广西北部湾同城化战略思考

提升北部湾经济区城镇化水平,加快区域经济一体化,推进北部湾四市同城化,是提高北部湾经济区整体实力和综合竞争力,增强对全区经济发展的辐射带动作用,打造新的经济增长极和北部湾经济升级版的重大举措。要通过建立多元化的新型地方治理机制、区域一体化市场体系和市际利益协调机制、破除产业同质化竞争、推动城市基础设施、城市发展和城镇体系、产业一体、物流通关和社会事业同城化发展,把握规律,改革创新,破除体制机制障碍,加快北部湾经济区同城化水平。     

随机需求下多周期供应链库存配送联合优化模型

库存与配送是影响供应链成本的2大要素,库存与配送联合优化对于降低供应链成本有着重要的意义。文章考虑允许缺货且需求随机的情形,建立了多周期多产品单对单2级供应链库存配送联合优化模型;针对缺货损费用和存货2种情境,分别对该模型进行了再优化,并求解出单周期最佳订货量;同时借鉴供应商管理库存(VMI)策略,采用满载量与非满载量相结合的方式求解出零售商所需的最佳车辆数;最后,通过仿真实验表明了将库存配送联合优化比单独优化在降低成本方面有了显著提高,并验证了所建立模型的可行性和实用性。     

改进的NSGA-Ⅱ算法的柔性物料搬运策略

针对传统的装配车间拉动式物料配送存在拣货效率低和配送成本高的问题,提出了以搬运机器人为中心的柔性物料配送策略.建立了以完工时间、延期时间、负载和能耗等目标最小化的多目标多机器人协作配送调度模型;并结合模型特点提出了一种改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-II,NSGA-Ⅱ),对算法的流程、编码方法和遗传算子进行了设计和改进.最后以某汽车部件装配车间为例,运用改进的NSGA-Ⅱ算法对所建模型进行求解,并与经典的NSGA-Ⅱ算法进行了对比分析,验证了算法的可行性和有效性.结果表明,改进的NSGA-Ⅱ算法在求解柔性物料配送问题时具有更优的性能.     

一种优化的SLAM变电站复杂环境地图构建

针对变电站等复杂环境地图构建问题,分析对比了目前几种主流激光SLAM算法,以Cartographer SLAM作为研究基础,在此基础上提出了一种优化后的SLAM建图方案,该方法基于双2D激光雷达互相垂直的方法实现三维建图的新系统,具体实现是通过高精度校准方法标定两台2D激光仪的位姿关系,并对两组数据进行优化融合以获得高精度的三维数据,进而保证最终定位和建图的精度。用Ubuntu 16.04环境下进行了仿真和实验,实验结果表明上述方案具很好的有效性和可实施性。     

基于哈里斯鹰算法的两级冷链配送路径优化

农产品供应链是农产品流通现代化的重要体现。随着生活水平的提高,人们对生鲜农产品的需求逐渐增加,农产品供应链冷链配送压力不断增大,农产品包装也随之造成严重的环境污染。文章基于对包装二次利用的考虑,以车辆固定成本、车辆运输成本及制冷成本最小为目标,构建考虑客户满意度的两级生鲜农产品冷链车辆路径优化数学模型,融合变邻域搜索机制的离散哈里斯鹰算法对该模型进行求解,使用迭代贪心算法和随机方法生成初始解,然后使用设计的搜索算子寻优。通过仿真实验对提出算法与其他算法和数字优化技术（CPLEX）进行对比,验证了文章提出的改进哈里斯算法可行性、高效性及稳定性,对城市限行下农产品冷链配送路径优化问题研究具有一定的意义。     

车辆与无人机混合编队的路径优化问题模型构建

为研究无人机与传统车辆配送融合的混合编队问题,即车辆与无人机混合编队路径优化问题(vehicle-drone routing problem,VDRP),梳理了近年来国内外针对无人机与车辆配送路径优化的相关数学模型构建方法,据此提出在传统旅行商模型(traveling salesman problem,TSP)和车辆路...     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

基于遗传算法的配送优化算法设计与实现

为了在有限的资源下,以最小成本完成物资的配送,需要对配送路由进行优化。提出了一种配送优化算法,它在遗传算法基础上根据物资配送的特点选取种点和需求点,并利用配送点需求量进行区位分配结果的优化。仿真结果表明,算法能有效地解决种点的选取问题。极大地减少了运算时间,能在较短的时间内获得较优的解决方案。     

资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

动态取送问题研究综述

随着动态取送问题(dynamic pickup and delivery problem,DPDP)应用于网约车调度、外卖配送等新的领域,具有大规模、强实时、强动态特征的DPDP引起学术界的日益关注.本文首先介绍了动态取送问题的应用和影响因素,从配送模式和配送对象的角度对不同应用背景下的DPDP进行了分类.之后介绍了动态取送问题的定义和特征、常见的求解策略和动态算法的评价标准.选取了三个典型应用(动态拨召服务、网约车调度、即时配送),比较了不同应用背景下问题的共性特征和区别之处,分类回顾了不同问题模型和算法的研究成果.最后,结合目前研究成果对未来发展方向进行了展望.