多分配快递轴辐网络的枢纽选址与分配优化方法

快递网络枢纽选址与分配方案的优劣直接关系到快递网络的运营成本和服务水平, 是快递企业运作的基础. 本文详细分析了多分配快递轴辐网络的节点及连接关系、径路特征与形式等网络设计要素, 并分析了快递网络设计中的相关费用和运输时间预算; 在运输时间预算约束下, 以分拣费用、运输费用、中转费用之和为目标函数, 建立了多分配轴辐式快递网络枢纽选址与分配优化模型, 并设计了基于条件最短路的模拟退火求解算法, 最后通过算例验证了模型和算法的有效性.     

多模式枢纽网络中高铁与航空票价优化模型

针对高铁和航空共存的客运枢纽网络,考虑枢纽机场容量,建立了求解多模式枢纽网络中高铁和航空的最优票价问题的双层规划模型,其中上层最大化航空和高铁各自的利润,下层是竞争市场中的随机用户均衡,为求解该模型,设计了基于灵敏度分析的启发式算法.最后,利用实际枢纽网络的算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,当枢纽机场容量限制增强时,利润贡献最大市场的票价变化幅度最小,所以枢纽容量应优先满足该市场需求.     

枢纽航线网络的构建方法及应用

给出一种枢纽航线网络设计的新方法。首先选择恰当的指标体系利用多属性决策方法甄选出候选枢纽集，然后基于选出的候选枢纽集建立了枢纽航线网络设计的数学模型，最后基于特定的最短路优化算法求解所建模型。利用所提方法构建了中国15城市的枢纽航线网络。     

面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标，设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization, SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。     

面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization, SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。     

复杂网络在投送保障领域的应用研究

首先分析了复杂网络的产生及其主要特征;其次,分析了投送保障的主要特征及信息化条件下的新要求,以此为基础,基于复杂网络对投送保障网络进行了规范化描述,最后阐述了复杂网络在投送保障网络领域的应用方向。     

震后初期Single-Hub应急物资筹集模型

在震灾应急决策中,为解决无限制需求期、筹集时间为模糊区间数、枢纽节点无容量限制时的单枢纽应急物资筹集网络的优化问题,通过构建多目标数学规划模型,并设计逐次枚举的启发式算法。根据应急物资满足程度和筹集时间最短要求,采用混合复合路径连接方式,以保证应急物资筹集网络的效率和效益。在算法设计上,将应急物资筹集的双目标规划模型转换为全直送模式和纯Hub模式的单目标线性规划求解,并将所有节点弧逐次迭代,寻找全局最优弧集;根据最优节线连接方式,确定混合轴辐式应急物资筹集网络结构,并对应急物资筹集方案选优;最后,案例验证表明,基于逐次枚举的启发式算法相比模拟退火算法(SA),在运算难度、迭代次数以及最优筹集时间上都有明显的优势,能够运用于震灾应急物资筹集决策中。     

基于陆海协同的海上战略投送选址-路径优化

陆海协同海上战略投送过程中需解决选址-路径优化问题,本文分析了在突发事件背景下陆海协同运输体系的运作机理和特点,构建了以下水港选址、运输船舶航次、航线配置以及天气条件等不确定性因素为变量、以投送时间最短为目标的选址-路径优化模型.根据模型的特点与不同算法的优势,提出了一种以遗传算法为外层框架构成优化循环,其中镶嵌基于仿真的改进模拟植物生长算法形成内部模块,求解出染色体对应的目标函数,再通过信息传递完成内外交互运算的集成算法.最后,以我国对南海海上战略投送为例进行了选址-路径优化设计,取得了较好结果,从而证明了文章所建模型与算法的合理性和有效性.     

基于枢纽魅力度的城市公交枢纽布局优化方法

本文提出一个两阶段的城市公交枢纽布局优化方法, 该方法首先从备选点易达度、公交线路聚集程度和公交线路的分布范围评价其魅力度, 进而确定备选枢纽点集. 基于备选枢纽点集, 综合考虑乘客和运营者双方利益, 提出一个以枢纽辐射域最大、枢纽间相似度最小和土地成本最少的多目标枢纽布局优化模型, 并设计多目标遗传算法进行求解. 最后, 以大连市主城区的公交系统为例, 对本文提出的模型和算法进行检验. 通过实例分析发现, 本文提出的备选枢纽筛选模型得到的备选点几乎涵盖了大连市主城区的主要集散点, 表明以魅力度评价备选枢纽点的方法是可行的, 可以有效地为枢纽布局优化提供较合适的搜索空间. 同时, 从枢纽布局优化结果看, 本文提出的多目标优化模型可以兼顾枢纽的数量、位置和土地成本, 优化结果也符合大连市的实际情况.     

航线网络区间型相对鲁棒优化设计

枢纽航线网络的设计参数如果发生变化,最优的航线网络可能也发生变化,此时航线网络缺乏鲁棒性.为增强枢纽航线网络的鲁棒性,引进区间型设计参数情形集,建立了区间型枢纽航线网络相对鲁棒优化模型,修正了最短路算法,并与模拟退火法相结合,设计了模型的混合求解算法.最后,采用航线网络设计的经典数据集进行了算例仿真,结果表明相对于确定性优化设计和离散型鲁棒优化设计的方法,该方法获得的枢纽航线网络具有更强的鲁棒性.     

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.     

轴-辐式网络下基于多枢纽竞合的航线优化与港口定价决策

"海上丝绸之路"对我国大型航运企业运营网络的航线优化和枢纽港口的定价决策提出了新的挑战.本文构建了轴-辐式网络下航运企业基于港口容量限制的多条航线优化模型和具有横向竞合关系的多个枢纽港口定价决策模型,并经效用函数、Logit函数和Kuhn-Tucker约束等价变换为一个非线性混合整数规划问题.利用GAMS软件进行的实例分析结果表明,高港口定价有利于枢纽港口但并非航运企业所期望的,反之亦然;完全合作可惠及航运企业和枢纽港口的整体利益,而远交近攻能为潜在的战略枢纽港口提供可观的经济收益;航运企业因途径港口存在容量限制只能采用分摊运输,而基于港口价格、干线距离、港口竞合等方面针对性地选择"枢纽港口组合"对成本控制会更有效.     

全连通航线网络和枢纽航线网络的比较研究

以网络利润最大化为目标,分析了几种网络模型参数对全连通航线网络和枢纽航线网络中航班频率、客流量以及单航班座位数的影响.基于相同的网络模型参数,对全连通航线网络和枢纽航线网络中的航班频率、客流量、直达票价、单航班座位数之间的关系进行了研究,结果发现枢纽航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价分别大于全连通航线网络中的航班频率、直达客流量和直达票价,但是不能确定两种航线网络中单航班座位数之间的大小关系.     

基于无容量限制的p-枢纽中位问题的随机优化

在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义.     

竞争环境下轴–辐式海运网络设计与定价决策

针对海运市场上处于不同地位的海运企业以轴–辐式海运网络设计与定价决策进行竞争的问题,建立了领导者以成本导向的离散枢纽选址模型与跟随者以需求导向的连续枢纽选址模型,分别采用CPLEX与Lambert W函数、NCP函数、凝聚函数和增广Lagrange乘子罚函数法进行求解;最后,通过算例验证了模型和算法的有效性.仿真结果显示,跟随者只有在领导者经营少量的枢纽港口且定价的成本加成较高时,通过建立多个枢纽港口享用较大的规模经济效应来获取丰厚的利润;跟随者还可通过提高定价决策以争取额外的利润,这是因为海运市场上始终存在着一些愿意支付更高价格的托运人.     

航运资产整合下海运网络的航线、路径和船舶的集成优化

针对航运资产整合后新企业的海运网络重建问题,从营运船舶的角度提出了轴-辐式网络和多港挂靠相结合的混合模式.结合混合模式对基于航线、路径、船舶一体化决策的可能约束,建立了总成本最小化为目标函数的线性混合0-1规划问题,设计了拉格朗日分解、次梯度、预处理与可行解构造的求解算法.通过一组准实例的数值仿真,验证了该求解算法在解决大规模问题时具有较强的计算性能.结果表明:航运资产整合可为新企业带来明显的规模优势,但海运网络重建成本控制的关键在于船队规模及其结构的再优化;新企业应选择合适数量的枢纽港口来布局主干网络,并通过优先保证分支网络上适当船型的配置和兼顾主干网络上大型船舶的充分利用的方式来提升船舶利用率.     

空中联合投送任务规划仿真与效能评估系统

空中投送体系在现代战争中发挥着重要作用。与美俄等军事强国相比，我国空中投送体系还存在明显的短板与不足。针对投送体系论证与使用分析需求，围绕运输机与货物、机场、航线之间的交互关系以及投送体系内多机型的协同关系，开发建立了一套具有模型构建与管理、想定编辑、运输任务规划、仿真推演、效能评估等模块的投送体系仿真与分析系统，可实现装载方案自动生成、任务流程自动规划、多机型组合使用优选、多任务动态调度等功能，能为我国未来投送体系与投送装备的发展论证提供技术手段。     

基于多目标规划的低碳销售物流网络规划方法北大核心CSCDCSSCI

分析了低碳经济对销售物流网络规划的影响,提出了以网络总物流成本最小和网络碳排放总量最少为目标的多目标物流网络规划模型,采用模糊规划方法将多目标规划模型转换为单目标规划模型,设计了基于遗传算法的求解算法,并对规划模型和求解算法进行了仿真验证,由此得到了一种科学可行的低碳销售物流网络规划方法。     

模型与数据混合驱动的代理模型构建方法研究

以某作战样式下的立体投送行动为研究对象,针对模拟仿真推演计算因子过多、计算资源开销过大、普通解析模型计算精度不足等问题,提出了一种模型与数据混合驱动的代理模型构建方法,支撑作战行动的研究。基于军事理论构建了包含武器装备、作战力量等在内的含待优化系数的立体投送解析模型组,并依托自主研发的“代理模型可视化平台”,实现前述解析模型组的复合和参数设置;通过模拟仿真系统实施推演,采集高可信度仿真数据;以高可信度仿真数据为样本,采用多目标遗传优化算法NSGA-II对解析模型中的待定关键系数进行优化,获得能够兼顾计算精度和计算速度的立体投送代理模型。经对比实验结果表明,构建的立体投送代理模型计算结果与高可信度仿真推演相比,战损最大相对误差不超过6.5%,而计算速度提升了150倍。     

网络控制系统的主动变采样控制器设计

利用主动变采样周期方法,研究了具有网络诱导时滞和数据包丢失的网络控制系统的H∞控制器设计问题,其采样周期在一个有限集内切换.新提出的主动变采样周期方法能够保证网络带宽的充分利用.在为具有主动变采样周期的网络控制系统设计H∞控制器时,使用了基于线性矩阵不等式的多目标优化方法和基于参数不确定性的方法.仿真结果说明了所提出的H∞控制器设计的有效性.