基于汇集预测的随机客户需求配送车辆调度问题

针对物流配送过程中客户需求随机出现的车辆调度问题，结合客户随机需求信息和经验数据，运用汇集预测方法，生成合理的虚拟客户出现的概率及其位置和需求量；在分析客户不满意度函数的基础上，综合考虑配送车辆调度方案的经济性和客户满意度两方面因素，提出了加权广义配送总费用最小化目标；依照车辆先真实后虚拟客户配送的原则，建立了配送车辆调度模型，设计了与局部搜索相结合的改进遗传算法。Solomon标准测试算例验证了模型与算法的有效性与适用性，结果表明，相比于现有的其他方法，本文方法制定的配送车辆调度方案不仅能有效降低物流企业的总配送成本，而且能快速响应客户需求，提高客户满意度和服务水平。     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

商品配送中车辆调度随机模型的建立及其求解

在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文针对这一问题，建立一种车辆调度的随机模型。通过实例并运用遗传算法对模型求解，极大地提高车辆调度适时性的保证度和配送运输服务的质量，说明该模型及算法具有较好的应用价值。     

随机需求下蓄冷式多温共配优化模型北大核心CSCDCSSCI

针对随机需求下蓄冷式多温共配问题,综合考虑配送过程中的固定成本、行驶成本、保温箱成本、碳税成本及顾客需求的随机性,以配送总成本最小化为目标,建立了随机需求下蓄冷式多温共配的优化模型及算法。将容量无法交叉使用的多区隔车辆补货路径的随机动态规划及其算法拓展至车容量可以交叉使用的蓄冷式多温共配。采用事前估计策略求解随机需求所带来的回程补货问题,并根据概率分布构造了多维冷链品剩余量分布图用以决策可能的前行/回程方案。最后,通过算例验证了模型及算法的有效性。     

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.     

一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。     

存在车辆租赁及共享且有时间窗的多配送中心开环VRP

针对企业自身运力有限以及旗下多个配送中心在各决策周期运力不均衡的情况,提出了一类具有多个配送中心、需要进行车辆租赁和车辆共享、有时间窗限制、开环的VRP, 建立了相应的混合整数规划模型.通过引入一个虚拟配送中心,将多配送中心VRP 转化为单配送中心VRP, 并设计了一种结合扫描算法和C-W节约算法、对车辆路径和车辆调度统筹优化的混合遗传算法.最后,以重庆天友乳业物流分公司的业务数据对该模型的可行性和有效性进行了验证, 结果表明本文所提方法与该企业现有的配送方案相比,在配送总里程、配送总成本和车辆在途时间等方面均有明显改进.此外,进行了模型参数的灵敏度分析和算法的收敛性分析, 结果表明该算法具有较好的性能.     

基于实时信息的城市配送车辆动态路径优化

针对城市物流配送的现状,研究了信息在配送过程中实时变化的动态车辆调度问题。分析了需求量在配送途中发生变化、需求点增减、道路交通中断、车辆在行驶过程中出现故障四种动态事件情形下的配送线路实时优化问题。通过引入虚拟顾客,将动态车辆路径问题转化为经典的静态单车型车辆路径问题,提出了动态车辆路径问题的模型构建方法。分构建初始线路和对线路进行实时优化两阶段完成对配送线路的规划,并运用混合遗传算法对其寻优。实验结果表明,本文模型和算法可以有效降低企业配送成本。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

随机动态车队管理问题

详细描述随机动态车队管理问题，分析问题的随机特性，建立问题的随机线性规划模型。根据未来需求的概率分布函数，设计期望车辆数的估计方法、车辆选择概率的确定方法和车辆期望收益值的确定方法，从而确定线性替代函数斜率，构造线性替代函数来逼近目标函数中的期望函数部分，使问题分解为多个单时段单节点问题，并设计单时段单节点问题的求解方法。最后给出问题的完整求解过程，从而使问题能够得到有效解决。     

基于模糊随机期望规划的跨国供应链战术计划模型

首先对跨国供应链计划进行了简要介绍,并且讨论了跨国供应链中的不确定因素-市场需求的三种数学描述形式-随机、模糊、模糊随机;提出了基于模糊随机期望规划的生产-分销二级跨国供应链战术计划模型,它与以往供应链计划模型最大的不同之处在于将市场需求看作模糊随机变量;然后设计了计算机模糊随机模拟技术和遗传算法相结合的智能算法求解模型;最后对模型进行了数值仿真分析,即对模糊随机期望模型使用智能算法,对其等值确定性模型使用分枝定界法,计算结果精度对比证明了模糊随机期望模型的有效性.     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

一类混合机会约束整数规划模型及其应用

提出并建立了一类混合机会约束整数规划模型,该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术,给出了求解该机会约束整数规划模型的遗传算法。针对一类生产计划问题,在模糊和随机两类不确定因素同时并存的情况下,分析建模和数值求解,结果说明了模型和算法的适用性和有效性。     

Improved Ant Colony System for VRPSPD with Maximum Distance Constraint

This article investigates the reverse logistics vehicle routing problem with a single depot, simultaneous distribution and collection of the goods by a homogeneous fleet of vehicles under the restrictions of maximum capacities and maximum distance. A mixed integer programming model is established. To solve the model, an Ant Colony System (ACS) approach combined with the pheromone updating strategy of ASRank and MMAS ant algorithm is proposed. In such approach, the vehicle residual loading capacity is introduced into the heuristic function considering the complex feature of fluctuating vehicle load. Moreover, the initial load is designed to be a random value correlated to the delivery and pick-up demands of the rest clients. The experimental study indicates that the proposed approach could improve the vehicle load rate and avoid the added total distance caused by the fluctuating load and the maximum capacity constraint. It could reach the satisfied solutions with high convergence speed in an acceptable computational time.     

具有不确定性产出库存系统的随机比较

研究离散时间、单类产品、周期盘点的具有不确定性产出和不确定性需求库存系统的优化与设计问题,主要目的在于分析产出和需求的可变性对系统最优策略和最优费用的影响.对于单周期情形利用随机序的性质我们给出了最优库存水平和最优费用的随机比较结果.对于多周期具有独立产出率和独立需求的库存系统,利用动态规划方法证明了在一定的条件下最优库存水平关于时间具有随机单调性;对于多周期具有相关产出率和相关需求的库存系统,给出了系统最优费用的随机比较结果.     

基于实物期权的ERP不确定性投资分析

企业资源规划系统(ERP)项目投资具有很大的风险和不确定性,投资决策一直是困扰决策者的难题.ERP项目投资决策是一个带有潜在随机过程和约束条件的多阶段投资决策问题,包含大量内在关联的投资机会.多段随机规划方法可以较好地解决带有潜在随机过程和约束条件的多阶段决策问题,克服了二项式方法和有限微分方法难以求解多段关联复合期权的弊端.运用多段随机整数规划方法结合ERP系统的投资特点建立了基于实物期权的ERP项目投资决策分析模型,设计了合理的模型求解算法.模型很好地考虑了项目投资过程中未来收益和投入成本的不确定性,相对于传统决策评价方法更加适合于ERP投资决策.     

供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

碳限额与交易机制下考虑汇率波动的供应商选择与分配

全球采购背景下,供应商选择成为企业运营决策的关键.为研究碳限额与交易机制以及汇率波动对企业供应商选择策略的影响,本文以包括管理成本、采购成本、运输成本、库存成本以及碳交易成本的总成本最小化为目标,建立随机混合整数规划模型,探讨拥有多个采购站点的一个企业向不同的供应商采购产品的供应商选择和分配问题.研究表明,汇率波动会对供应商的选择产生影响,波动的不确定性对供应商选择决策的影响不同.相较于固定汇率确定性模型,浮动汇率确定性模型可以增加期望利润.另外,无论是否存在汇率波动,采用随机模型代替确定性模型会进一步增加期望利润.同时,碳限额与碳价格也会对供应商的选择决策产生影响.碳限额低时,企业的采购成本会逐渐上升,进而影响企业的采购决策;碳价格上升也会增加企业的采购成本,此时企业的订购量会呈"阶梯状"变化.     

随机急诊需求下基于分支定价算法的手术计划研究

手术计划是优化医疗资源配置的重要组成部分,涉及众多的不确定性,是目前医疗管理领域研究的热点和难点问题.本文聚焦于考虑急诊病人随机手术时长需求的择期病人手术计划问题研究,在各个手术室具有异质性的情况下,优化手术室的超时成本和闲置成本,并为一个计划周期内的择期手术进行手术室和手术日期的分配.建立了一个0-1整数规划模型,针对问题情境和手术计划特有的约束条件提出了满足问题特性的分支定界和列生成相结合的精确型分支定价求解算法.其中在分支定界算法上,通过对比选择适合问题特性的节点选择策略,并且提出了分步分支策略加快搜索过程.为加快列生成算法的求解,通过数值积分和等价转换将带有不确定性的子问题转变为一个0-1背包问题的变形,然后设计动态规划算法进行求解.数值实验表明,根据问题特性设计的分支定价算法可有效求解具有不同实例规模下的手术计划问题,和CPLEX相比,大规模情形下能够在可接受的计算时间内得到问题最优解.