城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于模糊认知图的物流需求预测模型研究

准确地预测社会物流需求,在政府对物流行业政策制定、企业物流活动规划中有着重要意义.本文提出一种基于模糊认知图的物流需求预测模型构建方法,综合考虑国内生产总值、进出口总额等五个经济要素与物流需求之间的相互影响关系,通过对历史数据机器学习获得相互影响权重,构建了物流需求预测模型,可对未来物流需求进行推算和预测.实验证明,该模型对物流需求的预测精度较高,效果较好.     

Evolutionary game analysis of low-carbon behavior credit supervision of logistics enterprises

Based on the low-carbon obligation fulfillment of Chinese logistics enterprises, this study constructs a tripartite evolutionary game model to analyze the evolutionary process of the interaction between the local government, logistics enterprises and the public in the process of low-carbon behavior credit supervision. Then using Netlogo software, a parameter simulation experiment is conducted to determine the optimal policy for improving the effect of supervision. The results are as follows: ① The combined influence of the local government and the public can effectively change the strategic choice of enterprises and promote the low-carbon behavior of enterprises. ② In terms of improving the effect of supervision, reducing the cost of government supervision would have a highly significant effect, and reducing the cost of the public would be counterproductive. ③ Increasing the government subsidies to enterprises and the government’s fines to enterprises both have a significant effect, and the effect of improving the former is better. However, increasing the severity of higher-level governments punishing local governments will reduce the stability of the system. ④ Supervision can be more effective by increasing the public’s impact on enterprises’ earnings rather than by increasing government subsidies to the public.     

基于WRT方法的港口危化品物流风险评估研究

针对港口危化品物流风险管理中风险因素众多和交互影响的复杂性,构建港口危化品物流的WRT风险评估模型.首先基于物理-事理-人理WSR理论构建港口危化品物流风险评估指标框架,其次通过风险过滤和排序RFRM理论对风险因素进行双重过滤,保留关键风险因素.然后基于TSS情景构建理论从物理、事理和人理三个层面构建港口危化品物流的多维风险情景,通过深入剖析各风险情景下风险因素之间的耦合关系,刻画港口危化品物流中的不同风险状态与风险源最后,基于熵权法和贝叶斯理论对我国7个重要港口进行多维情景风险评估,结果表明天津港和南京港整体风险较大,多数情况下二维情景风险大于三维情景风险,同时从多维风险情景下对物理、事理、人理的耦合风险进行分析,展示了各港口的薄弱环节,最后为港口危化品物流风险管理提出建议.     

新能源汽车城市物流碳排放模型的构建与分析

研究了新能源汽车在物流行业应用的环境收益.首先考虑物流量与碳排放量的关系,构建了新能源汽车城市物流碳排放模型,然后基于改进的Gompertz模型预测了2020年我国三个核心城市:北京、上海和天津的货物周转量,在此基础上,分析了新能源汽车的碳减排能力,并测算了新能源汽车推广应用后的碳减排总量.结果表明,新能源汽车在物流行业应用具有一定的碳减排效果,并且随着新能源汽车技术的不断发展,碳减排效果将愈加显著.政府应构建适合新能源汽车的城市物流体系、加大新能源汽车在城市物流行业应用的支持力度、并遵循市场需求发展新能源汽车技术,以促进新能源汽车城市物流的发展.     

考虑节能的城市物流配送方案优化

针对城市物流配送环节,提出了一种能够节约车辆能耗的物流配送方案优化方法.首先,在考虑载重和车速对车辆能耗因子的影响及时间窗开启前的等待时间约束等条件的基础上,提出了以能耗最小为目标的物流配送路径选择数学模型,并采用蚁群算法求解该问题,实现物流配送方案的一次节能优化;然后,基于一次优化结果,通过调整配送车辆从配送中心及各配送点出发的时刻,实现物流配送方案的二次节能优化;最后,基于北京市道路网的仿真试验显示,相对于以最短时间为目标的优化方法,本文提出的节能优化方法可使城市物流配送过程中的能源消耗平均降低约6.68％.     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

长三角区域物流空间演化与影响因素分析

以长三角区域16个核心城市2003年~2012年的物流空间布局演化特征为基础,从需求、供给、产业环境和政策等4个维度选择了影响物流集聚度的影响因素,并实证分析了这些因素对长三角区域物流空间布局变化的影响机理.研究发现:(1)10年来,长三角区域物流的空间布局同时受到集聚效应和扩散效应的作用,各城市物流集聚呈现分化态势,经历了"三心多点"到"两极一心多点",再到"一极一团一走廊"的阶段性演化.(2)长三角区域物流空间布局的演化是区域经济增长、人口规模、劳动力水平和交通运输条件等因素的综合影响的结果,而第二产业的规模对物流集聚程度的影响并不显著.     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

集中控制型VMI & TPL集群式供应链的补货决策和协调契约

在集群式供应链中引入集中控制型供应商管理库存(VMI)与第三方物流(TPL),建立由n个供应商、一个主导TPL、一个零售商组成的三级供应链集成管理模型.首先,以运输成本最小化为目标,考虑单次运输成本与单次运输批量的关系,研究TPL从各供应商处分别取货和按送奶路线循环取货两种补货方式下的批量决策问题.然后以利益共享契约模型为基础,建立基于不对称Nash协商"风险共担-利益共享"契约分析该集群式供应链的协调问题.研究发现:边际运输成本因子是选择补货方式和补货批量的重要影响因素,并且按送奶路线循环取货的方式受此因子的影响更大;基于不对称Nash协商"风险共担-利益共享"契约可以唯一确定契约参数,从而实现供应链的帕累托最优.