基于比例效用理论的第四方物流路径问题研究

不确定环境下的第四方物流路径优化问题,考虑到人们在不同情况下会有不同的行为特征,基于比例效用理论以及前景理论的价值函数,同时考虑运输任务的运输时间和运输成本,建立了第四方物流路径优化模型。分别采用枚举算法、蚁群系统和改进的蚁群算法对模型进行求解。通过算例,分析验证模型和算法的有效性。     

考虑客户拖期心理成本的4PL路径问题的模型与算法

针对不确定环境下客户有限理性行为带来物流运输方案可行性较差的问题,结合行为科学中对人的行为感知以及运筹学中定量的研究方法,研究考虑客户拖期心理成本的第四方物流(4PL)路径优化问题。基于前景理论,建立以客户期望时间、第三方物流(3PL)供应商运输能力和信誉为约束,最大化运输成本总效用为目标的优化模型,并采用改进蚁群算法进行求解。实例分析表明,模型的合理性和算法的有效性。     

考虑中转发车时间4PLRP的模糊规划模型与算法

针对运输过程转运需等待发车时间的实际问题,提供了一种解决方案.此方案目的是在指定交货期的前提下,选择满足客户要求的转运节点和供应商.为此,从第四方物流供应商角度,建立了以运输成本最小为目的,带有模糊处理时间且考虑中转发车时间的单点到多点多任务第四方物流路径问题(4PLRP)的模糊规划模型.在模型的求解上,首先将问题转化为清晰的等价模型,然后针对清晰化的模型设计了蚁群优化算法进行求解.实验分析表明提出的模型更加真实地模拟了转运需等待发车时间的运输情景,并且验证了该算法对解决此类问题的有效性.     

带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题

针对复杂多变环境带来的第四方物流(4PL)运输时间和成本的随机性,研究带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题.在总运输成本约束下,以总运输时间最小为目标,建立期望值模型(EVM)以及机会约束规划模型(CCPM).进而,为提高模型求解效率以及鲁棒性,将CCPM转化为等价确定性模型(EDM).根据4PL选择路径过程中需要同时选择第三方物流供应商的特点,设计蚁群算法和带有替换策略的改进蚁群算法对模型进行求解.算例分析验证改进算法的有效性,并表明EDM在保证解的鲁棒性的同时保证了较高的求解效率.     

用禁忌算法求解第四方物流作业整合优化模型

建立了考虑时间和风险因素约束的面向第四方物流的物流平台作业整合优化模型,在研究基本变量邻域、作业步邻域、批量整合邻域和柔性禁忌策略的基础上,建立了求解该模型的柔性禁忌算法.本文随机产生20例算例,将禁忌算法的计算结果与分枝定界法的计算结果进行比较,说明了本算法的可行性.     

多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计模型与算法

在第四方物流的服务模式下,为了使产品的配送与回收能够在动态环境下安全、有效的运作,研究多周期的第四方物流弹复性正逆向集成网络设计问题.构建了在满足弹复性约束条件下,使总成本最小化的网络设计优化模型,在考虑多个运营周期条件下同时优化正向和逆向网络.鉴于该问题的NP-hard特性,设计了一种改进的蚁群算法.最后,通过数据随机产生的算例来测试模型的合理性以及算法的有效性,并且改进的蚁群算法的性能优于标准的蚁群算法.     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

集装箱班轮运输两阶段舱位分配与动态定价模型

为解决随机需求环境下集装箱班轮运输的舱位分配与动态定价问题, 依据班轮运输市场的合同客户和普通客户分类, 分两阶段分别建立了合同市场客户重箱运输与班轮公司空箱调运的舱位分配模型以及现货市场分时段动态定价模型, 并针对舱位分配模型的随机特征和动态定价模型统计量的误差特性, 分别设计机会约束和稳健优化算法求解, 算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

4PL模式下网购供应链资源整合决策

为客户提供满意的个性化物流服务是网购企业提升客户体验价值和竞争力的关键,满意的个性化物流服务需要对网购企业后台运行的供应链资源进行有效整合。当前,第四方物流(4PL)在实践中的成功运作,逐步表明它是实现供应链复杂资源合理、高效、灵活整合的有效模式。在网购供应链资源整合特征分析的基础上,基于网购个性化物流服务模式分析并挖掘出资源整合的主导因素,建立了整合决策的优化数学模型,构建了改进的蚁群寻优算法来实现整合决策优化的求解。最后,通过算例仿真验证了算法的有效性与可行性。     

考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

边远群岛物流体系的选址-库存-路径优化

针对边远群岛海运物流体系在构建与优化中所面对的选址-库存-路径问题,从边远群岛的地理结构和自然环境出发,分析了这一特殊背景下物流体系的内在运作机理和特点.以物流节点选址、港口布局、仓储规划和航线配置为基本内容,以各岛屿物资供应不问断为前提,构建出物流成本最低的优化模型.根据问题特点,提出一种基于遗传算法和模拟植物生长算法的混合算法.通过对我国南海某群岛海运物流体系实例计算和不同算法的对比,说明所建模型和算法的合理性与有效性.最后,经过灵敏度分析,指出了决策时应更关注运输系统优化的内容.文中提出的模型、算法为边远群岛海运物流体系的构建提供了理论支撑和优化方法,对于我国南海群岛建设决策及物流体系的构建具有重要的理论意义和实用价值.     

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。     

前景理论下的末端物流干扰管理方法研究

针对末端物流配送过程中可能出现的配送时间窗更改、送货地址变化等动态扰动问题,提出了基于前景理论的价值函数度量策略和基于量子理论的多目标优化求解方法.首先,对末端物流干扰管理问题进行了描述;然后,为度量用户对货物期待的心理感知度,建立了末端物流配送干扰管理模型,并设计了基于前景理论的价值函数曲线和扰动度量策略;在此基础上,为优化干扰管理模型和寻求用户满意度、配送成本以及配送效率等多目标优化问题的较优解,提出了一种融入量子理论的改进细菌觅食方法;最后,将所提出的方法与已经存在的经典算法进行比较,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于两阶段算法的大规模成品油二次配送优化

本文以大规模成品油二次配送路径规划为对象,研究了具有成品油物流特征的多车场带时间窗的车辆路径问题的数学模型,提出了新的基于子问题分解的两阶段优化算法.首先采用改进的系统聚类算法将配送需求合并分载,随后设计了改进的遗传算法生成最终的配送路径.针对客户划分问题,提出了‘期望节约里程'指标,用以描述客户的地理空间分布特征,并以此为特征信息设计了启发式的遗传算子,提升了大规模问题优化收敛的速度、质量和稳定性.仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足，以智能回收箱为研究对象，考虑多频次回收和车辆共享调度策略，提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先，构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数；然后，构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型，并建立了回收中心产品的最大化收益模型；其次，根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法，进而提出一种改进的混合算法，该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补，同时采用了精英保留策略，增强了混合算法的搜索性能，并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析，验证了模型和算法的有效性；最后，结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究，分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明，本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度，并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本，进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。     

时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

应急物流系统中的随机定位-路径问题

为了提高突发公共事件应急物流系统的运作效率,考虑应急物资需求和救援车辆旅行时间的随机性,以及应急物资需求的紧迫性,基于机会约束规划方法建立了一个应急物流系统中带时间窗的随机定位-路径问题优化模型,设计了一种结合禁忌搜索和蒙特卡罗方法的混合遗传算法,并通过算例分析验证上述模型和算法的有效性。     

考虑期望体系效能衰减的舰艇编队等级修理计划优化

舰艇编队等级修理计划优化直接关系到各类战训任务的有效完成和修理经费的科学使用。基于“定期与'双控’相结合”修理模式, 考虑舰艇编队的体系化运用、舰艇效能衰减特性以及决策者期望和偏好, 运用前景理论综合构建舰艇编队期望体系效能模型, 进而以体系效能价值函数最大为目标, 以修理工期、跨期修理、修理经费、装备效能、在航率等为约束条件, 系统构建面向舰艇编队的等级修理计划优化模型, 最后运用基于混合编码的粒子群优化算法对模型进行求解。结果表明, 该方法相对传统的计划编制方法, 舰艇编队体系效能和分项效能更高, 舰艇使用与修理之间的关系协调更好, 对于科学编制舰艇编队等级修理计划, 确保舰艇编队战训任务有效完成能够提供有力的技术支撑。