考虑罐容限制的多油库多行程加油站配送优化问题研究

针对加油站的成品油配送需求,提出一个多油库、多车型、多行程、带隔舱和软时间窗的车辆路径问题(MDFDP).车辆从所属油库出发,在调度期内访问其它油库进行配送,并最终返回所属油库.当自有车辆不足时,可以租借外部车辆.由于加油站各油品的罐容有限,车辆必须在容纳时点后卸油.出于安全原因,车辆在卸油前需要静置一段时间.在车辆静置和卸油期间,加油站因临时关闭而产生销售损失.以最小化车辆固定成本、行驶成本、卸油成本、缺货惩罚所组成的总成本为目标,建立了该问题的混合整数规划模型.设计了一种结合局部优化的混合蚁群算法解决该问题.针对多车型,提出一种多信息素矩阵更新策略,使得每种类型车辆具有各自的信息素矩阵.将混合蚁群算法和CPLEX、变邻域搜索算法进行比较,实验验证了混合蚁群算法以及多信息素矩阵策略的有效性.企业应用实例表明:混合蚁群算法能有效求解实际问题;与车队、销售部门的单独配送决策相比, MDFDP统筹了两个部门的利益,能够大幅降低企业运营总成本.     

O2O模式下的配送车辆实时取送货路径选择问题

伴随020模式下外卖市场的迅猛发展,由此导致的最后3公里配送需求日益激增,外卖的配送时效受到了广泛的关注.外卖的及时配送,即配送车辆的路径选择问题成为餐饮服务业重要的研究问题.针对020平台外卖配送服务过程中,需求无法确定和配送车辆必须返回原点取货的情形,提出了带有取送货的在线旅行商问题(traveling salesman problem, TSP).分析了该问题在正半轴和一般网络上的下界,针对需求点仅在正半轴上的情形设计了TAIB算法,针对需求点在一般网络上设计了IGNORE算法,并进一步分析了两个算法的竞争性能,结论可以为现实中外卖配送车辆的实时调度决策提供依据.     

基于蚁群禁忌混合算法的成品油多舱配送路径优化研究

依据油品运输策略的不同,成品油二次配送可划分为两种模式:同一加油站的不同油品需求可拆分配送和不可拆分配送.在两种模式的基础上,根据带时间窗的成品油多舱配送基本模型,衍生出两类配送子模型;综合考虑蚁群算法较强的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力,设计蚁群禁忌混合算法(ACO-TS),并提出相应策略用于两类子模型的求解.采用12组不同类型的算例进行数值实验,实验结果表明,混合算法能有效的求解两类配送子模型,并且针对第二类子模型设计的特有邻域能够加快算法求解速度;此外,两种配送模式中,同一加油站不同油品需求可拆分的模式在降低配送成本的同时,能够大幅提高车载率,减少车辆使用量。     

考虑司机工作量均衡的成品油配送优化

针对考虑司机工作量均衡的成品油配送方案优化问题,引入公平理论中社会比较的思想,客观上实现了司机工作量的均衡性度量,进而构建了考虑司机工作量均衡的成品油配送的多目标优化模型.该模型表达的问题集多车舱,多油品,多路径,多目标等特点于一身,为了求解这一难题,提出一种新型的Split-Assign算法对第二代非支配快速排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行了改进.最后,基于实际数据完成了数据实验与实例分析,验证了模型及算法的有效性,并提出了相应的管理启示.此研究可以为成品油配送方案的制定提供决策支持,对于实际中有较高工作量均衡性要求的类似问题都具有一定的启发意义.     

配送系统中运输分层的经济分析

配送系统运作与运输作业过程关系十分密切 .配送系统中运输流程的优劣直接影响到配送系统运作的经济效益 .从配送系统作业中的运输活动的一般技术经济特性入手 ,对配送结构中的运输成本特性与配送网络的层次关系、最小运输成本下的层次与分叉度等作了详细的理论分析 .通过对配送系统运作中的分货、集运与运输中转分层的定性与定量分析 ,从而得出在理想的状态下 ,运输最优的配送结构主要取决于距离和需求点密度的结论 ,并给出了实际问题中结合经济规模确定最优层次的方法 .     

基于时间阈值的多标准快递超网络优化方法

快递企业的超网络系统中包含有物理层和管理层等不同层次的网络,物理层网络由航空和公路配送网点和配送线路组成,管理层网络根据管理的维度不同,可以分为组织管理维度子网和业务管理维度子网,它们分别以总成本最低和总配送效率最高为经营目标,因此,快递超网络系统具有多层、多维和多标准特征.分析了超网络的组织管理维度基于成本的优化方法和业务管理维度基于效率的优化方法,以此为基础,提出了一种基于时间阈值的多标准快递超网络优化方法,并通过实例进行了验证,结果表明,配送线路、成本和配送方式与时间阈值相关.     

基于邻域搜索的成品油多舱多目标配送路径优化算法研究

针对成品油配送中多车型,多车舱的优化调度难题,综合考虑路径安排,舱位指派及车辆指派等决策.以配送成本最小,路径风险最小以及油品准时送达为目标,建立了成品油配送多目标路径优化模型.基于邻域搜索的基本思想,提出求解成品油配送多目标路径优化问题的MOVNS算法框架,并结合不同的可行解运行策略和比较准则,衍生出三类MOVNS算法(MOVNS-1、MOVNS-2、MOVNS-3).采用12组算例进行数值实验,结果表明,三种算法均能有效的求解配送模型,提升成品油多舱配送问题的解决效率;且MOVNS-2算法具有较强的局部搜索能力,MOVNS-3算法容易跳出局部最优:同时,考虑节点关联性的可行解构造策略和并行邻域搜索策略能够增强算法的寻优能力.     

快递超网络模型及基于成本的优化方法

快递企业的配送网络系统由管理层和物理层网络构成,管理层网络包括了组织管理和业务管理2个不同维度的子网络,它们分别以总成本最低和效率最高为经营目标;物理层网络是一个由航空和公路配送网络组成的混合网络.因此,快递企业的配送系统具有典型的超网络特征.构建了快递网络系统的超网络模型,然后以两点间单位货物的配送成本作为物理层网络中边的权值,从组织管理的维度,探讨了基于成本的快递超网络优化方法,最后,利用算例对模型和方法的有效性进行了验证.     

一类物流输送网络路由的优化调度研究

针对一类物资配送系统的瓶径效应问题，提出了一种多车多路径输送网络模型及其描述。根据配送系统的特点，采用智能蚂蚁算法优化输送系统网络的路由，给出了优化算法和实现过程。最后给出了实验验证。实验结果表明：该方法能较好的解决输送系统的路径优化和调度问题，提高了系统出入库效率。     

时变路网下带时间窗的易腐食品生产-配送问题

为减少易腐食品在生产配送过程中的价值损耗,通常按订单确定的交货期合理组织生产并立即配送.为此,针对多品种易腐食品的集成生产-配送问题,考虑实际配送过程中路网交通的时变特性,建立了以系统总成本最小为目标、带时间窗的易腐食品集成生产-配送问题优化模型.根据该模型特点设计了一种混合遗传算法,并通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性.结果表明,路网的时变特性显著影响客户服务水平,优化投入配送的车辆数可有效降低系统总成本和易腐食品的价值损耗.     

考虑DNCVaR-利润-客户满意度的分销网络设计多目标优化模型

借鉴金融工程中条件风险价值理论, 提出了分销网络条件风险价值的概念和计算公式, 并用之度量分销网络风险水平. 构建了以DNCVaR、利润、客户满意度为目标的分销网络设计多目标优化模型, 该模型不仅能体现供应链核心企业风险偏好度, 而且还能解决分销网络风险水平-分销中心设立-分销中心购买量-分销中心服务对象-分销点购买量组合决策问题, 并应用多项式目标优化技术进行了多目标组合.这些工作为CVaR与分销网络设计优化决策类问题的结合研究作了有益的探索, 且算例的优化决策结果也说明了文中构建的模型能有效解决上述组合决策问题.     

基于深度强化学习的网络路由优化方法

针对同一网络拓扑下不同网络负载的路由优化问题, 在深度强化学习方法的基础上, 提出了两种依据当前网络流量状态进行路由分配的优化方法。通过网络仿真系统与深度强化学习模型的迭代交互, 实现了对于流量关系分布的网络路由持续训练与优化。在利用深度确定性策略梯度(deep deterministec policy gradient, DDPG)算法解决路由优化问题上进行了提升和改进, 使得该优化方法更适合解决网络路由优化的问题。同时, 设计了一种全新的链路权重构造策略, 利用网络流量构造出用于神经网络输入状态元素, 通过对原始数据的预处理加强了神经网络的学习效率, 大大提升了训练模型的稳定性。并针对高纬度大规模网络的连续动作空间进行了动作空间离散化处理, 有效降低了其动作空间的复杂度, 加快了模型收敛速度。实验结果表明, 所提优化方法可以适应不断变化的流量和链路状态, 增强模型训练的稳定性并提升网络性能。     

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。     

油田规划指标分配的C-C模型

针对油田产油指标分配难的实际问题，提出了指标分配的Ｃ－Ｃ（产能－成本）模型，并给出了相应的算法．用此模型求解得到的指标在满足总产量的前提下既考虑到产油成本又保证了油田的可持续发展．最后通过具体实例说明了模型的合理性     

基于超网络的作战信息流转建模及特性分析

针对现有单一要素模式的信息网络不能有效反映作战信息流转复杂结构及动态过程的问题,提出一种基于超网络的作战信息流转"两层三网"模型构建及特性分析方法。首先,分析作战信息流转超网络结构特征,抽象作战节点和信息关系的多维属性,定义关联映射规则,建立作战信息流转超网络模型;其次,从节点的超度分布、超边的度分布、介数、聚类系数、子图向心性和网络弹性6个方面,研究了作战信息流转超网络的拓扑特性。最后,以空中突击作战为例,通过仿真实验,验证了模型与方法的可行性和合理性。     

生产企业供应链中产销运作协调研究

基于单工厂、多产品、多分销中心的供应链网络,研究生产企业的产销运作协调问题.根据给定的假设条件,建立多周期混合整数规划模型,对产销环节进行同步优化.通过对模型的等价转换,设计拉格朗日松弛启发式算法进行求解.最后,给出数值算例验证算法的有效性,计算结果表明产销运作协调可以有效地降低供应链成本.     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

多仓库多分销点的二级分销网络的优化

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象,分别从供应链上、下游企业的角度出发,以各自的物流成本最小化为目标,建立了描述该分销网络优化问题的双层规划模型,讨论了模型的求解并提出了一种基于粒子群优化算法及分层迭代思想的求解算法,最后借助计算机技术实现了对模型的仿真计算。提出的算法不仅能有效求解双层规划问题,可以获得高质量的全局最优解,而且该算法本身具有通用性,其算法流程与具体的双层规划模型无关,可以求解一般的双层规划问题。     

虚拟人体建模技术的应用与发展

本文描述了虚拟人体的研究现状及虚拟人体开发前景,分析了虚拟人体建模中海量信息存储处理受现有计算机技术发展的局限。介绍了近年来如火如荼发展中的网络分布式处理技术,提出了可以应用网络分布式处理技术来突破现有计算机数字人体建模中数据处理的瓶颈问题。