城市地下垃圾中转站选址及两级转运联合最优方案研究

[目的]城市垃圾收运系统作为垃圾回收处理的重要环节,研究这一系统的合理规划对城市垃圾有效治理意义重大.[方法]结合城市垃圾收运模式、地下物流系统与选址-分配理论,建立以地下垃圾中转站建设成本、垃圾转运成本和管理成本之和最小为目标的选址及转运数学规划模型.借助36组大规模算例和优化软件CPLEX进行仿真实验及实例演练分析.[结果]实验结果表明:1)建立的模型可快速求解所有的算例;2)所研究问题复杂度随着问题规模的增加急剧增加;3)考虑需求的可拆分相对于不可拆分的方案可节约22％的运营成本.[结论]研究成果不仅可拓展垃圾中转站选址及转运问题现有理论,而且可为城市垃圾收运系统的合理规划提供科学指导,以期缓解城市垃圾收运压力、改善城市居住环境.     

选址-分配问题的一个算法

本文就常见的所谓选址一分配问题,在提出了一个较为简单的多项式算法。在采种条件下,所得到的解是最优解,文中所提出的模型不局限于配电系统,亦可适应其它各种类似的集散系统。文末给出了一个计算实例。     

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。     

基于模糊多目标下配送中心选址及配送量分配的模型研究

为了解决随机需求和模糊配送时间并存条件下的多产品配送中心选址问题,建立了相应的模糊多目标混合整数随机规划模型.该规划模型的特点是：模型的目标函数中含有模糊系数;约束条件中兼具确定性和随机性;通过约束条件方程和目标函数准确地表现了随机需求和模糊配送时间并存的假设条件.根据该模型的特殊结构,进行模型求解,最后,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

单中心垃圾中转站选址研究

该文通过建立数学模型,研究垃圾中转站选址问题。主要思路是利用mathlab中的优化函数,通过建立垃圾密度矩阵,实现总支出最小的目的,从而找到单个优化点。该优化点考虑了收集成本和运输成本。     

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.     

逆向物流中心动态选址问题的研究

在逆向物流中,集中退货中心（回收中心）管理是企业逆向物流系统高品质运作的基础和前提。随着逆向物流的发展,企业开始关注集中退货中心的选址。针对已有模型没有考虑时间变化对选址决策的影响问题,构建一个双向物流共享运输网络的动态选址模型,提出了应用动态规划的求解思想和方法并结合实例分析了在考虑时间因素时,企业如何做出规划期内选址决策的时间序列;并引入预测确定性因子来解决预测的不确定性。     

基于约束的集合覆盖选址-分配问题

摘要：
在供应链协同库存背景下研究了基于集合覆盖的有时间和容量限制的配送中心选址问题,目标是系统的成本最小以及决策配送中心向需求点提供最优配送量.根据建模的假设条件,建立了基于集合覆盖的有容量和时间限制的选址 分配系统的非线性规划模型,按照模型决策空间所具有的特殊结构,设计了基于遗传和粒子群算法（GA PSO）的启发式算法.用大量的数据作为算例对模型进行了数值演算.结果表明,模型实用、算法有效.
关键词：
协同库存;选址 分配系统; 时间容量限制; 启发式算法
中图分类号： F 27
文献标志码： A     

地下物流多级节点选址的双层规划模型

地下物流系统逐渐成为缓解城市交通问题的新思路,其中地下物流节点选址是其中的关键问题。利用分级配送的原则,首先基于聚类算法依据货物需求情况对城市进行区域划分。然后,在保证地上交通畅通的情况下,构建了基于双层规划的多级地下物流节点选址优化模型,并利用模拟退火-贪心算法求解一级、二级物流节点位置及各节点间可运输的最大货运量。最后,通过分析算例,验证了该地下物流多级节点选址模型的正确性和实用性。     

生鲜农产品无人机集货中心鲁棒选址问题研究

我国部分山区高附加值生鲜农产品“最初一公里”已采用无人机运输模式,其中无人机集货中心的选址是提高时效性的关键,但各产区生鲜农产品产量的不确定性增加了选址的困难。针对该问题,引入多面体不确定集合刻画生鲜农产品产量的不确定性,考虑生鲜农产品分类及无人机集货中心分型,构建一个以总加权新鲜度最大化为目标的鲁棒选址优化模型。通过鲁棒对等理论将模型转化为混合整数规划,采用通用代数建模系统(general algebraic modeling systems, GAMS)中CPLEX 求解器求解。案例分析表明：通过对四川雅江县野生菌无人机集货中心进行选址优化,运输量提高36%,新鲜度提高63%,单次运输时间节约84%,验证了模型的可行性和有效性;且在40组不确定水平和扰动比例随机组合的实验中,仅出现三种不同选址方案,说明模型具有较强的鲁棒性。