油库选址问题的多目标优化方法

【目的】研究油料运输过程中油库的最优选址问题。【方法】综合考虑多方面因素，建立以经济成本最小化、用油单位满意度及油库安全性最大化为目标的多目标优化模型，并对模型进行分析。【结果】基于多目标优化问题经典的线性加权标量化方法，引入模拟退火算法对多目标优化模型进行求解。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的安全性和满意度下获得更优的经济成本，为更好解决油库选址提供决策参考。     

重大医疗急救中心设施选址的多目标决策优化模型

本文针对急救中心应对的重大突发医疗事件的高效性,敏捷性的特点,采用传统选址模型中的最大覆盖模型、p-中心模型和中值模型,结合优化思想建立了一个多目标决策的数学模型。     

物流配送中心选址的多目标优化模型

针对传统选址模型片面追求物流成本最小化而忽视物流服务水平的情况,将可靠性作为物流服务水平的一种测度,提出了配送中心系统可靠度的计算方法,建立了以物流成本最小化和物流服务可靠度最大化为目标的配送中心选址多目标优化模型.采用主要目标法将建立的多目标优化模型转化为单目标优化模型,并运用贪婪取走启发式算法对转化后的模型进行求解.算例结果表明,模型的非劣解充分反映了物流成本与物流服务可靠度之间的悖反关系,同时包含了传统的以物流成本最小化为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加全面的决策依据.     

高速公路充电站选址定容问题的多目标优化方法

[目的]高速公路充电站位置选择和容量确定对电动汽车应用推广具有重要意义.[方法]针对高速公路充电站选址定容问题,通过引入充电站的平均适配率,即电动汽车的充电需求与当前充电站总容量之间的匹配程度,以充电站的建设成本最小和充电站的平均适配率最大为 目标建立了新的多目标优化模型.[结果]利用多 目标优化问题的NSGA-Ⅱ算法...     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了"45-256-509"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

基于多目标粒子群算法的应急物流储备库选址

针对应急物流的特点,提出了应急物流储备库选址应考虑各行政区的风险权重、灾害处置难度、储备库恢复能力、地区影响程度及建设成本等因素.借助普通物流选址思想,构建了基于多目标粒子群算法的应急物流储备库选址模型.并以长株潭城市群应急物流系统构建为例,进行了应急物流储备库选址实例研究.     

非线性规划多目标优化物流成本随机模型的研究

就整个物流链成本进行综合分析，试图建立一种效益与成本、服务质量均衡的多目标优化的物流成本模型，为物流企业实现优化管理提供决策手段．     

突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法

综合考虑应急设施选址的公平性、效率性、设立成本等多方面的因素,建立了一个可适应重大突发事件救援设施不同部署策略的多目标规划决策模型.利用模拟植物生长算法的通用模型,提出了基于模拟植物生长思路的目标问题求解方法.通过对实例的计算,结果验证了多目标决策模型的可行性与合理性,模型的求解算法可获得最优解,具有良好的性能.     

“绿色”物流配送中心选址

绿色配送能够实现货物在配送过程中减少对环境的危害,对改善环境具有现实的意义。本文综合考虑物流运作中各环节的碳排放和电子商务下的物流配送的特殊性,研究配送过程中的固定建设成本、运输及配送成本和碳排放成本,合理设置物流配送中心优化模型中的时间约束条件,从而构建基于碳排放成本和总成本的物流配送中心选址模型。系统仿真案例的验证结果表明:本文提出的配送中心选址模型与当前有效可行的同类模型相比,不仅具有同等的低配送成本,而且体现出更为优越的低碳性,进而达到低碳物流的发展目标,同时也能满足顾客对时效性的要求,提高客户满意度。     

基于多目标规划的低空飞行服务站选址

为改变行政区域划设模式,实现大规模低空飞行服务站选址优化,通过分析完整的低空飞行服务流程,采用聚类方法描述低空飞行服务需求,确定了低空飞行服务站选址的基本准则和约束限制,建立了以服务成本最小化、服务响应时间最短、服务覆盖面积最大和重复覆盖最低的静态优化选址模型;采用"理想点"切入方式,设计了多目标遗传选址算法,搜索最优选址解集.最后,通过算例分析验证模型和算法的优化效果.结果表明:多目标规划更贴近低空飞行服务实际生产的要求,遗传算法更好协调了四个目标函数之间的关系,实现整体最优,且降低了求解的时间复杂度.