基于供应链协同的汽车制造企业入厂物流模式选择

集配中心是主流的汽车制造企业入厂物流模式,然而基于循环取货的集配中心模式正越来越受到汽车制造企业青睐,成为其入厂物流改进的重要选择.文中从供应链协同运作的视角研究了汽车整车制造企业零部件入厂模式的选择问题.基于整车厂JIT生产需求,建立了整合生产策略、运输策略、库存策略的综合运作模型,获得关键决策变量的最优解,进而利用三维仿真方法获得了两种入厂物流模式的对比特征.研究结果解释了当前汽车入厂物流模式分布格局,也为企业入厂模式选择提供了重要指标与仿真依据.     

汽车零部件入厂物流中物联网采纳影响因素研究

物联网技术与信息系统相融合，成为企业优化物流、提升竞争力的一个重要手段。首先构建了基于物联网的汽车零部件入厂物流信息系统架构，着重研究汽车零部件入厂物流的物联网技术采纳影响因素。在实地调研和专家访谈的基础上，融合TOE框架模型和TAM接受模型，在TOE框架下融入TAM模型中的关键因素，构建汽车零部件物流中物联网技术采纳行为影响因素模型，并对每个因素变量进行定义并设计测量量表；针对提出的物联网采纳影响因素模型。运用结构方程模型进行数据分析，采用实证方法分析物联网技术采纳的关键影响因素，并结合分析结果，对模型进行了修正。     

自营回收模式下再制造逆向物流网络多周期多目标选址规划

考虑再制造回收的不确定性,及多周期和多目标的特点,构建四级再制造回收网络,提出自营回收模式下的再制造逆向物流网络选址规划模型。采用改进遗传算法对模型进行求解,从备选地址中确定各类物流设施的最优策略。算例结果表明,回收量对选址的影响较小,社会负效应目标系数对选址影响较大。     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

基于低碳视角的两阶段开放式选址路径问题——燃油车与电动车对比

针对传统两阶段开放式选址-路径问题（2E-OLRP），考虑速度和负载对能量消耗和CO₂排放的影响，基于燃油车和电动车的行驶与排放特性，分别建立了燃油车和电动车的两阶段开放式选址路径问题模型，并提出一种改进的模拟退火算法对两种模型进行求解.为验证本文模型与算法的有效性和实用性，进行了3种对比分析：两种模型与传统2E-OLRP模型的对比；两种模型的算法求解结果与精确解的对比；两种模型经济成本与排放成本的对比.结果表明：两种模型与传统2E-OLRP模型相比，均具有明显优势；所提出的算法能快速有效的求解此类模型；就运输活动而言，与燃油车相比，电动车能节约3.44%的总成本、减少74.03%的CO₂排放量.以上研究结果可为物流企业在运输配送中的节能减排提供决策支持.     

考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究

为优化物流系统,并能更好地描述管理部门的阶层关系和更全面地体现决策者的意愿,从物流系统集成的角度出发,基于客户所采用的多时期随机库存策略,使用双层规划法建立了供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,用来解决在给定的多个潜在设施点中选出一系列设施的位置,并确定巡回运输路线,以及巡回运输路线上客户的最佳订货量;并给出了求解该模型的启发式算法,最后通过实例计算证明了上述模型、算法的有效性.     

基于电动物流车的充电和换电设施选址模型

本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.     

不确定条件下的应急物资配送选址-路径问题

研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。     

不确定条件下的应急物资配送选址-路径问题北大核心CSSCI

研究在突发事件背景下的应急物流选址-路径问题。假定每个需求点的应急物资需求量与两点之间车辆运输时间是不确定的,利用机会约束方法建立了在一定应急限制期下,时间最小化和成本最小化的双目标随机规划模型,并设计了遗传算法对模型进行求解。通过算例分析验证了模型和算法的可行性与有效性。     

多分配快递轴辐网络的枢纽选址与分配优化方法

快递网络枢纽选址与分配方案的优劣直接关系到快递网络的运营成本和服务水平, 是快递企业运作的基础. 本文详细分析了多分配快递轴辐网络的节点及连接关系、径路特征与形式等网络设计要素, 并分析了快递网络设计中的相关费用和运输时间预算; 在运输时间预算约束下, 以分拣费用、运输费用、中转费用之和为目标函数, 建立了多分配轴辐式快递网络枢纽选址与分配优化模型, 并设计了基于条件最短路的模拟退火求解算法, 最后通过算例验证了模型和算法的有效性.     

边远群岛物流体系的选址-库存-路径优化

针对边远群岛海运物流体系在构建与优化中所面对的选址-库存-路径问题,从边远群岛的地理结构和自然环境出发,分析了这一特殊背景下物流体系的内在运作机理和特点.以物流节点选址、港口布局、仓储规划和航线配置为基本内容,以各岛屿物资供应不问断为前提,构建出物流成本最低的优化模型.根据问题特点,提出一种基于遗传算法和模拟植物生长算法的混合算法.通过对我国南海某群岛海运物流体系实例计算和不同算法的对比,说明所建模型和算法的合理性与有效性.最后,经过灵敏度分析,指出了决策时应更关注运输系统优化的内容.文中提出的模型、算法为边远群岛海运物流体系的构建提供了理论支撑和优化方法,对于我国南海群岛建设决策及物流体系的构建具有重要的理论意义和实用价值.     

贪婪取走启发式算法在离散网络选址中的研究

物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物流配送中心选址中的有效性,为实际的选址决策提供理论参考。     

精益制造企业供应物流的集成决策优化及其运作模式比较

供应物流是连接供应商与制造企业间物料供应的重要活动.研究精益制造的核心制造企业的间接供应物流活动,在传统的非整合、短驳运输合并的半整合、短驳集货均合并的LLP全整合等3种商业运作模式下,分别构建综合库存、运输、生产等因素的集成化供应物流策略优化模型,并分别提出求解的优化算法,包括快速启发式算法和适宜求解分组优化问题的组群遗传算法.最后,通过案例分析比较不同运作模式的成本和效率.     

电子商务环境下物流配送中心选址模型与评价方法

考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将物流配送中心选址模型从变动费用和时间约束的条件进行修改,建立适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型。选址模型是NP问题,故应用启发式算法进行求解。由于电子商务环境下的物流配送中心选址涉及到多方面的因素,是一项复杂的系统工程,建立选址模型时,很难将选址中的所有影响因素考虑周全;即使把这些因素考虑全面,也很难量化形成模型中的约束条件。因此,在进行电子商务环境下物流配送中心选址时,还应咨询和参考各相关专家的意见和建议,进行定性的选择。为此,提出了定量化的启发式算法与定性化的综合评价法相结合来确定电子商务环境下配送中心选址的方法。     

基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法

提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,以物流配送的总成本最低为聚类准则,结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式,实现基于蚁群优化的物流配送中心选址算法.对多配送中心选址进行了仿真实验,实验结果表明本算法能获得与实际情况相符的配送中心最优解,且适合多种不同的配送中心模型和大规模的配送中心选址,具有较强的灵活性.     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

闭环供应链物流网络选址优化模型

借助于物流网络结构和混合整数线性规划,构建了一个综合考虑原材料供应地、生产商、正向仓库、顾客群、回收中心、逆向仓库和再制造商的单周期闭环供应链网络选址模型.该模型下,原材料供应地和顾客群需求为确定性限制条件,其他结点地址均根据闭环网络综合目标成本最小化准则进行选择,不但可以实现选址优化,又可以同时计算最优化流量分布.同时选择汽车行业对所构造模型进行了案例应用,并对废弃产品回收率进行敏感性分析.     

基于多目标演化算法的油田危险品物流系统选址-路径问题北大核心CSCDCSSCI

危险品事故往往会产生灾难性的后果,研究油田危险品物流系统的管理方法和模型具有十分重要的意义。从选址-路径问题(LRP)集成化的角度研究鄂南油田危险品物流系统。提出了适合于鄂南油田的危险品运输的双层配送网络,并以道路危险度等级为约束,构建了一个总成本最小、风险最低、可靠性最强的油田危险品物资运输的多目标LRP模型;进而,通过多目标演化算法(MOEA)得到了Pareto最优解集合,并采用随机多属性可接受度分析方法(SMAA)对Pareto最优解集进行再次筛选,求得最优选址方案和最优配送路线;最后,以进化率、非劣解分布离散度和解空间分布多样性等指标衡量了MOEA的性能,结果验证了算法参数设置的合理性和非劣解集的有效性。本文提出的LRP模型和MOEA-SMAA求解方法对于进一步补充和完善危险品物流系统的选址-路径问题研究具有一定的理论意义,对油田、煤矿等行业的物流系统优化具有重要的现实意义。     

基于陆海协同的海上战略投送选址-路径优化

陆海协同海上战略投送过程中需解决选址-路径优化问题,本文分析了在突发事件背景下陆海协同运输体系的运作机理和特点,构建了以下水港选址、运输船舶航次、航线配置以及天气条件等不确定性因素为变量、以投送时间最短为目标的选址-路径优化模型.根据模型的特点与不同算法的优势,提出了一种以遗传算法为外层框架构成优化循环,其中镶嵌基于仿真的改进模拟植物生长算法形成内部模块,求解出染色体对应的目标函数,再通过信息传递完成内外交互运算的集成算法.最后,以我国对南海海上战略投送为例进行了选址-路径优化设计,取得了较好结果,从而证明了文章所建模型与算法的合理性和有效性.