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.     

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.     

带时间窗的多仓库订单拆分与异构车辆路径联合优化方法

随着在线零售业的快速发展,在多仓库的环境下,订单拆分与限时配送已成为订单履行过程的两个关键环节.现有研究和实际运营过程中通常按照两个独立的问题来处理这两个环节,忽略了它们之间的耦合关系.本文研究了在线零售环境下考虑多仓库订单拆分与异构车辆路径的联合优化方法,特别考虑了有限库存和时间窗约束.本文为该问题构建了混合整数规划模型,并设计了一种分支定价与邻域搜索相互嵌套的联合优化算法进行求解.在初始的订单拆分方案的基础上,通过分支定价算法求解带有时间窗的异构车辆路径问题,在分支定价算法中,提出了一种双向标签设置算法加速定价子问题的求解;接着使用邻域搜索算法寻找当前最优车辆路径解下可行的订单拆分方案;通过交替使用分支定价算法和邻域搜索算法进行迭代求解,在调整订单拆分方案时优化配送路径.实验分析部分验证了模型和算法的有效性,表明算法能够减少订单拆单率、优化配送路径、降低配送总成本,从而有效实现订单拆分与异构车辆路径的联合优化.     

考虑前置仓选址与服务策略的同时取送货车辆路径问题研究

本文在电子商务环境下研究了面向城市小件物流配送的同时取送货车辆路径问题,兼顾前置仓的选址策略,允许车辆在配送途中前往前置仓进行补货与存货操作.依据退回货物的状态差异构建两类配送子模型,统筹安排车辆的服务路径、前置仓选址以及补货存货策略使得物流企业整体运营成本最低.其次,设计了一种基于节约算法与自适应大邻域搜索的混合启发式算法CWIGALNS求解上述问题,提出改进算子提升算法的求解效率.随后,通过9组小规模算例验证了模型的准确性和算法的有效性.最后,采用多组较大规模算例进行数值实验.实验结果表明,两类配送子模型中,前置仓提供存货服务的模式有助于车载容量的循环使用,减少车辆使用数目降低物流配送成本.本文提出的模型与算法可以为城市小件物流配送企业服务策略的制定提供良好借鉴与帮助.     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化方法

针对多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化问题，以配送成本最小化为目标，构建了可同时表达多种配送方式的优化模型。设计了能够同时求解多种配送方式下的配送方案，且求解精度高、速度快的启发式算法。数据实验验证了模型、算法的有效性，并得出：合并配送方式不可能成为成本最低的配送方式；当车辆不满载时，混合配送方式的优化空间更大；随着转运油库与配送区域的趋近，混合配送方式的成本优势越来越明显；所提算法求解不同配送方式下的配送方案的时间差极小，在制定配送计划时，可同时生成分开配送方案和混合配送方案，择优选用。本研究为横向转运背景下成品油配送方式的选择和配送方案的优化提供了一种科学的决策方法，有利于降低企业的配送成本。     

一种求解旅行商问题的交叉禁忌搜索

提出一种改进的禁忌搜索（TS）一交又禁忌搜索（CTS），并用于混合优化问题旅行商问题（TSP）的求解。CTS主要包括集中策略和分散策略，采用选择规律的改变促进移动的混合，集中策略增强了算法的局部搜索能力；分散策略是用于开辟新的搜索空间，在CTS中，采用遗传算法中的交叉算子作为分散策略，优解选择法作为集中策略。CTS、标准TS、带集中裳略的TS和蚁群算法用于求解相同的TSP例子，所用例子都是来自TSPLIB例子库和Fogel路径。求解结果显示了CTS的性能优于其它算法。     

考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题

为避免工作量分配不均,研究了考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题.以总配送成本极小化和不同车辆路径长度之差极小化为目标,建立了双目标混合整数规划模型;并设计了变邻域禁忌搜索启发式算法.利用改进的Solomon_Il 插入算法求出使总配送成本尽量小的初始解;再利用变邻域禁忌搜索算法改进初始解,得到近似最优解.模拟计...     

基于平台的在线大规模协作配送联盟拆分策略研究

基于平台的在线协作配送模式,容易形成大规模联盟,成本分摊时所需2n-1个子联盟成本值的数量呈指数增长,难以在合理时间内计算出成本分摊方案.基于此,文章构建成本最小化协作配送模型来分析联盟拆分的必要性,通过动态规划思想求解拆分方案种类,分析拆分的复杂性,借助网络图提出了先依据顾客地理位置分布、再根据配送区域重叠度,快速将大规模联盟拆分成数个小规模联盟的两阶段拆分策略,从而减少子联盟数量.最后,通过数值实验和实例分析,对两阶段拆分策略的有效性进行验证.结果表明:1)传统方法求解子联盟成本C(S)耗时28.15 h,而采用两阶段拆分策略后,在实验电脑上基于三阶段算法仅需64.57 s; 2)文章提出的第二阶段拆分策略所得方案与精确拆分方案的偏差不超过8%,求解质量较优; 3)采用第二阶段拆分策略将规模为30的大联盟拆分后,成本分摊输入数据计算耗时不到1 h.文章提出的大规模协作配送联盟两阶段拆分策略能够极大缩短耗时,在合理时间内计算出成本分摊方案.更重要的是,文章研究思路可以为其他大规模合作博弈问题提供启发.     

随机工期下反应性多模式项目调度优化

在活动工期随机中断下,通过衡量成本、鲁棒性及完工时间3类目标和两种资源分配的不同组合下,获得的反应性策略对项目调度过程中损失成本、完工时间及中断次数等方面的影响,以确定不同情况下的最优调度策略。首先对该问题进行界定,并构建问题的优化模型;设计遗传禁忌混合搜索启发式算法对模型进行求解并得出结论:遗传禁忌混合算法要优于单纯的遗传或禁忌算法;采用基于成本目标的策略可以显著降低项目反应性调度成本;在不确定度较低的环境下,传统的进度生成方式要优于随机进度生成方式。     

油气资源勘探与开发的不确定性分析及最优策略

基于油气资源勘探与开发的特点,建立了油气藏勘探发现率及储量模型,并在油气价格服从几何布朗运动条件下,以油气开采收益最大化为目标,建立了油气资源勘探与开发的随机最优控制模型,然后运用动态规划方法推导了在状态方程有几何布朗运动、带随机泊松跳过程条件下,值函数所满足的HJB方程,并对最优策略的求解进行了一些讨论.     

海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

废弃物回收物流中的选址-路径问题

从系统研究的角度出发,同时研究固体废弃物回收中转站的选址和废弃物运输路线的安排,建立了选址路径规划问题的模型———PLRP IF模型,并采用两阶段Tabu搜索启发式算法对该模型进行求解,得到合适的中转站位置和数目,并给出了较优的车辆调度.最后,通过算例验证了模型和求解算法的有效性.     

电动汽车/传统汽车混合车队配置及路径优化模型

针对电动汽车、传统汽车共存的企业车队管理现状，提出电动汽车/传统汽车混合车队配置及路径优化模型。模型考虑两类汽车在固定成本、可变成本和续航里程方面的不同，得到混合车队的最优配置及路径结果，同时考虑充电设施的影响。通过改进目标函数中可变成本的非线性特点，将模型转化为标准的线性规划。设计结合分散搜索和改进蚁群算法的混合启发式算法，并将其与Cplex进行对比，证明其有效性。结果表明：高固定成本和低可变成本使电动汽车需要长距离配送，而有限续航里程则限制了配送距离，两者的矛盾使电动汽车的定位模糊，影响企业的采纳；续航里程增加无法彻底改变车队配置结果；充电设施能够影响企业电动汽车的采纳结果。     

Novel ensemble learning based on multiple section distribution in distributed environment

Because most ensemble learning algorithms use the centralized model, and the training instances must be centralized on a single station, it is difficult to centralize the training data on a station. A distributed ensemble learning algorithm is proposed which has two kinds of weight genes of instances that denote the global distribution and the local distribution. Instead of the repeated sampling method in the standard ensemble learning, non-balance sampling from each station is used to train the base classifier set of each station. The concept of the effective nearby region for local integration classifier is proposed, and is used for the dynamic integration method of multiple classifiers in distributed environment. The experiments show that the ensemble learning algorithm in distributed environment proposed could reduce the time of training the base classifiers effectively, and ensure the classify performance is as same as the centralized learning method.     

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.     

基于系统动力学的成品油应急调运策略研究

成品油应急调运是应对各类灾害应急物资保障的重要内容.本文运用系统动力学理论,研究影响成品油应急调运效率的主要因素。按照运输方式将成品油应急调运划分为管道运输、铁路运输、公路运输和水路运输四种,在此基础上构建了成品油应急调运的系统动力学模型,并以2008年汶川特大地震发生后中国石油集团成品油应急调运活动为例,进行仿真验证。研究发现:在成品油应急调运过程中,石油企业提升保障输油管道安全的能力,可以有效增加管道运输速率;石油企业在政府的统筹协调下,加强与铁路部门、水路部门的沟通协调,可以有效提升铁路运输和水路运输效率;采用以上三个应急调运策略,可以大幅度提升成品油应急调运能力.此外,通过提升公路运输速率,无法显著增强成品油应急调运能力,但是可以作为一个可供选择的策略.     

Charging Station Planning for Plug-In Electric Vehicles

A novel model for the charging station planning problem of plug-in electric vehicles is proposed in this paper considering the users’ daily travel. With the objective of minimizing the total cost, including the charging stations’ cost (including installing cost and management cost) and the users’ cost (including station access cost and charging cost), the proposed model simultaneously handles the problems where to locate the charging stations and how many chargers to be established in each charging station. Considering that different users may have different perception of station access cost and charging cost, two cases (i.e., homogeneous users and heterogeneous users) are typically investigated. The impacts of different discount rates, operating period of the charging stations, number of electric vehicles and number of charging stations on the location of the charging station are also studied. The simulation results not only show that it is very important to locate the charging stations according to the traveling behavior of users, but also verify the validity of the proposed model.