带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。     

AGV调度优化的应用场景、关键因素和研究方法综述

针对自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)调度问题,梳理了制造、仓储、港口以及快递分拨中心中的AGV使用和调度研究现状,发现以快递分拨中心为代表的服务业是新兴且研究较为薄弱的领域;分析了AGV调度优化需考虑的因素,发现数量配置与充电管理两个关键因素联合考虑的不足,建议未来在大规模动态调度研究中将二者统筹考虑;从精确方法、近似方法和基于人工智能的新方法3个方面总结AGV调度研究方法,建议未来可在启发式算法的基础上融入基于人工智能的新技术和新方法以获得创新。     

信息不对称下零售商销售延保服务的产品服务供应链激励契约设计

针对由一个制造商和一个零售商组成的产品服务供应链(其中制造商生产产品并提供延保服务,零售商销售产品和延保服务,零售商的延保服务销售努力程度为其私有信息),建立了制造商和零售商之间的委托代理模型,研究产品与延保服务的定价策略及制造商的激励契约设计问题,分析了产品故障率、延保服务成本等因素对均衡结果的影响,以及信息不对称对企业价格决策和产品服务供应链系统利润的影响。结果表明:制造商和零售商应根据信息条件和销售努力类型调整延保服务批发价格和销售价格;零售商的信息优势并不总是产生信息租金;零售商促销努力程度与制造商利润的正相关关系受到产品故障率的影响;信息不对称并不一定对供应链系统利润产生不利影响。     

不确定需求下考虑混合时间窗的多式联运路径优化

针对多式联运运输网络复杂等问题,提出一种基于不确定的客户需求,引入混合时间窗约束,以总成本、碳排放量最小为优化目标的多式联运优化模型,运用三角模糊数以及机会约束规划理论对模型进行清晰化.考虑粒子群算法的局限性,将模拟退火算法的思想与其结合,对基本粒子群算法进行改进.通过实例分析以及运用灵敏度分析法,分析了运量的不确定性以及节点运输能力与中转能力对路径优化产生的影响.结果表明,基于模拟退火的粒子群算法的寻优能力优于粒子群算法.随着客户对需求量的满意度增加,总运输成本和碳排放量也会增加,增强各种运输方式的运输能力和节点中转能力可以有效降低运输成本,优化运输路径,为决策者选择运输方案提供依据.     

零售商提供延保服务下考虑企业社会责任的产品服务供应链合作模式

针对产品服务供应链企业的社会责任(corporate social responsibility, CRS)问题,构建了一个制造商和一个零售商组成的产品服务供应链,对比分析了零售商单独实施产品和延保服务CRS行为、制造商和零售商共同实施产品和延保服务CRS行为,制造商单独实施产品和延保服务CRS行为以及集中决策4种情形下供应链企业的社会责任。研究表明,协调契约不仅使制造商和零售商实现合作还可以提高消费者剩余,提高产品剩余和延保服务剩余关切程度在大多数情况下可以提高供应链企业利润。最后通过数值算例分析了4种情形下产品消费者剩余、延保服务消费者剩余和消费者总剩余的差异。     

B2C 电子商务物流中心选址-路径综合优化研究

为优化 B2C（business-to-customer）电子商务物流系统,结合 B2C 电子商务特点,构建以物流成本最小为目标函数、以运输时间和供需关系限制为约束条件的电子商务物流中心混合整数规划模型,采用改进的遗传算法将电子商务物流中心选址的混合整数规划模型求解过程转换成求解最优运输路径问题,并且设置惩罚算子对超过运输时间限制的方案进行特定的惩罚处理,设计合适的染色体编码方式、交叉算子、变异算子、惩罚函数等。通过随机生成的数据运用 Matlab 软件进行算例仿真模拟,验证模型的有效性。