区域物流中心分工布局

在物流中心布局规划的基础上,结合物流需求的结构和分布情况,考虑物流中心分工,提出了物流中心的分工布局问题,旨在综合确定物流中心的数量、位置、类型及规模,以及各品类货物流在物流网络上的流量流向.建立了基于双层规划的物流中心分工布局优化模型,并设计了模拟退火求解算法,最后通过算例分析说明了模型和算法的有效性.     

生鲜农产品冷链物流网络节点和配送的优化

针对冷链物流网络的网点布局和运输问题,提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型,该模型需要同时满足网点的最大距离约束,产地的产量约束和网点的最大容量约束,然后用量子粒子群算法对该模型进行求解。算例得出在一个运营周期内最低的总成本为2670万元,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。该模型对其他物流网络具有良好的适应性,便于推广应用。     

公共物流中心扩建规模优化模型研究

同时考虑物流规划部门及客户的利益,采用双层规划模型来描述物流中心扩建规模优化问题。上层规划从决策者的角度出发,使系统总费用最少;下层规划描述用户对物流中心的选择行为,在用户费用最少的情况下,向各个物流中心分配需求,以使扩建后的物流中心的能力得到最大程度的利用。并应用灵敏度分析方法进行了求解。最后用一简单算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。     

客户需求驱动的多层物流网络选址规划模型与算法

构建了一个包括生产商、物流中心、中转点及零售商等4类节点的多层物流网络,并以零售商需求驱动,根据自下而上的规划逻辑,建立了该网络选址规划数学模型及其遗传算法.最后,用一个仿真算例对模型及其算法进行了验证.     

一类企业物流中心动态选址模型研究

首先探讨现阶段物流中心选址建模问题的新特点.其次根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用变动最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束动态选址模型最后对该模型的分析和处理进行了讨论,并通过算例论证了该模型的可行性和有效性.     

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。     

一类多周期的物流中心稳健性选址模型研究

从剖析现阶段物流中心选址问题的特点入手,根据需求动态变化的特点,将规划期分割成几个有代表性的周期,运用随机机会约束规划作为建模工具,以规划期内物流运作总费用和费用波动均方差总体最优为目标,建立了多周期的企业分销物流中心随机机会约束稳健性选址模型.其次对该模型的分析和处理进行了深入的讨论,为模型的求解指出了两种可行的途径--确定等价类的转化和随机模拟.最后运用实际算例说明了模型的合理性和有效性.     

新兴产业保护中的两产品关税谈判模型

用多目标规划与博弈论方法研究两国与两国产业(或缔约方双方与双方产业)的决策与竞争，建立了6个参与人的规划与博弈混合的多层次的两产品关税谈判模型，该模型包含3层次．上层是一个多目标规划模型，中层包含一个博弈模型，下层包含两个博弈模型．在给定满足模型假设条件的参数下对模型进行了求解与分析，并求出了模型的关税谈判均衡解．模型可用于政府制定关税决策，预测关税上限对国家与产业的影响。     

基于仿真技术的连锁零售企业配送中心布局决策模型

合理的配送中心布局可以大大降低企业的物流营运成本和提高物流系统的运营效率.从零售业连锁经营和配送中心 本质特征分析入手,将连锁零售企业的配送中心布局决策问题界定为以设施成本、物流成本和快速反应能力等多重子目标达到最优的多目标多配送中心选址问题.在对影响配送中心选址布局的因素进行定性分析和定量分析的基础上,运用蒙特卡罗静态仿真进行成本分析和Arena动态仿真进行响应时间分析相结合的方法构建了多目标多配送中心布局决策分析模型,并采用AHP和TOPSIS相结合的综合评价方法分析相关指标和数据来确定最优方案. 最后,以一家大型连锁超市作为研究算例, 以珠三角地区作为布局分析区域,构建实物模型以验证决策模型的科学性和有效性.     

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.     

物流成本对产出和价格水平的影响——基于FAVAR模型

我国物流成本较发达国家一直偏高,2010年以来油价高企推动物流成本上升,物流成本对价格水平的影响受到广泛关注,但鲜有关于物流成本对价格水平的定量研究. 本文通过构建因子增广向量自回归（FAVAR）模型深入研究了我国物流成本对工业产品产量和价格水平的影响与传导机制,结果表明：1）物流成本对主要工业产品产量和社会物流总额存在长期负向影响. 2）物流成本对价格水平存在正向影响,并且CPI对物流成本冲击的反应比PPI更加灵敏,反应幅度也更大. 3）物流成本对CPI和PPI的冲击主要通过食品价格传导. 总之,物流成本是通货膨胀的重要“推动力”之一,降低物流成本对于扩大产出和稳定物价水平具有重要意义.     

基于SD的制造企业物流运作成本仿真与优化

本文使用系统动力学方法构建制造企业物流运作成本的结构模型, 并以天津手工艺品制造企业--- THF为例, 进行模拟仿真并提出优化方案. 结果表明: 将系统动力学应用于制造企业物流运作成本控制可以较好地反映所研究系统内因素间的复杂关系, 该方法可为物流成本控制提供指导与借鉴.     

碳交易机制对物流配送路径决策的影响研究

针对碳排放交易机制下的物流配送路径问题,引入考虑车辆载重和速度的碳排放度量方法,以TSP为基本参考模型,建立碳排放交易机制下的物流配送路径优化模型. 将该模型与传统的仅考虑经济费用的路径优化模型进行比较,说明碳排放交易机制下的路径安排策略能够有效减少碳排放. 通过数值实验探讨了碳交易、碳价格和碳配额对物流配送路径策略、碳排放量和总成本的影响. 并根据数值实验结果提炼出了一些对物流企业如何控制成本和降低碳排放的配送决策建议.     

基于粒子群优化的有反向物流的车辆路径问题

在对具有时间窗、考虑反向物流的车辆路径问题进行简单描述的基础上,基于最小费用的角度构建了该问题的多目标数学模型.该决策模型综合考虑了正向和反向物流,有助于提高车辆的装载率.针对该问题提出了一种改进的粒子群算法,并用计算机进行实现,并获得很好的效果.     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

经营风险与财务风险对物流企业成本的影响

本文以2007-2016年中国交通物流上市公司为样本,实证检验了经营风险和财务风险对物流企业降低成本的驱动效应.结果表明,经营风险和财务风险驱动物流企业降低成本,并且两种风险具有交互作用.然后,本文实证分析了三种不同股权结构情境下经营风险和财务风险对物流企业成本的影响,包括股权性质,股权制衡度和机构投资者持股.结果发现,相对于非国有物流企业,国有物流企业经营风险和财务风险对降低成本驱动效应更显著;股权制衡度和机构投资者持股仅对财务风险驱动物流企业降低成本具有调节效应,即股权制衡度和机构投资者持股比例越高,财务风险对物流企业降低成本越显著,但对经营风险驱动物流企业降低成本无调节作用.     

KMG:考虑逆向物流的无人机路径规划策略研究

物流领域无人机派送正成为一种快捷高效的派件方式和应用热点.针对于正向、逆向的物流数据,无人机派送是国内外大型物流企业实施高效物流派送的重要手段.本文提出了一种融合拓展性K-Means++算法和遗传算法的路径动态规划模型(KMG),实现包含逆向物流的无人机调度策略.KMG模型将逆向物流路径融入正向物流路径之中,采用加权聚类算法确定不同属性包裹所需派送无人机的最小数量.在每一簇坐标数据的连通图中,采用遗传算法求解TSP问题,并对可行解进行编码,最终求解出最小欧拉回路.在仿真实验中,KMG模型比独立逆向物流派送的成本减少20.08%,使用拓展性K-Means++聚类计算的时间比传统K-Means算法缩短了298.85%.     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

物流配送中的绿色车辆路径模型与求解算法研究综述

随着绿色物流的发展,绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已引起学界的广泛关注,但关于GVRP最新研究进展的综述文献较少.首先,简要介绍GVRP基础模型和油耗/碳排放的主要测度方法;其次,根据GVRP环境效益优化目标及目标函数的构成,将GVRP模型分为油耗/碳排放最小化VRP、综合成本最小化VRP和多目标VRP三种类型,并从优化目标、油耗/碳排放的影响因素和测度模型,以及约束条件等方面进行分类综述;然后,简要介绍求解GVRP模型的精确算法、启发式算法和元启发式算法,并对应用较为普及的主要元启发式算法进行分析;最后,阐述了即时物流配送、冷链物流配送、电动车物流配送和共同物流配送等GVRP新的应用领域,指出了GVRP理论和方法的发展趋势.     

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。