服务半径约束下城市快递双层配送网络节点选址优化

为提高快递配送效率,基于城市快递双层配送网络的构成和优势,建立该网络二级节点选址模型,包括末端配送站点和便民寄存点选址,其中便民寄存点选址需考虑服务半径约束和容量限制。提出分解算法进行模型求解,其中针对便民寄存点选址采用改进的最少点覆盖启发式算法,针对末端配送站点选址采用k-均值聚类算法。利用算例进行模型和算法验证,结果表明,该模型和算法能有效解决城市快递双层配送网络的节点选址优化问题。     

收益共享契约下港口供应链协调的双层规划模型

为促进港口供应链上下游企业间的合作,构建收益共享契约下港口供应链协调的双层规划模型,上层模型目标为协调后的整体收益最大,下层模型目标为货主的总成本最小。综合考虑投入、风险、贡献、地位等努力程度因素对模型结果进行修正。设计混合遗传算法验证双层规划模型的合理性。通过算例验证表明:收益共享契约下的港口供应链协调能够产生更大的经济效益,实现收益共享,且修正后的收益分配机制使港口供应链成员局部收益最优。     

基于新鲜度和配送成本的易腐食品配送路径

为解决企业在制定易腐食品配送计划时难以权衡配送总成本与交付产品的新鲜度的问题,建立以配送总成本最低和交付产品平均新鲜度最大为目标,带时间窗的易腐食品配送路径规划模型。采用自适应差分进化(differential evolution,DE)算法求解模型,通过数值算例验证模型和算法的有效性。与基本DE算法和基本蚁群算法的求解结果进行对比,自适应DE算法的求解结果更优,收敛速度更快。求得的帕累托解集表明配送总成本与交付产品平均新鲜度相悖,增加少量的配送成本可以使交付产品的平均新鲜度得到大幅提升。对易腐食品保质期、时间窗宽度和车辆装载量进行灵敏度分析,为企业在不同配送情景下在配送总成本与交付产品的平均新鲜度之间的权衡提供参考。     

时间一致时极小化工件配送时间的近似算法

本文主要研究了平行机上时间一致时极小化工件配送时间的分批排序问题,该问题是传统的分批排序与当代的物流相结合而产生的一类新的问题.一般情况下当工件有不同的到达时间时该问题是强NP-难的,但对工件有有限个到达时间及机器台数有限时,若所有的输入数据均为整数,本文给出了问题的伪多项式时间算法,从而说明了在这种情况下问题不是强NP-难的.当输入数据是有理数时,本文给出了问题的FPTAS算法.并给出了时间一致时一般情形的PTAS算法.     

基于智能算法的社区团购配送路径优化

在线上购物配送环节中,综合考虑了碳排放成本、运输成本、货损成本、制冷成本、时间窗惩罚成本等多种成本因素,构建以总成本最小为目标的社区团购配送车辆路径优化模型。利用智能算法——鲸鱼算法,对配送路径进行优化,验证了该算法的搜索能力和收敛性。     

批量无限时极小化工件配送时间的单机在线算法

研究的问题包括两个阶段，第一阶段为工件的加工阶段．工件要在一台批处理机上加工，最多可以B个组成一批，批的加工时间为该批中加工时间最长的工件的加工时间，加工过程中不允许被打断．第二阶段为工件的运输阶段，即完工的工件要运往目的地，由于工件的不同，运往目的地所需要的时间也不同．所谓的配送时间是指工件的完工时间和运输时间的总和，目的是使工件的最大配送时间最小．     

网络零售配送时隙差异化定价与折扣激励

为研究B2C环境下网络零售商根据客户订单要求提供相应的配送时隙服务问题,基于收益管理的思想,针对客户选择的时隙效用不同的特点,引入效用函数,建立基于多项Logit模型的选择概率公式,并对客户进行相应的分级.在价格折扣模型的基础上进行改进:客户订单服从泊松分布,并对客户进行等级分类;引入0-1变量对时隙选项以及折扣替换选项进行约束,并对选择概率公式进行变形;考虑由客户的选择行为产生的差异化定价以及折扣激励,建立新的折扣模型.通过算例分析时隙效用对价格和折扣的影响,以及不同等级客户的价格差异.结果验证了模型的有效性;通过配送能力的调整,证明了差异化定价和折扣激励对时隙的短期规划有明显成效.     

运力柔性配置下的网络零售配送时隙动态定价

在B2C环境下,为产生良好的经济效益和提高竞争力,网络零售商致力于根据客户订单的要求提供相应的时隙配送服务,提高时隙配送效率和降低运营成本.考虑随时隙运力变化的需求特征以及客户与容量之间相互作用关系,建立基于最大订单数量和最优时隙容量的非线性数学规划模型,综合优化网络零售商的配送时隙运力.通过算例分析,模拟几种不同情况下的配送时隙动态定价,验证了模型的有效性和科学性.     

基于Mixed Logit模型的在线订单配送时隙动态定价

为研究电商环境下配送时隙的动态定价决策优化问题,基于收益管理的思想,考虑到客户对时隙选择偏好不同且具有随机性的特点,在Mixed Logit客户选择概率模型中引入效用函数,建立配送时隙的期望收益模型,并采用强化学习算法寻求时隙动态定价优化策略。通过算例分析验证模型的有效性。结果表明:Mixed Logit模型的拟合效果优于多项式Logit (multi-nomial Logit,MNL)模型的拟合效果,其灵活的参数分布能更好地处理客户偏好的随机性,从而更准确地描述客户的时隙选择行为;用强化学习算法求解模型时,Mixed Logit模型比MNL模型的求解速度更快、结果更优。     

考虑碳排放的物流配送中心竞争选址

在考虑物流配送中心新建、扩建、库存及运输中产生的碳排放及其成本的基础上,对低碳背景下物流配送中心的竞争选址进行研究.该方法首先建立垄断条件下物流配送中心的选址模型;然后建立竞争条件下两个公司的Stackelberg博弈选址模型.在此博弈选址模型中,领导者从利润最大化角度进行选址,跟随者通过改变自己配送中心规模的大小参与竞争.算例分析结果表明,该模型能为两个公司的竞争选址问题提供较好的选址决策和配送方案,竞争条件下市场总利润小于垄断条件下的市场总利润.     

城市物流量空间分布位序规模模型

为准确预估物流量在城市体系空间分布的情况,从而合理规划区域性公共基础设施,根据帕累托原理,通过对全国35个经济单列城市的物流量数据分析,建立城市物流量空间分布的位序规模模型;得出物流量分布首位城市现象,及随着时间的推移城市物流量在空间分布上的聚集性有所弱化的结论;指出根据城市物流量空间分布规律以及变化的趋势,在规划建设大型基础设施时可以优先考虑首位城市的需求;此外,物流网络节点位置与大小的设置,也需要以物流量空间分布数据为基础进行合理安排.     

市域物流配送网络规划方法研究

首先在市域物流配送网络规划概念与工程必要性的基础上,建立了考虑原有基础设施的最小成本模型,接着对模型中的参数进行了贴近实际的标定,然后采用制约函数法对所建模型进行求解,最后采用德尔菲法和基于灰加权关联度的层次分析法对模型结果分别进行一次、二次评估修正,得到最优规划方案。     

集装箱甩挂运输车辆调度优化模型的三阶段启发式算法

为完善解决轴辐式网络下的集装箱甩挂运输调度问题,针对轴辐式甩挂运输网络中的不同任务类型,考虑挂车中心数量、位置及任务时间窗,构建甩挂运输车辆调度优化数学模型;设计基于任务紧迫度函数、惩罚函数和距离函数的三阶段启发式算法,分别调度紧急任务、普通任务和超期任务.通过对经典算例求解,分别针对牵引车、挂车、挂车中心和紧急任务等数量的变化等进行敏感性分析,显示不同因素变化对整体调度方案的影响.该方法可为甩挂运输企业调度决策者提供相关的决策支持.     

考虑客户满意度的网购物流配送路径优化

为更全面地反映网购物流配送的客户满意度,引入客户满意度指标.首先,考虑城市交通管制的硬时间窗约束和客户要求的软时间窗约束,建立最小配送成本和最短配送时间的多目标优化模型;然后,引入客户满意度指标,并设定客户满意度阈值,对该模型进行优化.设计遗传算法求解该优化模型.结合实际算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明:优化后的模型可以在保证较低配送成本和较少配送时间的基础上,最大化配送服务的客户满意度水平.该方法不存在客户流失的风险,有利于提高企业的竞争优势,符合企业的长远利益.     

多级物流节点选址问题建模与求解

为解决多级物流网络节点的选址问题,提出与现实中企业多元化经营范围相应的多级物流节点选址优化模型.该方法将物流节点选址问题转化为函数最小值求最优解问题;将多级网络按照节点层数分割成若干个3级规划模型;将每层的上一层级假设成供应商点,下一层级假设为客户点;用并行遗传算法,通过循环求解3级规划模型最优解,得出整个物流网络规划方案的最优决策.物流节点选址实例应用和仿真分析表明,该方法具有较强的可操作性和广泛的适用性,对优化物流节点以及类似设施选址具有一定的指导意义和参考价值.     

进口集装箱堆存和翻箱策略两阶段规划模型

为提高进口集装箱提取作业效率,制定合理的堆存策略和翻箱策略,考虑集装箱堆存作业与提取作业的关联性建立两阶段规划模型。从降低期望翻箱率的角度,优化进口集装箱的箱位分配,构建第一阶段箱区贝位分配模型,并采用遗传算法求解。基于第一阶段的箱区贝位分配结果,在提箱顺序已知的情况下,优化障碍箱的落箱位,构建第二阶段提箱优化模型,并设计启发式算法求解。通过算例将该算法与已有算法进行对比,结果表明设计的算法在降低贝内二次翻箱率的效果上更显著,进而表明提出的两阶段规划模型能有效降低翻箱率,提升进口集装箱提取作业效率。     

基于蚁群智能的物流配送系统车辆线路优化算法

针对当前蚁群算法中存在的计算时间长、易出现停滞或局部收敛的缺陷,为大型物流配送系统提出一种新型的基于蚁群智能的车辆线路(Vehicle Routing Problems,VRP)优化算法——AntProber．AntProber算法借鉴选择窗口的思想并加以改进,引入依概率动态自适应调整的候选可行解链表(Candidates List,CL)机制,设计一种新颖的概率转移规则,并在此基础上提出一种智能信息素更新策略．仿真结果表明,AntProber算法具有快速、高效的全局搜索性能和良好的可扩展性,可较好地解决加速收敛与局部停滞之间的矛盾．     

基于三角模糊层次分析法的高原库区施工船舶安全预警系统的设计

为评估高原库区施工船舶安全并预警,构建基于三角模糊层次分析法的综合评价模型。运用三角模糊层次分析法确定各层指标权重,充分考虑各因素相对重要性比较中的模糊性。采用正态分布隶属函数确定最低层指标隶属度,运用模糊数学对专家评分进行模糊化处理,使得确定的隶属度更加真实可信,最终评价结果也更准确可靠。以此模型为基础设计基于VB.net语言的船舶安全预警系统软件,并用实例验证其科学性、合理性和实用性。