基于系统动力学的水上石油物流系统建模与仿真

分析了石油物流系统的特点及其复杂性,界定了水上石油物流系统,建立了中国水上石油物流系统的动力学模型,采用相关统计数据对模型进行了验证.对未来中国水上石油物流的发展趋势和主要影响要素进行了模拟仿真,结果表明该模型有效可靠,可以用来对中国水上石油物流系统的运作机理进行分析和决策.     

溢油-BL理论在港口经济腹地划分中的应用

为了更加准确地划分港口经济腹地的范围,在总结影响腹地范围划分的各因素基础上,结合港口腹地范围的地理分布特点,构建了基于水面溢油及BL（Binary Logit）理论的港口经济腹地范围划分模型,并具体分析了模型中各参量的意义及取值方法,最后,将厦门港的实际运行数据代入所建模型,计算其腹地范围,并用计算结果与厦门港传统经验腹地范围相比较,以验证所构建模型具备的可信度。     

基于模拟退火算法的集装箱场桥调度优化

为了降低码头的运营成本,提高客户满意度,在分析集卡送箱进场作业流程的基础上,运用时间窗函数,建立以场桥与集卡相互等待时间最短以及场桥移动距离最短为目标的数学模型,根据模型特点设计模拟退火算法,实例数据代入的结果验证了该模型及算法的有效性。     

考虑订单优先级带时间窗的多车型开放式车辆路径问题研究

针对物流运输中具有优先级的配送订单情况以及新能源车辆、燃油车辆混合配送的车辆路径优化问题,同时考虑车辆可行驶区域限制、车辆载重量、客户送货时间需求、新能源车辆充电约束,构建以碳排放成本、货运成本和时间窗惩罚成本总和最小的目标函数。根据订单优先配送特征设计带有优先策略的粒子群算法求解问题,并基于条件采用适应性算例进行实验,验证算法对考虑优先级订单序列带有时间窗的多车型开放式车辆路径问题的有效性。     

基于蚁群-免疫算法的组团弹性物流配送优化

为有效降低烟草配送成本,从配送与补货角度,提出组团式新型物流配送模式.结合位置、需求与补货周期等信息,将需求点按小组划分,建立了组团弹性配送优化模型.以配送路径最短为目标,设计了组团弹性模式下的蚁群-免疫算法,实现了对配送路径的优化和仿真.通过实验例证和对比分析,验证了模型可行性与算法的有效性.     

组合预测模型在物流需求预测中的应用

通过对物流需求影响因素的分析，建立了回归分析、灰色系统及神经网络方法的物流需求单项预测模型，鉴于单项预测模型的局限性，以误差绝对值加权和最小为最优化准则，建立了物流需求组合预测模型，并辅以实例进行分析和验证，通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度，可以作为未来物流需求量预测的有效工具。     

把大连港建设成我国北方集装箱枢纽港的研究

分析了大连港的发展和腹地经济的发展,阐述了大连港在建设我国北方集装箱枢纽港过程中面临的竞争关系,通过对大连港与天津青岛两港集装箱运输发展的差距匠比较分析,提出了发展大连港集装箱运输的重点措施。     

大数据驱动下自动化码头资源冲突辨识

为辨识自动化码头资源冲突,从而更好地管理自动化码头资源,以厦门远海自动化码头为研究对象,应用模糊聚类算法,对码头大数据进行聚类分析,得出影响码头效能因素的分类结果。利用分类结果构建熵权物元模型,对码头资源冲突进行辨识,得出自动化码头资源冲突仿真图。通过实例分析可知:自动化码头资源冲突曲线呈现"V"型特征,各类冲突因素相互交叉,末端作业的资源冲突相对显著。     

福建省进口LNG船舶运输经济性分析

分析了LNG船舶运输的特征及船型的发展趋势，建立了LNG船舶经济论证的评价指标，得出了单船和船队营运情况下的优选船型．     

智能化物流配送调度优化平台设计及实现

针对现代物流配送所具有的信息化、智能化特征,结合典型企业对智能化配送调度优化平台的实际需求,综合采用GPS、GIS、运筹优化算法、无线网络通信技术等多种技术,设计并实现了服务于物流配送企业的智能调度优化决策支持平台,能够对配送资源、线路、调度和作业流程进行模拟优化,从而为科学制定调度计划、组织合理配送线路等提供决策参考依据.