选出预建立的分销中心，然后采用蚂蚁算法对建立起的二级网络优化运输路线，从而使得总成本更小，文章中用具体的例子进行了仿真，验证了优化模型的正确性和算法的有效性。     

基于社区服务的优化选址问题研究

针对社区应急服务台选址问题,提出了一个系统顾客量有限的排队系统网络的优化算法。采用图形模型的相关理论和优化方法,结合应急系统的实际情况与特点,建立了系统对应急事件的响应时间、服务时间、服务成本三个数学模型,并给出了相应的求解算法。     

基于改进遗传算法的GSM基站选址问题研究

本文首先对于罚函数遗传算法构造了合适的适应度计算方式,其次将适当的修补算子加入修补遗传算法中,保证修补的随机性和有效性;然后在两者的交叉、变异操作之后都加入进化突变算子,增强了他们的局部搜索能力;最后针对不同规模的基站选址问题,分别采用加入进化突变前后的罚函数遗传算法和修补遗传算法进行仿真,结果验证加入进化突变的修补遗传算法在求解大规模的基站选址问题时效率最高。     

航空联盟航空货运公司转运点选址(英文)

基于航空联盟环境节约运输里程的特点,研究了航空货运网络的中转点选址问题.首先引入航线联营选择概率模型,确定不同航段上的联营自营或联营外包的概率;然后根据选址中心法则,以总成本最小化为目标,建立转运点选址模型,并采用改进的免疫混沌遗传算法求解模型;最后将建立的模型和算法应用在S航空公司案例中进行了实证分析.结果表明:改进的算法较免疫遗传算法有较强的收敛性,且效果更好;航空公司在枢纽点数量增多时,枢纽点固定成本增大,但运输成本降低;枢纽成本的折扣系数越大、航段上飞机固定成本越大、自营成本分摊系数越大,则网络总成本越大;航空公司选择联盟可降低运营成本,因此航空公司应考虑加入联盟.     

基于合作覆盖的多级自提点竞争选址问题（英文）

为了在末端配送中获取竞争优势,指导企业利用品牌作用和信息共享形成的联合覆盖进行自提点选址布局.在考虑自提网点多样性的基础上,引入分段函数、信号强度函数和概率函数,同时考虑距离感知和联合覆盖对顾客行为的影响,建立竞争环境下自提点选址模型.针对优化问题,采用遗传算法进行求解,并用算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,加权需求覆盖量对预算的敏感度逐渐减小;最大加权需求覆盖量随着信号量阈值的增加大体上呈现出先增后降的趋势,并与高级顾客实际需求覆盖量的变化呈正相关,而与中、初级顾客呈负相关;当竞争企业高等级网点较少时,目标企业占据市场份额的优势更显著.通过模型对比,联合覆盖模型无论是在加权需求覆盖量、覆盖成本和对重要顾客的关注方面都优于非联合覆盖模型.     

城市突发公共事件在应急物流中的定位——路径问题研究

考虑在城市突发公共事件发生后城市部分道路毁坏造成的交通拥堵情况下,建立以应急救援时间为模糊数、以系统总的应急救援时间满意度最大为目标的定位一路径问题（LRP）模型,提出一种两阶段启发式算法,并通过Visual C#．NET2005语言编程实现之,并以算例分析验证模型和算法的有效性。     

校园网入侵检测系统中机器学习算法的性能研究

文章阐述了机器学习算法中遗传算法以及贝叶斯分类算法的概念,以及校园网入侵检测系统的基本构架.分析了基于机器算法中遗传算法和学习算法的校园网入侵检测系统优化策略,并对其他机器算法的应用性进行了系统的研究.