大规模零担物流轴辐式网络决策优化

经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.     

低碳情景下的复合轴辐式快递网络规划

以快递网络规划问题为研究对象，分析了中国情境下多层级多服务水平复合轴辐式快递网络的特点，探讨了网络低碳化运营的内涵与情景，在此基础上构建了碳税和碳交易2种情形下的复合轴辐式快递网络规划决策模型，进而基于国内快递标杆企业的网络规划实践的实际数据、采用Lingo软件进行了相应的模型求解，分析了成本最小化目标与低碳化目标之间的关联与影响机理。研究结果表明，追求低碳化和节能减排并不会对传统的追求成本最小化目标的网络结构产生额外影响。     

考虑不确定货流及其影响的轴辐式网络随机规划模型

轴辐式网络通过节点之间的相互协作产生运输规模效应,从而降低物流成本.轴辐式网络节点之间货流的不确定性,使得对节点能力的确定具有风险,并影响节点对网络的贡献的分析.首先,考虑货流不确定性的特点,运用随机规划方法确定辐节点的吞吐能力,为了确定轴辐式网络的结构和枢纽节点的吞吐能力,在辐节点吞吐能力的基础上建立轴辐式网络设计的混合整数随机规划模型.然后,从节点流量规模、节点资源利用率、支线与干线对流平衡等角度对节点划分等级,建立多属性效用函数评估节点对网络贡献,并提出节点贡献率评价指标.最后,基于节点贡献率,分析了网络运营中存在的问题,探讨了网络调整策略,并通过算例验证了调整策略对提高网络资源利用率的有效性.     

轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快速货运是快递运输的主要形式.此类网络的物流优化问题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题.本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法.该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法.实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益.     

基于时间可靠性分析的农产品轴辐式物流网络节点选址

针对农产品轴辐式物流网络的特点及农产品物流时效性要求,将系统可靠性应用于农产品物流网络节点选址研究中。在满足用户规定的时间可靠度要求的前提下,建立了以运输总成本最小为目标的农产品物流网络节点选址模型,并设计基于全局协同搜索的混合蛙跳算法(SFLA)对模型进行求解。最后通过算例分析,验证了模型的合理性和有效性。研究结果表明,将时间可靠性分析应用于农产品物流网络节点选址研究,能够满足用户对运输时效性的要求,降低了物流运输成本,提高了农产品物流的时间可靠度。     

考虑枢纽能力选择与均衡利用的轴辐式网络设计

文章针对轴辐式网络中带能力选择的枢纽点选址与均衡利用问题,考虑枢纽处理货物流的最大中转能力,不同等级枢纽容量具有不同建设成本,将枢纽点的建设费用转换为与容量等级相关的函数进行计算,并且引入枢纽利用率的限制区间以均衡枢纽运作负荷。以最小化总成本为目标,分别采用线性与体现规模效应的非线性建设成本函数,建立基于传统枢纽选址的混合整数规划模型。算例研究表明,枢纽点能力等级的选择和均衡性策略对轴辐式物流网络的运作存在系统性影响。     

多目标约束下的联盟混合轴辐式运输网络优化

以混合轴辐式运输网络为目标网络结构,对中小物流企业联盟运输网络进行优化,将联盟组建过程中不能损害成员企业利益的个体运营成本约束、协同完成物流业务的时间约束作为主要约束条件,构建了以单位运输成本、单位货物处理成本、运输车型为变量的目标约束混合轴辐式运输网络优化模型,旨在实现多重约束下的联盟网络总成本最小,最后借助模拟退火(simulated annealing,SA)算法对模型进行了求解。研究结果表明:该模型对网络的枢纽选址、成员企业间运输线路选择和运输量分配进行了有效的优化,使优化后联盟的运营成本与直达式网络相比降低了6.8%,与纯轴辐式网络相比降低了4.71%,与普通混合轴辐式网络相比增加了1.86%,并且能够在符合成员利益情况下满足协同运输的时效性要求,具有对企业间原有运输网络改造幅度较小的特点。     

非线性规模经济效应下枢纽选址的遗传算法

在轴辐式网络中枢纽间干线运输成本相对于运量而言具有非线性的规模经济效应,在轴辐式网络单分配模型的基础上,改变传统研究中将规模经济效应处理为折扣系数常量的方法,建立基于可变规模经济效应的非线性模型,应用遗传算法进行求解。通过算例,对基本模型和考虑规模经济效应的非线性模型进行求解,得出枢纽点的选择及非枢纽点的分配方案,进而对两方案进行比较。研究结果得出:非线性规模经济效应对枢纽点选择和分配会产生影响,并能减少成本。此外,遗传算法是基于群体的一种仿生算法,能有效解决大规模的轴辐式网络枢纽选址问题。     

考虑环保多车型干线运输的低碳轴辐式网络优化

针对轴辐式网络中运输车辆的排放污染问题,提出在干线运输中组合使用排放量不同的多种车型的低碳运作策略,研究其对轴辐式网络设计的影响.基于轴辐式网络基本模型,构建考虑时间成本、干线运输车辆排放成本的多车型轴辐式网络设计的混合整数规划模型.通过算例揭示该模型的特征,发现轴辐式网络的干线运输中考虑多车型策略,会影响到轴辐式网络的枢纽选择及辐点分配;通过分析模型参数的敏感性、环保多车型策略,以及经济成本与排放的均衡,研究干线运输周转量变化与枢纽点的选择及环保多车型策略的关系,总结轴辐式网络枢纽点选择变化的特点及环保多车型策略对网络适应性的影响,形成考虑环保多车型策略的低碳轴辐式网络设计方法.     

内河航道网络优化研究

针对内河水运发展结构不合理的问题,考虑货主和航运企业与航道网络规划者之间的博弈关系,构建了一个航道网络优化的双层规划模型,上层模型以航道网络优化方案的建设成本和运行成本之和最小为目标函数,下层模型采用用户均衡的航道网络配流模型,并运用遗传算法对模型求解。以山东省为例进行实证分析,选择3个评价指标对优化方案结果与原规划结果进行对比评价,结果表明,该航道网络优化的双层规划模型所得山东省航道网络优化方案比原方案更优越,提升了区域航道网络的运行效率,验证了模型的有效性。     

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。     

预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化

为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明：改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本.     

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．     

基于网络响应面的多目标优化方法

为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈（BP）网络以及自适应共振（ART）网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.     

考虑配电网安全稳定运行的蓄热式电采暖多目标优化配置

蓄热式电采暖系统的不合理配置会对配电网的安全稳定运行带来不利影响。为此,提出一种蓄热式电采暖多目标双层优化配置模型。首先,根据历史数据计算出供暖季逐时热负荷需求,采用k-means聚类算法选取一定数量典型日场景;其次,以蓄热式电采暖系统投资成本、运行维护成本和线路负荷标准差最优为目标,建立一种基于配电网经济性和潮流均衡性的多目标双层规划模型。采用多目标粒子群算法求出Pareto最优解集,通过熵权-TOPSIS法从中选取最佳接入位置、功率和容量。最后,以改进的IEEE 33节点系统为例进行仿真分析,结果表明：该模型虽然增加了一定的经济费用,但明显改善了线路负荷分布,使配电网潮流更加均衡,保证配电网能够安全稳定运行。     

基于模糊集理论的施工项目工期—成本—质量权衡优化方法研究

基于模糊集理论对施工项目工期、成本和质量多目标权衡优化这一问题进行系统研究.研究表明:采用三角模糊数能够有效表达施工活动持续时间和成本的不确定性,通过建立质量模糊评语集及其隶属函数,可以对质量水平进行合理的量化评估.利用Pareto最优化原理,设计基于非支配排序遗传算法的运算程序,从而建立不确定条件下施工工期、成本和质量多目标权衡优化模型,决策者可以从模型获得的一系列Pareto最优解中寻求满意方案.     

电子废弃物逆向物流网络选址优化模型设计

针对电子废弃物逆向物流网络特点,从整体逆向物流选址优化角度,分析并确定了网络成本最优化混合整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming,MILP)模型.考虑废弃物的回收成本、处理成本、处理规模、经处理后碎片的销售收入、政府补贴,以及由于专业分工所带来的在不同拆解处理厂间及不同粉碎处理厂间的物料流动,可以灵活支持子网络内各个企业间物流活动.此外模型支持多种类型的电子废弃物的输入,以及经处理后产生的多种不同的物料碎片的输出,帮助优化电子废弃物逆向物流网络中的选址和物料分配等问题.     

基于膝点驱动进化算法的工程施工多目标优化

在传统的工期-成本施工优化体系上引入安全水平和环境影响两大目标，构建施工工期-成本-安全-环境多目标优化模型，采用膝点驱动进化算法KnEA进行多目标寻优。首先，构建工期-成本-安全-环境目标函数，其中安全目标函数的构建采用网络系统理论，构建工期-安全、成本-安全函数，环境目标函数考虑项目对环境的直接影响和间接影响; 然后，以工期天数、直接成本为输入，进行KnEA模型的参数设置，选取典型工程项目施工工序组合构建施工多目标优化模型。最后，利用KnEA算法求解，得到使工期-成本-安全-环境综合最优的工序执行模式组合的帕累托最优解集，与典型优化算法对比，验证了knEA算法在工程施工多目标优化中的有效性，从而证明了本文能有效指导施工过程的优化管理。     

城镇演变与道路网一体化多目标决策模型

为使城镇演变过程中道路网布局规划方案更为合理,简化布局评价、优化、调整的程序,以城镇规划年利用道路网出行的交通费用与规划所需投资建设总费用最小为目标,构建了城镇用地规划和道路网设计一体化多目标决策模型.根据遗传算法对该模型条件与处理方法进行了改进,对目标函数进行了简化,给出了具体算法及分析过程.仿真实例分析表明,该决策模型在实际应用中是可行的,能生成多套道路网布局规划方案,规划决策者可依据多准则决策方法或不同优化目标,选择适时的道路网布局方案.     

基于外点惩罚函数与NSGA-II算法的气体分馏装置多目标优化

采用多元线性回归理论,结合最小二乘法对气体分馏装置进行优化建模,提出将惩罚函数法与非支配排序遗传算法（NSGA-II）相结合的优化策略,对气体分馏装置优化模型进行求解得到Pareto最优解集。优化结果表明,文中提出的改进NSGA—II算法求得Pareto解集的收敛性和多目标优化点的分散程度要优于NSGA．II和NSGA算法,该算法克服了NSGA—II算法Pareto解集的分散程度不均匀、NSGA算法收敛性差的问题。通过对比气体分馏装置目前工况与改进NSGA—II优化算法的结果可知,改进算法的结果成功地解决了目前该气体分馏装置能耗过高的问题,使该装置达到了节能优化的目标,为气体分馏装置的节能与优化设计提供了新的有效方法。