基于库存成本优化的配送中心选址问题研究

研究了需求不确定、存在运输规模经济下的连锁零售企业的配送中心选址问题．在传统选址分析中加入了详细的库存系统分析，在此基础上，以配送中心和门店的服务水平为约束条件，建立了较为全面的配送系统年总成本优化模型，并通过该模型找到了各方案下的最优库存水平和最小成本，从而选出最佳方案．最后。通过仿真，分析了需求变化和运输距离变化对系统的总成本以及方案选择的影响，为连锁零售企业的物流配送中心选址提供了决策支持．     

占线中心选址问题竞争比的下界

对占线中心选址问题的竞争比进行了研究。对度量空间占线中心选址问题，本文证明该问题的下界是2-（n-√n^2-3n＋3/n-1），其中n为空间点的个数，该结果要优于已有的结果2-（2/n-1）.对一般空间上的占线中心选址问题，本文证明了竞争比的下界是（（n-2）△＋√（n-2）^2△^2＋4（n-2））/2（n-1）,其中△是所给空间最大的相对距离，并证明一般空间上的占线中心选址问题不存在常数竞争算法。     

逆一般中心选址问题的算法研究

主要讨论了逆一般中心选址问题的算法研究。对于实例是树且U为整数的情况,逆一般中心选址问题转化为逆中心选址问题。对于实例是一般简单图的情况,本文给出了一个逆一般中心选址问题转化为权重为1的S te iner树问题的拟多项式算法。并对于权w=1的S te iner树问题,本文也给出了一个近似界为43的近似算法。     

分布估计灰狼算法求解低碳选址路径问题

针对碳定价背景下的低碳选址路径问题(Low-Carbon Location Routing Problem, LCLRP),首先构建了一种考虑油耗和碳排放成本，并以最小化设施选址成本、车辆启用成本以及运输成本为目标的选址-路径模型；其次，根据模型的特征，设计了一种分布估计灰狼算法(Grey Wolf Optimizer with Estimation of Distribution Algorithms, GWOEDA)对其进行求解。算法利用概率模型引导灰狼，并利用多父代交叉和两种邻域搜索算子增强了算法的全局搜索与局部搜索性能。算例分析结果表明：加入概率模型学习能力的灰狼算法在选址路径问题上有更好的寻优能力，并且在碳定价背景下，所构建的模型可以有效降低总成本和碳排放量。     

物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法

对一般网络上的占线中心选址问题及其竞争算法进行了研究.文献[6]证明了该问题的竞争比下界是(n-2△e+√(n-22△e2+4(n-1)/2(n-1)) ,其中△e是所给空间最大的相对距离,并证明了该问题不存在常数竞争比的竞争算法.本文给出了一个多项式时间的竞争算法,并证明该算法的竞争比为△e△w,其中△w是所给空间点间的最大相对权重.所得结论不仅对于理论上占线中心选址问题的竞争算法的设计与分析,还是对于实际中的选址决策,都具有一定的指导意义.     

模拟植物生长算法在设施选址问题中的应用

以模拟植物生长算法为工具，提出了一种解决设施选址问题的智能优化算法, 结合配送中心选址的实际案例，将模拟植物生长算法与遗传算法的计算结果进行比较，结果表明该算法比遗传算法在精度上有所提高；在此基础上，以50个随机选取的用户为背景，解决了韦伯型多设施选址问题, 不同于其它启发式算法，模拟植物生长算法在得到全局最优解的同时，还可以根据设施数量的不同，将全局最优解与局部最优解进行组合，可以建立整体最优的设施布局, 本算法在应用中显示了精确性、稳定性和通用性特点，是模拟植物生长算法在解决选址问题上的具体应用。     

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.     

基于低碳视角的两阶段开放式选址路径问题——燃油车与电动车对比

针对传统两阶段开放式选址-路径问题（2E-OLRP），考虑速度和负载对能量消耗和CO₂排放的影响，基于燃油车和电动车的行驶与排放特性，分别建立了燃油车和电动车的两阶段开放式选址路径问题模型，并提出一种改进的模拟退火算法对两种模型进行求解.为验证本文模型与算法的有效性和实用性，进行了3种对比分析：两种模型与传统2E-OLRP模型的对比；两种模型的算法求解结果与精确解的对比；两种模型经济成本与排放成本的对比.结果表明：两种模型与传统2E-OLRP模型相比，均具有明显优势；所提出的算法能快速有效的求解此类模型；就运输活动而言，与燃油车相比，电动车能节约3.44%的总成本、减少74.03%的CO₂排放量.以上研究结果可为物流企业在运输配送中的节能减排提供决策支持.     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法

对带装载能力限制的开放式车辆路径问题的求解进行了研究,提出了一种用于求解该问题的遗传算法.对算法中几个关键操作的不同实现方式的性能进行了比较.给出了算法对标准测试算例的运算结果,并与文献中目前最好的结果进行了比较和分析.     

求解带软时间窗的车辆路径问题的改进遗传算法

带软时让窗的车辆路径问题(VRPSTW)是在基本的车辆路径问题(VRP)上增加了时间窗约束条件的一种更化形式，是一个典型的NP-难问题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制，构造一个改进的遗传算法来求解VRPSTW，并将求解结果与其他遗传算法比较。比较结果显示，该算法具有较好的性能。     

一类特殊二次分配问题及其求解

二次分配问题(quadratic assignment problem,QAP)是应用于诸多领域的组合优化NP-难题,许多从实际问题中抽象出来的二次分配问题,其流矩阵与距离矩阵中存在大量零元素,如果在该类二次分配问题的求解中,能够充分利用这些零元素的信息,将大大缩减问题的规模,节省大量运算时间.本文以二次分配问题的线性松弛模型为基础,分别从理论和实验的角度对这类二次分配问题的求解进行了研究,说明了二次分配问题求解中,先行利用零元素信息减小问题规模的可行性和重要性.     

卫星观测联合调度问题的VRP与JSP模型

针对一类具有车辆路线和加工调度混合特征的卫星观测联合调度问题，对车辆路线和加工调度两类常见的优化问题模型及其求解技术进行了比较研究，探讨了两类模型的相互转化形式及模型特征与求解技术问的相互关系，在此基础上，给出了一种可行的卫星观测联合调度问题的建模方式，并利用约束规划工具软件进行了实现。与其它形式模型的比较表明，所建模型的求解效率和质量更适合大规模卫星调度问题的实际应用需求。     

连续网络上的占线可恢复加拿大旅行者问题

针对堵塞完全在无法预知的情况下一个个出现，且堵塞恢复时间信息可以获取的占线可恢复加拿大旅行者问题，给出连续网络上的等待策略和移动策略以及相应策略下的竞争比，并对两种策略的执行效果进行分析和比较。     

具有时间窗口约束的并行机床调度问题研究

具有时间窗口约束的并行机床调度问题可以被描述为在M台互不相同机器上安排加工N个工件。每个工件只能在一个给定机器子集中的一台机器上加工，且加工过程只能在给定的离散时间窗口内进行，并且工件的加工时间长度和时间窗口约束与加工机器有关。为了解决该问题，本文给出一种集成约束规划与禁忌搜索的搜索算法，其中约束规划系统被作为验证解的可行性和确定变量的值，而禁忌搜索过程被用来对解空间进行搜索。讨论禁忌搜索过程中的初始解产生、邻域结构、禁忌列表、解空间搜索等算法设计问题。最后给出算法在不同问题实例上的算法效率比较及分析。     

多车型动态车辆调度及其遗传算法

研究了允许多种车型同时调用的动态车辆调度问题:分别以路径最短为目标和以油耗成本最少为目标进行动态车辆调度优化,并设计了相应的遗传算法。本文最后的实例进行了验证,发现以油耗最少为目标,不仅考虑了不同车型的容量限制,而且考虑了动态载重量的油耗影响,更加符合实际情况,因此其优化结果更加合理。     

限制信息条件下基于时间窗的占线装-卸货问题及其竞争分析

提出并研究限制信息条件下基于时间窗的占线装一卸货问题。客户在提出服务请求时只指定需要承运的货物的装载地，而没有提供目的地信息，服务车只有在到达装载地之后才知道目的地的具体位置，如现实中的出租车调度和电梯调度等问题。就两种度量空间对限制信息条件下带时间窗的占线装一卸货问题进行了分析，分别给出了两种竞争策略及其竞争比结果，并得到了针对该问题的任何确定型算法的竞争比下界。     

Problem Conceptualisation Using Idea Networks

The social act of conceptualising a situation as problematic is thought to determine what will later be seen as a satisfactory solution. Pierce argues that conceptualising something (or an event) is a process of thinking about it through a set of conceptual frames. This paper presents a method for emerging those conceptual frames from preliminary discussions with participants. It draws on the work of Christopher Alexander and the Small Worlds phenomenon. Alexander suggests that participants’ statements can be thought of as being networked. The Small Worlds phenomenon then suggests that this network will not be uniform but rather be made up of a number of clusters (small worlds). These can be used to identify the conceptual frames in the participants’ statements. Therefore, the argument of this paper is that this method can be used to conceptualise problems. Having an explicit method is thought preferable to calling for unspecified creativity. The creativity comes from the method taking Dewey’s advice to switch between analysis and synthesis. The paper’s argument will be supported by explaining how the method can be practiced, while explaining why (theorising) the steps advised might be creative.