生鲜农产品冷链物流网络节点和配送的优化

针对冷链物流网络的网点布局和运输问题,提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型,该模型需要同时满足网点的最大距离约束,产地的产量约束和网点的最大容量约束,然后用量子粒子群算法对该模型进行求解。算例得出在一个运营周期内最低的总成本为2670万元,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。该模型对其他物流网络具有良好的适应性,便于推广应用。     

物流配送中的绿色车辆路径模型与求解算法研究综述

随着绿色物流的发展,绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已引起学界的广泛关注,但关于GVRP最新研究进展的综述文献较少.首先,简要介绍GVRP基础模型和油耗/碳排放的主要测度方法;其次,根据GVRP环境效益优化目标及目标函数的构成,将GVRP模型分为油耗/碳排放最小化VRP、综合成本最小化VRP和多目标VRP三种类型,并从优化目标、油耗/碳排放的影响因素和测度模型,以及约束条件等方面进行分类综述;然后,简要介绍求解GVRP模型的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并对应用较为普及的主要元启发式算法进行分析;最后,阐述了即时物流配送、冷链物流配送、电动车物流配送和共同物流配送等GVRP新的应用领域,指出了GVRP理论和方法的发展趋势.     

基于食品安全的生鲜食品冷链运营优化研究

针对我国生鲜食品冷链物流成本高、食品易腐败的特点,在考虑食品安全的基础上,本文利用生鲜食品质量衰减原理,设计了基于温度控制的多产品分阶段生鲜食品冷链运营模式,建立数学模型对冷链配送网络选址、配送路线规划以及各环节温度选择进行优化研究,在保障食品质量安全的同时最大程度降低物流成本,最后通过算例仿真及对比研究验证了模型及算法的可行性和有效性.     

多级供应链服务时间窗下物流资源整合优化

为降低多级供应链物流成本,优化供应链物流响应周期,研究了带软时间窗约束的多级供应链物流服务资源整合问题。通过满意度函数对供应链物流周期优化结果进行评价,以最大化供应链总体满意度和最小化服务集成商物流本为目标,建立了多目标优化模型。针对该模型,设计N SGA-II算法予以求解。算例分析表明:与供应链物流运作独立决策模型相比,该模型可以实现各级供应链物流运作的有效协同,不仅能减少物流配送延迟时间,还有助于降低物流运作成本。     

考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化研究

针对多车型多品种的冷链多温共配问题,从汽车能耗的角度出发,提出了一种冷链多温车的碳排放计算方法,将时空距离度量融入初始路径构造中,构建了考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于k-means聚类思想,选择合适车型依照就近原则进行配送,然后改进模拟退火算法对初始路径进行优化,在传统模拟退火算法的基础上增加了记忆功能,设计了自适应的降温方式和多种邻域操作方法,最后构造多组算例验证了该算法的有效性.     

考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化

视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行, 降低维修保障成本的有效方法。针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题, 提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型。首先, 建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型, 在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布, 采用极大似然法估计退化模型参数; 然后, 制定视情维修与备件库存联合策略, 以平均费用率最低为目标建立联合优化模型, 利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解; 最后, 通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效性和应用价值。     

系统可靠度约束下的备件配置优化

备件的配置优化对于系统可靠性的保障和维护成本的降低具有重要的作用。为了保障系统的长期稳定经济运行,构建了系统可靠性模型和备件配置模型,以系统可靠度阈值和任务运行时长为约束条件,采用成本效益重要度对备件配置模型进行优化,寻求以备件配置成本最低为目标的备件配置方案。当系统可靠度下降到预设阈值时,计算系统各组件的成本效益重要度,选择成本效益重要度最大的组件进行备件,如此进行迭代,直到完成运行任务,形成最优的备件配置方案。最后,以数控机床主轴系统伺服驱动装置为例验证了该方法的可行性。     

多目标混流装配线再平衡模型与算法

当新产品引入时, 混流装配系统常常需要再平衡以保持各工作台上的负荷均衡. 文章考虑混装线再平衡时的调整成本和生产效率, 提出了度量调整成本的新方法, 建立了混流装配线再平衡问题的多目标优化模型, 并采用多目标遗传算法对该问题进行了求解. 通过对经典问题的计算实验, 以及与Merengo等提出的混装线平衡算法的对比分析, 结果表明多目标遗传算法可以有效地求解混装线再平衡问题.     

工程项目工期-成本-质量均衡优化

工程项目管理的重要内容之一就是对工程工期、成本、质量等目标进行综合均衡控制,而这三者又是相互关联的矛盾对立统一体,即三大目标中任一目标的增强必然以牺牲其他目标为代价。本文在对比分析了现有文献中关于质量问题的多目标优化模型——质量成本模型、质量可靠度模型、工期-质量曲线模型、赢得值模型等的基础上,提出了基于网络系统可靠度的质量模型,进而改进了工程项目工期-成本-质量三者的均衡优化模型,最后运用该模型对一个工程实例进行优化。在优化过程中,本文采用了基于免疫遗传的微粒群算法(IGPSO),优化结果证明了该模型的可行性和有效性,为项目管理者提供了有效的决策支持。     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

一种能量均衡的无线传感网络生命期优化算法

针对传统路由算法在无线传感器网络中的不足,选取能耗小、节点剩余能量多的路由以均衡网络能耗并最大化网络生命期。通过构造目标优化度评价函数,以达到网络路由能量均衡最优化的目的。算法通过调整各目标优化度函数的取值范围,以满足业务对能耗和剩余能量的不同要求。最后的仿真结果显示,与传统的路由算法相比,本算法在网络生命期、能量均衡分布及总体能耗等方面具有明显优势。     

多品种离散型生产系统物流批量最优化分析

以系统整体性和相关性为依据 ,分析了多品种离散型生产系统各环节物流特点 ,以提高生产系统整体效益为目标 ,建立了多品种生产条件下的物流总费用模型 ,据此推导出最优订货批量 ;经济生产批量的新算法 ,对在流动资金、仓库面积等具有约束条件的多品种离散型生产系统物流批量优化问题 ,提出了一种简化调整算法 ,有效地解决了该类系统的物流优化问题.     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

考虑新鲜度的农产品冷链物流配送受扰恢复模型

冷链物流配送过程中干扰事件发生后,初始配送方案将不再最优甚至根本不可行,此时如何生成副作用最小的调整方案,快速恢复配送的正常运行,是当前研究的难点.本文运用干扰管理思想,通过度量农产品新鲜度和配送服务时间,创建农产品冷链物流配送的受扰恢复模型;进而在目标节点选择策略、解空间缩减策略和算法融合策略的基础上,提出求解该模型的启发式算法.算例结果表明:与重调度方法相比,本文方法充分考虑了农产品的质量安全,生成的调整方案扰动更小,因此更为实用.     

震后应急物流系统中的定位-路径问题

为尽可能降低地震灾害造成的损失和危害,应急物资必须在震后最短的时间内供应到各个救灾点。从系统整体优化的角度,研究震后应急物流系统中的定位-路径问题,同时综合考虑了震后应急物流系统的特性,以应急物资总运达时间与系统总成本最小为目标,构建了一个震后应急物流系统中的多目标定位-路径优化模型,并设计了一种混合启发式算法予以求解。通过算例验证了本文方法的可行性与有效性。     

面向订单基于Agent的启发式产品组合生产计划研究

由于需求的不确定,很多企业在综合生产决策中渐渐采取面向定单的生产计划方式.当订单需求大于企业最大生产能力时,需要进行产品组合决策,以确定使利润最大的多产品混合生产的产量.本文针对一个面向订单生产的半离散制造型企业,结合Agent,建立了一个不依赖于特定成本和利润函数形式的基于作业流程和BOM结构的分布式生产决策模型,并给出了基于粒子群优化算法的启发式求解方法.该算法通过一维搜索调整粒子群"飞翔"的速度系数以解决寻优过程中粒子"飞出"可行域的问题,通过算例验证了求解算法的有效性.为将算法融合到所研究企业的ERP系统中,开发了试验性原型系统,并进行了模拟决策,结果表明所提出的模型和算法是可行的.     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。