在线订餐生产配送联合调度模型及算法

当前在线订餐配送延迟严重,如何协调生产和配送环节使快餐最快送达,已成为在线订餐亟待解决的问题。针对订单信息提前未知、厨师及配送车辆有限等特点,构建并行机生产多车多任务配送联合优化模型,以最小化所有订单的总服务时间跨度之和,并设计三阶段启发式在线调度算法进行求解。以某在线餐厅高峰期到达率服从泊松分布(λ=1,2,3,4)的订单进行数值实验,将三阶段启发式算法与传统算法实验结果进行比较。研究表明,当λ=2,3,4时,三阶段启发式算法的总服务时间跨度之和较短且对总服务时间跨度之和的优化幅度随λ值的增大而提高。构建的模型及算法有利于高峰期餐厅生成生产配送联合调度方案,优化生产配送资源。     

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.     

电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型.设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.     

带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化

针对线上到线下（O2O）生鲜外卖订单动态性高和配送服务时效性强的特征，建立以配送距离最小为目标，带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化模型。根据硬时间窗的要求和合单配送思想，设计滚动时域延迟配送算法进行求解。通过大量数值仿真实验验证了该算法在实际网络与一般仿真网络中均具有有效性，并且配送距离比滚动时域非延迟配送算法短。通过对各项参数的敏感性分析，发现滚动时域时长不宜过长或过短，且订单的时间窗对配送距离的影响不明显。为了缩短配送距离，可以增加配送员车容量。研究结果可为生鲜企业的即时配送车辆调度提供理论指导。     

动态需求下考虑订单聚类的外卖配送路径优化

外卖配送路径优化包括骑手间订单分配和骑手配送路径规划两部分。针对其中订单动态产生和骑手位置不断变化的问题，基于预优化后动态调整的思想建立以最小化超时订单比例、单均配送时间和单均行驶距离为目标的两阶段优化模型。在预优化阶段，设计改进变邻域搜索算法获得初始配送方案；在动态调整阶段，采用周期性优化策略，将不断变换的骑手位置转化为虚拟配送中心车辆问题进行求解；在每一阶段采用不同的聚类方法对订单进行聚类，优化初始解的质量以更快求解。结果验证了本文策略和算法在求解动态外卖配送路径问题时的有效性和可行性。研究成果不仅深化拓展了PDVRP(pickup and delivery vehicle routing problem with time window)相关理论研究，也为外卖平台提供一种科学的优化方案。     

基于延迟理论的Supply Hub出库调度模型

考虑了配送准时性和配送成本之间的悖反关系,将延迟理论引入配送调度,研究了订单随机到达、准时配送的supply hub的出库调度问题.考虑订单到达时间的随机性对配送准时性的影响,设计了一个带延迟因子的滚动调度模型,建立了supply hub准时制配送的出库调度多目标规划模型.根据模型的特点,设计了求解模型的克隆免疫算法.最后,结合数值实验,对延迟调度模型和实际使用的调度模型进行了对比分析.研究结果表明,带延迟因子的调度模型相比常规调度策略.能明显降低随机性订单的配送成本.     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法（PSO）求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题.     

生鲜农产品多隔室冷链配送车辆路径优化

针对生鲜农产品需求呈现出的高鲜活度、多品种、小批量特性,越来越多的生鲜农产品配送商采用多隔室配送车辆进行生鲜农产品冷链物流配送。本文以生鲜农产品配送商配送成本最小化为目标,建立了生鲜农产品多隔室车辆路径优化模型,然后设计粒子群算法进行求解,最后通过实例验证了粒子群算法在求解生鲜农产品多隔室车辆路径问题时的优越性和稳定性。实验结果表明:粒子群算法不仅可以从配送成本实现对生鲜农产品多隔室车辆路径问题的优化,而且该算法具有良好的收敛性。     

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.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

最小化车辆数的供应商直接配送策略

研究零售商具有周期性需求, 供应商采用直接配送策略情形下以最小化车辆数为目标的供应商配送问题. 给出并证明了一辆车存在可行日程安排时零售商最大配送周期满足的充分条件, 在此基础上, 运用将零售商集合划分成尽量少的子集合的思想, 保证每个子集合中零售商都可用一辆车配送货物, 设计了子集划分策略. 证明在任何情况下, 子集划分策略给出的车辆数都不会超过最少需要的车辆数的2.29倍.     

基于零售商私有信息的分销系统协调

研究了采用动态分配策略和固定路线运输策略的单供应商多零售商分销系统. 具体研究两种分销系统: a.供应商实时监控零售商库存水平并依据此信息作决策; b.供应商依赖零售商自行汇报的库存水平作决策. 证明在b系统下, 讲实话不是零售商最优策略, 且b系统期望成本严格大于a系统. 为使b系统获得与a系统相同的期望成本, 研究如何激励零售商讲实话. 由于采用动态分配策略, 系统涉及不止一次的库存决策, 因而每个零售商均有不止一次的机会虚报库存以最小化自己的期望成本. 研究的贡献在于通过一次转移支付解决了零售商多次虚报问题, 使得零售商讲实话成为贝氏均衡; 同时最小化了系统及各零售商的期望成本.     

基于自适应遗传算法的渠系优化配水模型研究

针对现有的建立在假定下级渠道配水流量相等基础上的渠道优化配水模型与绝大多数渠系实际配水要求不相符合等问题,研究了下级渠道流量不等时的渠系优化配水模型及其求解方法,并通过实例对基于自适应遗传算法和基本遗传算法的模型求解方法进行了比较。结果表明,与传统方法编制的配水方案相比,提出的模型和算法确定的渠系优化配水方案斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则;利用自适应遗传算法求解模型,能在进化过程中按个体优劣和群体分散程度自动调整遗传控制参数,可显著加快收敛速度和提高计算稳定性,具有较高的工程应用价值。     

Dual worth trade-off method and its application for solving multiple criteria decision making problems

1 .INTRODUCTIONThe multiple criteria decision making ( MCDM)problem has two remarkable properties : incom-mensurability and inter-contradictoriness amongobjectives . By incommensurability among objec-tives is meant that there is no uniform measuringstandard for each objective ,hence it is difficult tocompare the each other . By inter-contradictorinessis meant that if some solution is taken to makesome objective value better ,then it is possible tomake another or several other objectives …     

地区分销系统的成本优化模型及应用

研究需求不确定下由一个地区分销中心和多个零售商组成的地区分销系统，系统中地区分销中心和多个零售商都采用周期检查的最大库存水平策略(order-up-to Level policy)．首先，生成了最终顾客的不确定需求数据．然后，分别给出了有限计划水平内地区分销中心和各个零售商的成本模型，在此基础上建立了地区分销系统的独立决策优化模型和联合决策优化模型，并给出了这两类模型的求解方法．最后，通过算例表明，该地区分销系统存在“第一最优”(first-best)解，即零售商所做出的最优决策从整个地区分销系统的角度看也是最优的。     

中断条件下灾后救援基础设施网络设计研究

基础设施网络被认为是灾后救援的"生命线",如何在灾害引致中断情况下构建有效的灾后救援基础设施网络,是灾后能否及时响应的关键所在.本文首先针对灾后救援基础设施网络设计和调度问题,构建集成网络流变量、网络设计变量和调度变量的整数规划模型;其次,构建求解模型的优化方法,包括启发式调度规则和有效不等式;最后,分小规模和大规模两种网络情景,通过算例验证所构建模型及方法的有效性.研究成果可作为一个有效的灾后实时恢复活动的决策支持工具:有助于实施长期的救灾方案规划活动.