不确定信息下应急设施选址-路径鲁棒优化

为抵御突发灾害对路网造成的破坏性，提高救援效率，考虑路径超期风险和设施点失灵对系统的影响，针对需求点物资需求量不确定和车辆运输时间不确定，构建三级路网，采用车辆和直升机联合运输方式进行多物资运送。基于鲁棒优化思想，建立了以物资送达需求点救援时间之和最小为目标的应急设施选址-路径鲁棒优化模型，采用CPLEX进行求解。最后，设计不同算例进行数据仿真实验，证明了鲁棒优化方法在处理需求量和车辆运输时间不确定以及偏差鲁棒优化方法在处理设施点失灵风险的有效性和鲁棒性，进而为解决应急设施点的选择和救援物资的及时准确配送，增强应急物流系统的风险应对能力提供了有效的方法。     

模糊环境下多出救点应急救援车辆路径与物资运输优化研究

为研究灾害发生后应急救援车辆的运输路径和救援物资的运输问题,考虑受灾点对救援物资的需求量为模糊变量,将多出救点到多个受灾点的应急救援运输优化问题视为两阶段决策问题.第1阶段建立救援车辆的路径优化模型,实现运输时间最短;在满足第1阶段最优的情况下,第2阶段建立模糊线性规划模型,在运输成本最小前提下,确定出救点与受灾点之间的救援物资调运以及受灾点与受灾点之间救援物资的转运量.最后,利用具体算例来验证该模型的有效性.     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

考虑异质物资合车运输的灾后救援选址-路径-配给优化

研究灾后应急救援中的双层选址-路径-配给问题.针对灾害发生之后第一时间内各类型救援物资供给受限的情况,以救援及时性、综合满意度和物资供给公平性为优化目标,建立多工厂节点、多品种物资的考虑异质物资合车运输的多目标双层选址-路径-配给优化模型.采用融合差分进化和约束优化的方法,将多目标优化问题分解为三个单目标子迭代过程和一个多目标迭代过程,同时优化车辆行驶路线和需求节点物资分配方案.实验表明,采用合车运输的策略能够有效减少派出车辆的数量和车辆行驶时间.     

面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

基于MATLAB的GUI设计车辆路径问题的仿真优化平台

利用MATLAB中的GUI设计了单车场联合运输车辆路径问题的仿真优化平台,主要解决危险物资的联合运输优化问题。此平台提供输入和输出界面,输入界面设置了可用车辆的车牌号、车辆的百公里油耗、客户的需求和服务优先级等参数,对应的输出界面输出改进的扫描算法和改进的遗传算法优化的配送方案、配送车辆数和配送费用。最后以郑州煤电物资供销有限公司的物资配送为实例进行了仿真优化,结果验证了此平台的实用性。     

应急救援下需求分配与网络配流研究

应急救援下,需求的不确定性和交通网络及流量的不稳定性增加了应急决策的难度,救援效果也无法有效控制.考虑模糊需求下应急物资的需求分配与网络配流问题,文章建立了以最小总配送时间为目标的网络流模型.应用基于双边约束的重力模型算法和凸组合算法,通过需求分配和网络流分配结果的交互迭代,得出最小总配送时间下的最优需求分配、路径和网络流.最后,通过算例验证了算法的有效性并对比了不同需求分配机制对救援决策效果的影响,结果表明基于距离阻抗的需求分配机制比基于时间阻抗的分配机制得到的最优解更稳定.     

干线运输优化的两阶段局部搜索启发式算法

干线运输的车货匹配及车辆运输路径优化对于降低大规模、多分布网点的物流企业的运输成本有重要意义.建立了干线运输的发车费用模型及总费用模型,提出应用一种基于直达网络搜索和车辆行驶路径搜索的两阶段局部搜索启发式算法进行求解.通过对企业实际数据的计算,表明该算法优化了干线运输的运输路径,减少了运输车辆数,降低了运输总费用,具有较好的应用前景.     

应急物资运输的两阶段车辆调度模型

针对大规模突发事件爆发后,应急物资运输车辆不足,需要多次、分阶段将应急物资运送到需求点的情况,本文将传统车辆调度模型中车辆在完成阶段运输任务后返回原始出发点的假设条件予以放松,以应急物资运输的全局完成时间最早为目标,建立了基于车辆紧缺假设的两阶段车辆调度模型,并根据问题的特点设计了相应的启发式算法并给出了算例,在可接受的时间内得到了较为满意的优化结果,有效提升了应急物资运输车辆的使用效率。     

带时间窗军事物资配送问题的NSGA-Ⅱ算法

针对战场军事物资配送中带时间窗的路径优化问题,以运输距离、运输费用和风险性为目标,建立了带有时间窗的多目标网络运输模型,提出了一种改进的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ。算法中引入剩余网络的概念,采用数值编码方式,增加了精英保留策略和小生境密度。仿真实验结果表明,本文建立的模型合理,算法在一定程度上克服了求解多目标优化问题过程中易陷入局部最优的现象,提高了战场上求解军事物资配送路径优化问题的效率,并能够使决策者根据仿真实验中的各项参数值自行择优选择运输方案。     

两阶段流水车间成组调度问题的迭代贪婪算法

针对两阶段流水车间成组调度问题，在同时考虑序列不相关准备时间和阶段间双向运输时间约束的情况下，以最小化最大完工时间为目标建立了混合整数线性规划模型，结合问题特征提出一种协同进化迭代贪婪算法.算法将工件组间排序和各工件组内工件间排序两个子问题进行统一编码，设计了不同的启发式规则产生问题的初始解，并提出一种协同导向迭代贪婪规则对两个子问题进行联合优化，进而给出了问题的三个下界以评估算法的性能.通过不同规模的数据实验和与对比算法的比较分析，验证了所提算法的高效性和稳健性.     

带时间窗和调货特性的多品类取送货优化算法

为了满足快时尚品连锁门店多品类的销售需求,综合考虑载重限制、多货品、门店相互调货和服务时间窗等因素,研究了同时取送货车辆路径问题。为了有效降低库存管理和运输成本,通常鼓励门店间的货品相互调配,且需要控制用车数。为此,以最小化车辆数为第一优化目标,最小化转运成本（运输成本和仓库处理成本）为第二优化目标,构建了混合整数规划模型,并设计了两阶段启发式求解算法。算法采用最短路径插入规则生成初始解,并配合8个邻域操作算子进行迭代搜索。采用该算法求解标准算例,对比文献中结果表明,其具有较好的寻优能力。基于某女鞋连锁门店的实际运营数据设计了72个算例,计算分析表明,该算法的求解能力与效率均优于整数规划模型。     

对一类带聚类特征TSP问题的蚁群算法求解

蚁群算法是近几年提出的一种新型的模拟进化算法,初步的研究表明该算法具有极强的鲁棒性和发现较好解的能力,但同时也存在收敛速度慢的缺点。针对带聚类特征的TSP问题,提出了一种新型的蚁群算法。该算法利用TSP问题本身所具有的聚类特征,从数据域上将其分解成多个子问题,对每个子问题分别采用蚁群算法并行求解,最后将所有子问题的解按一定规则合并成问题的解。对带聚类特征TSP问题的仿真实验表明该算法的收敛速度得到了极大的提高。     

存在车辆租赁及共享且有时间窗的多配送中心开环VRP

针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP, 建立了相应的混合整数规划模型.通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP 转化为单配送中心VRP, 并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法.最后,以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证, 结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进.此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析, 结果表明该算法具有较好的性能.     

具有能量收集设备的移动边缘计算资源分配研究

针对具有能量收集能力的移动边缘计算系统的计算资源分配问题,提出一种基于李雅普诺夫贪婪优化算法。构建在设备电池电量逐渐收敛下,移动设备时延与能耗联合成本的动态最小化优化问题。利用李雅普诺夫动态优化理论,将优化问题分解成每个时隙最佳本地执行、卸载执行和能量收集3个子问题,通过线性规划获得子问题最优解。通过在本地执行、卸载执行和任务丢弃之间选择执行模式,获得设备的时延与能耗联合成本最小结果。利用键值对设计贪婪策略程序,以适应多用户多服务器系统。仿真结果证实,在保证所有设备电池电量都在规定操作水平附近稳定情况下,卸载率可达99.9%以上,并能有效降低服务延时和系统能耗。     

ATO供应链中航空运输及并行机生产协调调度问题

研究了一类供应链中的生产和航空运输协调调度问题的特点.在此基础上,提出了解决该问题的理论框架.在该理论框架下,协调调度问题被分解为航空运输调度子问题和生产调度子问题.在对各子问题的定义和建模的过程中,考虑彼此之间的制约关系.建立了航空运输调度问题的整数规划模型,并证明了该问题等同于一个运输问题.在生产调度子问题中,考虑并行机的生产调度问题,证明该问题为NP完全问题,提出了解该问题的模拟退火算法.     

基于城市道路限行的多能源多车型车辆路径优化

针对日益严峻的城市汽车尾气污染问题和日趋严格的城市限行措施,本文首次将城市分区域、分车型等限行因素引入到车辆路径问题,并以碳排放、运输等费用总成本最小为目标,构建了基于城市道路限行的多能源多车型混合车辆路径优化模型.针对模型的NP难特性,本文提出了一种变邻域搜索算法(VNS-TR)求解该模型.最后,通过算例和基准测试集验证了模型及算法的有效性.     

混合变邻域搜索算法求解大规模电动车辆路径优化问题

基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题.建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例.提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形.该算法提出了一种带随机因子的启发式算法构造初始解,并对时间窗和里程约束进行了松弛,使用邻域算子进行变邻域搜索,使...     

考虑延期交货、转包和非减库存能力约束的单产品批量模型

研究了一个非减库存能力约束下的允许延期交货和转包的单产品动态批量问题.引入子计划概念,通过先求解所有可能的子计划,再基于动态规划搜索子计划的最优组合,得到问题的最优解.给出了所有子计划的通用数学描述,并通过松弛正生产量约束将子计划的计算分成两个子问题;依据子问题和子计划最优解的性质,设计了求解子问题和重新集结松弛约束的多项式算法;在此基础上提出了一个复杂性为O(T4)的求解整个规划问题的多项式动态规划算法,这里T是规划时段上的周期数.最后通过数值试验测试了该算法的性能.