随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

废弃物回收物流中的选址-路径问题

从系统研究的角度出发,同时研究固体废弃物回收中转站的选址和废弃物运输路线的安排,建立了选址路径规划问题的模型———PLRP IF模型,并采用两阶段Tabu搜索启发式算法对该模型进行求解,得到合适的中转站位置和数目,并给出了较优的车辆调度.最后,通过算例验证了模型和求解算法的有效性.     

考虑前置仓选址与服务策略的同时取送货车辆路径问题研究

本文在电子商务环境下研究了面向城市小件物流配送的同时取送货车辆路径问题,兼顾前置仓的选址策略,允许车辆在配送途中前往前置仓进行补货与存货操作.依据退回货物的状态差异构建两类配送子模型,统筹安排车辆的服务路径、前置仓选址以及补货存货策略使得物流企业整体运营成本最低.其次,设计了一种基于节约算法与自适应大邻域搜索的混合启发式算法CWIGALNS求解上述问题,提出改进算子提升算法的求解效率.随后,通过9组小规模算例验证了模型的准确性和算法的有效性.最后,采用多组较大规模算例进行数值实验.实验结果表明,两类配送子模型中,前置仓提供存货服务的模式有助于车载容量的循环使用,减少车辆使用数目降低物流配送成本.本文提出的模型与算法可以为城市小件物流配送企业服务策略的制定提供良好借鉴与帮助.     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

考虑碳排放的多产品竞争设施选址问题研究北大核心CSCD

传统的设施选址模型针对空间垄断,忽视市场竞争.在低碳可持续发展背景下,针对政府碳交易机制下生产多种替代和/或者互补产品的两家制造企业安置设施竞争市场份额的问题,基于定义于整个非负价格区域上的互补需求函数,构建考虑运输碳排放的多产品竞争设施选址模型.该模型为双层规划,上层是领导者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的0-1混合整数二次规划;下层是跟随者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的二次规划.首先利用Karush-Kuhn-Tucker条件、大M方法和McCormick外逼近方法将双层规划转化为有界闭集上的0-1混合整数凹规划,然后提出具有全局收敛性的分支提升算法,最后通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性,并阐明了碳限额和碳交易对企业决策产生的影响.