共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。     

基于模拟退火遗传算法和AHP的选址研究

给出了关于配送中心选址的0-1混合整数线性规划模型,该模型要求在一些已知的备选点中选出一定数目的地点,作为配送中心;并求出配送网络中的物流量,使配送网络总费用最小.由于这类模型属于NP难问题,为更好的求解此类问题,提出了定量化的模拟退火遗传算法与定性化的综合评价法相结合来确定配送中心地址的方法.     

基于双层规划模型的配送中心选址问题研究

配送是物流的核心问题,配送中心的选址问题直影响物流成本的控制。建立双层规划模型,应用遗传算法求解,将配送中心选址涉及到的选址规划者和客户两个具有明显不同目标的决策者联系起来,还考虑到配送中心建成后遇到的竞争问题,从而使配送中心选址模型更具有实际意义和指导作用。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

基于层次粒子群算法的配送中心双层规划选址策略

在考虑物流网络宏观决策部门和客户双方利益的基础上,建立物流配送中心双层规划的选址模型.此类问题大多属于非凸优化问题,现有的求解算法存在算法复杂度及计算效率问题.基于进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计层次粒子群算法,通过两个粒子群算法的交互迭代求解物流配送中心双层规划选址问题.通过测试算例验证算法的有效性.     

考虑经济性和时效性的配送中心选址模型研究

为提高物流系统的服务水平,对具有经济性和时效性的配送中心选址问题进行了研究.以经济费用最小为目标,将客户对送货时间的要求转化为时效性约束条件,构造配送中心选址模型.讨论了求解该选址问题的优化算法——序列二次规划算法(SQP).通过实际算例对选址模型和求解算法的可行性进行了检验.算例结果表明:模型和算法能很好地解决有时效性约束的配送中心选址问题,对提高物流系统的运作效率有积极的意义.     

免疫算法在带权值的物流配送中心选址中的应用

针对物流配送中心选址问题中很少考虑时间因素的问题,提出将配送时间与需求量共同来决定权值的选址模型,使用免疫算法求解带权值的物流配送中心选址问题,并说明了所提出算法具有全局渐近收敛性。通过实例仿真,与不考虑配送时间因素相比,用所提出的模型得到的结果具有更少的最短距离之和(约少了12.68%)以及更少的运行时间,最佳迭代次数约为不考虑配送时间因素下的1/4,从而论证了所提出模型的合理性及有效性。
     

基于GIS的城市物流配送系统规划方法

根据地理信息系统（GIS）的特点，将GIS所提供的空间分析能力以及数字图形环境等功能与城市物流配送系统规划有机结合，提出了基于GIS的城市物流配送系统总体结构，并据此改进了传统的城市物流配送系统规划步骤。对于在配送中心数目优化中规模大小难以确定这一难题，提出了基于克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效解决了配送中心数目的确定问题。同时建立了配送中心空间布局优化模型，并提出采用交替选址划分法对模型进行了有效求解，为完善城市物流配送系统的规划提供了新的途径。     

基于模糊多目标下配送中心选址及配送量分配的模型研究

为了解决随机需求和模糊配送时间并存条件下的多产品配送中心选址问题,建立了相应的模糊多目标混合整数随机规划模型.该规划模型的特点是：模型的目标函数中含有模糊系数;约束条件中兼具确定性和随机性;通过约束条件方程和目标函数准确地表现了随机需求和模糊配送时间并存的假设条件.根据该模型的特殊结构,进行模型求解,最后,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

模糊需求环境下的网络选址及规划分析

在需求充满不确定性,成本结构复杂的现实情况下,已知工厂和顾客的地理位置,如何从初步拟定的候选点中选择配送中心的建设位置,同时规划配送中心与顾客的配送关系,是公司决策中经常碰到的一个问题。为解决这一问题,建立了在模糊需求环境下,整体考虑与选址相关的各项成本,如库存、运输、仓库固定成本与内部搬运成本等的三级物流网络选址模型,并进而利用模糊数学领域的可信性理论,对模型进行了优化整理,得到了同解模型。指出了同解模型是整数规划问题的解法。     

一类特殊Z分布的渐近分布

通过对Fisher-Z分布进行适当分解, 利用截尾法研 究Z分布的近似分布. 证明了当Z分布中的两个参数m和n都为正整数, 且m/(m+n) →α(m,n→∞, 0<α<1)时的渐近分布为正态分布. 作为特例, 说明了某类F分布的渐近分布 也是正态分布.     

三种重要分布的极限分布

超几何分布、二项分布、普阿松分布、正态分布是概率论中几种重要的分布函数，这4种概率分布之间存在着一定的联系。给出了它们之间的关系，并进行证明，同时指出了它们在实际问题中的应用。     

小孔泄流速度分布与麦克斯韦速度分布的关系

推导泻流分子的速度分布,讨论泻流速度分布与平衡态分子麦克斯韦速度分布的关系,并将它们的速度分量的分布、速率分布作了对比。泻流分子的分布律与容器内气体分子的分布具有一定的对应关系,但二者是有区别的。     

矢量场的分布与其实际的源分布之间的关系

矢量场是由它的源所引起的，所以场分布由源的分布所决定．本文试图依据亥姆霍兹定理，推导出整个场的分布与其所有实际的源分布之间的关系式．     

基于自相似业务的多服务台排队性能分析

基于现实网络业务流呈现自相似的特点,利用矩阵几何和剩余累积分布函数拟合的方法研究了Pareto到达时间问隔和负指数服务时间,以及多服务台和有限缓存空间下的网络排队系统性能,并获得了P（areto）／M／c／K＋c队列平均排队队长和缓存溢出概率的近似结果,详细的仿真结果验证了这种方法具有较高的精确性。     

多维超几何分布、多项分布与多维Poisson分布之间的关系

将一维情形的超几何分布、二项分布与Ｐｏｉｓｓｏｎ分布之间的联系加以推广，提出多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布的概念。多维超几何分布在一定条件下以多项分布作为其极限分布，而多项分布在一定条件下又趋向于多维Ｐｏｉｓｓｏｎ分布。     

柯西分布概率模型的copula分布估计算法

分析柯西分布函数的特性,说明在众多连续型分布函数下,在copula分布估计算法中建立柯西分布概率模型的可行性。通过描述柯西分布以及逆累积分布函数的采样,给出柯西分布函数参数不同的估计方法,得到相应的采样及完整的分布估计算法．进行仿真实验比较柯西分布概率模型的copula分布估计算法和经验分布概率模型的copula分布估计算法,说明柯西分布概率模型的copula分布估计算法的有效性。     

TGBVE分布及其性质

在GBVE分布的基础上提出了TGBVE分布,并讨论了这种分布的一些性质。     

二项分布两种近似计算的讨论

泊松定理、隶莫佛-拉普拉斯定理给出了二项分布的近似计算公式.如何把握近似条件使近似更为准确?通过二项分布、泊松分布、正态分布的概率值的对比,得出泊松分布在p较小时、n不用太大即可近似较好;正态分布在p较小、n较大等三种条件下都能较好近似二项分布;在p较小、n足够大时两种近似均可的结论.     

关于均匀分布与泊松分布的共轭先验问题研究

文章从贝叶斯统计学中先验分布、条件分布、贝叶斯公式的密度函数及共轭先验分布等定义出发,探讨了均匀分布与泊松分布的共轭先验问题,并得到了两个重要结论.