具有建设成本的占线中心选址问题及其竞争算法设计

研究待选址个数不确定的动态选址问题. 在实际选址过程中,经常会在全部需要建立的设施个数未知的前提下,决定在哪里建立初始的设施(或设施集),同时要求,当增加建立设施时,已经建立的设施不能被删除.此外,基于实际,待建立的设施间的初始建设成本是不同的. 建立了满足上述约束的占线选址动态模型,并给出一个竞争算法,最后证明该算法具有常数的竞争比.     

占线中心选址问题及其竞争算法分析

基于在建立的设施的个数未知的前提下需要决定如何建立初始设施集,同时要求,当新的设施集建立后,前面已经建立的设施不能被删除的实际选址约束条件下,从占线理论出发考虑了待选址个数不确定的动态选址问题.设计了一个多项式时间的竞争算法,证明了该算法具有的竞争比,该竞争比结果优于已有的结果.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

考虑碳排放的多产品竞争设施选址问题研究北大核心CSCD

传统的设施选址模型针对空间垄断,忽视市场竞争.在低碳可持续发展背景下,针对政府碳交易机制下生产多种替代和/或者互补产品的两家制造企业安置设施竞争市场份额的问题,基于定义于整个非负价格区域上的互补需求函数,构建考虑运输碳排放的多产品竞争设施选址模型.该模型为双层规划,上层是领导者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的0-1混合整数二次规划;下层是跟随者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的二次规划.首先利用Karush-Kuhn-Tucker条件、大M方法和McCormick外逼近方法将双层规划转化为有界闭集上的0-1混合整数凹规划,然后提出具有全局收敛性的分支提升算法,最后通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性,并阐明了碳限额和碳交易对企业决策产生的影响.     

在竞争环境中的拥塞设施截流选址问题

研究了在竞争环境下考虑到顾客等待时间的截流选址问题.产生于网络路径上的顾客流按一定概率分布来选择各个设施,概率分布由设施容量,偏移原路径距离和排队等待时间共同决定.在已有设施的情况下,通过选址决策使新建立的设施截得的顾客流最大.结合贪婪算法和Dogleg路径信赖域方法来求解该问题,经过大量计算试验,表明该方法求解质量和求解速度都较理想,可应用于大规模的网络选址.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

带有目标顾客定位的排队选址问题

针对多种顾客类型情况,提出了可以对目标客户进行选择的排队选址模型.不同类型顾客的需求率和单位利润不同,通过选址和目标客户定位,选择服务区域和服务对象.将选址和目标顾客选择作为决策变量,建立了0-1整数规划模型,目标函数是使利润最大化.研究表明,选择适当的服务对象可有效提高设施利润.由于顾客选择和选址问题都是NP困难问题,提出了相应的启发式算法.     

不确定需求条件下大规模抗震救灾应急动员优化方法

地震灾害的突发性及预测困难性使抗震救灾动员工作的重要性得到凸显. 针对我国主要地震带的分布特点, 考虑震后初期动员阶段对救援品需求的不确定性和应急救援环境的特殊性, 建立一个选址-分配随机混合整数规划模型, 以确定抗震救灾动员阶段的配送设施选址、配送集散水平以及总体运输分配计划等决策问题, 并基于模型的结构特点提出了一种基于Lagrangian松弛的快速求解算法. 最后通过汶川地震救援的模拟数据实例对所建模型和所提算法的有效性进行了验证.     

模糊需求下的单货源多设施Weber问题

在设施选址中,客户的需求往往是不确定的,用模糊变量来描述不确定需求更能真实地模拟出决策过程。在模糊可信性理论的基础上,建立了基于模糊需求的单货源多设施Weber问题优化模型,并结合改进的重心法(ALA)与两阶段优化算法,设计了一种新的混合启发式算法。该算法建立了客户的优先级,通过不断更新设施容量和设施位置来实现对客户分配,为了防止陷入局部最优,首先利用改进的重心法来优化初始选址位置(实质上是局部优化),然后用PSO算法进行全局优化。对小规模的问题,分别采用精确算法和本文提出的启发式算法求解,发现算法是有效的,并且具有良好的性能。将该模型和启发式算法应用到大牛地气田污水处理厂选址中,当客户为58,设施个数为6,种群大小为40时,该算法在375代左右收敛,年污水配送费用从360万元减少到312万元。该模型和算法对于进一步补充和完善设施选址模型具有重要意义,在现实中对于不确定需求决策具有一定的应用价值。     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

特殊在线优惠卡问题及其竞争分析

商家在策划优惠卡发行时需要严密论证发行价格和折扣率等因素对消费者消费行为的影响. 利用在线算法和竞争分析理论, 研究了消费者对同时发行的两种优惠卡的在线决策问题. 一方面得到了最优确定性策略及其竞争比; 另一方面构造了一个随机性策略, 得到了最优随机性策略竞争比的一个上界, 并利用Yao引理得到了随机性策略最优竞争比的一个下界. 借助于数值算例, 分析了各因素对在线策略及其竞争比的影响. 研究结果可以为优惠卡发行价格和折扣率的决策提供依据.     

能力限制条件下内河集装箱枢纽港选址问题研究:以长江为例

相比于海洋运输,内河运输中集装箱船舶较小,船舶装载能力受到一定的限制.本文研究能力限制条件下内河集装箱枢纽港选址问题,建立一个混合整数非线性规划模型.不同于传统的枢纽选址问题的研究大多是基于枢纽之间的运输折扣因子的假设,本文采用基于流量的非线性费用函数来表示规模经济.从而使得所研究的问题是一个凹函数优化问题.为简化本文的问题,将目标函数分段线性化.基于线性化后的模型,根据能力限制的条件,提出一个启发式求解算法,以及一个加速技巧.最后,通过以长江为例,进行算例分析,来说明模型和算法的效果.     

考虑库存控制的物流网络设计优化模型与算法

研究同时考虑库存控州策略和物流网络优化设计问题的优化模型和算法。在考虑顾客的需求量都是随机且服从正态分布的前提下，结合最优库存控制策略，提出了一个能同时描述库存决策和物流网络设计决策的非线性混合整数规划的优化模型，井设计了相应的模拟退火算法进行该优化模型的求解。最后的算例表明，采用该优化方法运算快捷，所得结果正确合理，且与其他方法得到的结果相比，收敛速度更快，且最优解的总费用均有很大程度的节省，从而能为此类的物流网络设计问题提供科学的指导依据。     

基于能源投入的经济增长模型的消费路径

研究了在有可再生能源投入的经济模型中消费路径的变化,讨论了效用贴现率、能源再生率和技术水平对消费路径的影响.结果表明,贴现率越小、能源再生率越大或技术水平越高,消费峰值越大,达到峰值的时间越长,消费路径越平缓.并为实现经济的可持续发展提出了相应的政策建议.     

占线顶点覆盖问题的结构性下界

在实际 顶点覆盖选址过程中,经常会遇到如下的情形:在需要服务的边的个数未知的前提下,决策者需要决定在哪里建立初始的设施(或设施集),同时还要求,当新的设施建立后,前面已经建立的设施不能被删除.以往一般建立的模型和算法都是针对静态选址而言的,这里需要的是满足上述约束的动态选址模型.考虑了占线顶点覆盖问题,给出了一个不需要任何复杂性假设条件下的结构性的下界结果,并通过对一个限制性条件下的占线顶点覆盖问题给出算法并证明竞争性能比结果说明了所作的下界分析是紧的,同时证明了所给出的算法在非多项式时间内是最优的.     

易变质性产品生产商和销售商库存协调模型

本文基于如下假定:1)生产商的生产率为有限值且采取两阶段生产供贷模式;2)生产的产品具有易变质性.在此假定下,建立了单生产商单销售商生产销售协调模型.讨论了如何利用价格折扣策略来激励销售商的订货行为.在保证销售商利润不减的前提下,给出了求解使得生产商利润达到最大化的最优价格折扣算法,同时给出了生产商的最优供给批量和销售商的最优订货批量.最后,用数值实例来验证模型的求解过程.     

度约束最小生成树(DCMST)的竞争决策算法

度约束最小生成树是网络设计和优化中的一个NP难题，介绍了一种基于竞争造就优化和决策左右结果的新型算法——竞争决策算法，利用竞争决策算法的通用模型，给出了一种基于竞争决策思想求解度约束最小生成树的快速求解方法，经过数据测试和验证，并与其它算法的结果进行了比较，得到了较好的结果．     

基于聚合算法的失效相关多部件系统维修策略优化

针对多部件系统维修策略优化问题,在考虑失效相关和经济相关的基础上,从建模和求解算法两方面展开了研究。建立了多部件系统折扣准则模型,得到了维修费率的最优方程,并转化为线性规划问题。采用聚合算法减小线性规划问题的规模,并利用迭代算法求得其最优解。最后通过数值算例,说明了失效相关程度对折扣总成本以及最优维修策略的影响,探究了模型中成本参数对维修策略的影响。算法对比的实验结果显示,采用聚合迭代算法可以有效提高运算速度,降低内存占用。