中断风险下易腐品多目标闭环供应链网络模型

在当今全球化和高度不确定的商业环境中,供应链网络容易遭遇设施中断、路径中断等多重中断风险。同时考虑到易腐品需求波动大、易损耗、退货率高、处理不当会污染环境等问题,以最小经济成本、最小环境影响、最大社会效益为目标,提出缓解中断风险的策略并构建了不确定条件下易腐品多目标闭环供应链网络模型。为了减少不确定参数的影响,实现最优设施选址与最佳配送路径的决策安排,将易腐品需求量和退货量设定为三角模糊值,采用模糊机会约束方法解决模型中的不确定约束问题。以上海市某易腐品企业为例,通过遗传算法和粒子群算法对模型进行求解。结果表明,采用缓解中断风险的策略可以显著改善供应链网络在中断情况下的表现,且相对于单目标优化,多目标优化整体表现更优。     

多目标多周期多阶段逆向物流网络动态联建

针对塑料制品的回收与再利用问题,构建了以最小网络总成本、最低碳交易成本及最小环境影响程度为目标函数的碳交易环境下多目标多周期多阶段政企结合逆向物流网络动态联建模型。并以上海市废旧塑料制品回收为例,采用遗传算法和粒子群算法验证了模型的有效性。结果表明,该模型有助于减少对环境的负面影响、降低系统总成本、优化各阶段的资源输入,为政企结合逆向物流网络联建提供了借鉴。     

基于模糊的端铣加工参数多目标优化模型

分析了端铣加工参数传统优化模型的缺陷,引入模糊数学方法描述具有模糊性的经验参数、经验约束以及目标函数,建立了端铣加工参数的多目标模糊优化模型。根据模糊集合原理将模糊模型转化为一个传统的单目标非模糊优化问题,从而可采用任一非线性规划求解器进行求解,由于考虑了实际加工中多种模糊因素的影响,模糊优化模型更符合生产实际。算例表明,模糊优化解具有优越性。     

考虑碳排放的多周期医药逆向物流网络联建研究

为建立有效的过期药品或废旧医疗器材回收网络,文章构建了考虑碳排放的多周期医药逆向物流网络联建模型,并采用遗传算法(GA)进行算例分析,从而验证了模型的有效性.结果表明,与单周期系统相比,该多周期系统具有动态性、系统总成本达到最低、碳排放量明显减少的优点.同时研究也为构建地区性医药逆向物流网络,降低系统运营成本以及响应国家节能减排号召提供了借鉴.     

基于QFD的产品多目标规划模型

基于带有模糊系数的模糊回归及模糊优化理论,提出了一种确定关联函数及自相关函数的数学方法,进而建立了基于质量功能展开的产品多目标规划模型·仿真研究表明,该模型适合于各种工程设计问题,尤其是在不确定的、模糊的条件下,能够有效地确定关联函数及自相关函数,帮助开发人员优化顾客需求的满意水平,优化工程特性目标值,在资源约束下使产品的顾客满意度最大·     

复杂建筑火灾中的人员疏散路径多目标规划

针对复杂建筑火灾中的人员疏散动态路径优化策略问题,以火灾情境下的动态疏散网络数据模型为基础,结合网络流优化和群智能方法,构建以最短时间、最小风险水平和最大疏散容量为目标的路径优化模型.通过改进的自适应果蝇算法,实现了节点和路径容量受限的动态疏散路径规划.通过对所建模型的性能测试和疏散过程实验,验证了多目标路径优化模型的有效性.实验结果也反映了多目标路径规划策略更加贴近复杂建筑火灾中的人员疏散实际情况,对于规划不确定因素影响下的复杂空间疏散路径具有可行性.     

不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法

针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。     

基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.     

连锁超市门店选址与配送中心选择集成决策研究

针对连锁超市门店选址与配送中心选择及采购量比例分配建立以成本、交货期、质量为准则的多目标混合整数规划模型,考虑到门店选址的同时,兼顾潜在市场需求所决定的门店规模,将零售饱和指数转化为一项约束集成到优化模型中.由于多目标的权衡具有模糊性,进一步将模型转变为模糊多目标规划模型,然后用模糊层次分析法确定各个目标的权数;最后应用模糊集理论的最大(小)值法,将加权模糊多目标混合整数规划模型转化为清晰化的单目标混合整数规划,求出问题的最优解,并通过应用算例进一步证明了该模型的有效性和可行性.     

不确定条件下多产品第四方物流闭环网络鲁棒优化研究

在不确定条件下,构建了一个包括生产商、集中退货中心、消费区/初始退货点、维修处理中心、分销中心和废弃处置中心的单周期多产品第四方物流闭环网络选址模型。在销售量和退货率均不确定的情况下,用鲁棒优化的方法进行优化,目标是使总成本最小。通过lingo 10对具体算例进行求解。结果验证了该模型的鲁棒性。     

电网规划的多目标模糊优化方法

建立了一个用于电网规划的多目标优化模型。模型中同时计及了规划方案的经济性和可靠性双重目标。通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊规划问题进行求解。最后,本文还给出了我国某城市电网规划的计算结果,证明了所提模型及算法的可行性。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

可循环快递箱逆向物流网络选址规划

如今,部分电商企业为了减少大量快递包装带来的污染浪费问题,相继推出了可循环利用的快递箱。但是,循环箱虽然环保,逆向物流过程却十分复杂,不仅回收成本高且回收率低。为了解决这些问题,文中提出企业自营物流回收模式,自营物流企业通过建立回收点和再制造中心,对循环箱进行回收、处理、再利用的逆向物流过程。以回收网络总成本最低为目标函数,建立混合整数规划模型,并采用cplex软件求解算例。结果表明,在备选回收点中选择2、3、5号点,再制造中心选择3、5号点达到逆向物流网络成本最低,证明该模型适用于拥有自营物流的企业解决快递箱逆向物流过程的选址规划问题。     

可修复产品逆向物流网络的鲁棒优化模型研究

考虑一类同时具有回收、再处理、处理和废物处理中心的可修复产品逆向物流网络在产品回收率不确定环境下的网络优化问题.为了提高可修复产品逆向物流网络的经济效益和网络的稳健性,建立了可修复产品逆向物流网络在产品回收率不确定情况下的鲁棒优化模型,分析了鲁棒优化模型解的存在性.     

基于反馈控制原理可靠性多目标优化设计的满意解

通过对多目标优化问题不确定性因素的分析，将有效解问题扩展到模糊多目标优化模型软计算满意解求解问题．利用模糊集理论中隶属函数，将各子目标模糊化后处理为满意度函数，进而在分析控制系统中的闭环控制原理和多目标满意解优化软计算的动态过程的相似性后，提出了建立基于闭环反馈控制原理，由协调校正权函数、相对优属度函数和重要性加权指数构成的多目标满意解总评价函数方法．最后，给出机械零件可靠性多目标满意解优化实例进行验证．     

多目标电网规划的一般最优化模型

针对现有电网规划中难以很好综合考虑经济性和可靠性的问题，在对电网规划进行数学描述的基础上，以供应方开发成本最小和需求方缺电成本最小为目标函数，提出了多目标电网规划的一般最优化模型，并直接在算法的寻优过程体现该最优化模型．同时以改进的混合遗传模拟退火算法为求解工具，来解决该多目标电网规划问题．算例证明了该模型的有效性．     

考虑电网结构脆弱性的配电网网架优化规划

基于复杂网络理论,从网络拓扑结构角度对配电网网架结构的脆弱性进行评估。建立了以配电网投资及运行费用最小、结构脆弱性指标最优为目标的配电网网架多目标优化规划模型。采用改进最小生成树算法,并将经济性指标的减少率和结构脆弱性指标的增长率之和作为迭代过程中的目标函数,将多目标问题转化为单目标进行求解,通过16节点算例验证了该方法在求解多目标配网优化规划问题中的可行性。算例结果表明,所建立的优化规划模型能够有效地评估配电网的结构脆弱性,并能求得结构稳定、经济性好的规划方案。