连锁零售企业二级库存系统的优化研究

研究连锁企业的二级库存系统优化问题。在综合考虑门店和配送中心的运输成本、门店和配送中心各自的库存持有成本以及订货成本的基础上，建立系统年总成本模型。以连锁门店和配送中心的服务水平为约束条件，建立以成本最小化为目标的系统库存策略规划模型，并给出求解方法，最后通过一个算例说明模型的有效性。     

时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。     

资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

不确定车辆数的车辆路径问题模型和混合算法

提出用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,TSA)结合求解不确定车辆数的车辆路径问题.首先描述了带有能力约束的VRP的数学模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即最小化车辆数,与最小化距离同为目标函数建立了双目标数学规划模型.在车辆数不确定的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用GA和TSA相结合的混合算法对问题进行求解,即以GA为主,把TSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最好解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.     

生鲜农产品多隔室冷链配送车辆路径优化

针对生鲜农产品需求呈现出的高鲜活度、多品种、小批量特性,越来越多的生鲜农产品配送商采用多隔室配送车辆进行生鲜农产品冷链物流配送。本文以生鲜农产品配送商配送成本最小化为目标,建立了生鲜农产品多隔室车辆路径优化模型,然后设计粒子群算法进行求解,最后通过实例验证了粒子群算法在求解生鲜农产品多隔室车辆路径问题时的优越性和稳定性。实验结果表明:粒子群算法不仅可以从配送成本实现对生鲜农产品多隔室车辆路径问题的优化,而且该算法具有良好的收敛性。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

大型工程物资多阶段协作供应优化

以某大型水电工程物资供应管理为背景,讨论了多阶段物资协作供应优化问题。给出了保证物资供应不间断的充要条件,建立了最小化购货成本、运输成本和库存成本三者总和的物资供应模型,设计了具体算法,并给出了算例。算例和运行实践表明模型和算法是有效的。     

多中心开放且需求可拆分的VRPSDP问题优化

针对多中心开放式同时配集货需求可拆分车辆路径问题(MDOSDVRPSDP),建立以车辆派遣成本、理货成本以及运输成本之和最小为目标的车辆路径优化模型.设计混合遗传算法(HGA)进行求解,利用混沌系统的随机性和遍历性生成初始种群,确保初始种群的多样性,引入扰动策略以及邻域规模减少策略,提高搜索效率,采用精英策略和轮盘赌混合的选择策略,平衡种群多样性与种群质量.通过多组算例对比,验证本文模型和算法的有效性.研究成果拓展了车辆路径问题(VRP)的相关理论,既可为解决MDOSDVRPSDP问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据.     

不确定需求下基于分布式鲁棒机会约束的车辆调度问题研究

随着新能源汽车共享模式的迅速发展,允许异地还车导致车辆不均衡问题日益突出.本文考虑不确定的车辆需求,基于需求量的均值和方差等部分信息,最小化最坏情况下系统可用车辆和空闲停车位的机会约束,建立分布式鲁棒优化机会约束车辆调度模型,以总成本最小化为目标,得出模型的数学性质和易求解的等价形式,确定停车桩之间的车辆调度数量.最后,以北京市15个停车桩的车辆调度为例,确定最优的车辆调度方案.结果表明,随着服务水平的增加,调度成本和车辆调度数量增加明显,当服务水平增加到一定程度后,应增加系统的车辆数和停车位以满足服务水平的要求.决策者可根据自己的偏好及系统的服务要求,选择恰当的服务水平参数组合,以获得最优的车辆调度方案.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

多车型电动汽车车辆路径问题的分支定价算法研究

随着环境意识的日益提升和电动汽车的逐渐普及,考虑到物流企业中不同类型的电动汽车的电池最大容量、电池充电率、电量单位消耗率、最大载重量、固定成本和可变成本不同,本文研究含时间窗的多车型电动汽车车辆路径问题,建立了一个混合整数规划模型,并利用分支定价算法求其最优解.为了加快算法的求解速度,本文提出生成下界值的方法以对车辆类型进行预处理操作,并制定了生成整数解上界的策略以压缩解空间.然后,通过用多组算例验证了模型和算法结果的准确性,同时也证明了本文提出的加速过程能有效地提高算法的求解速率.最后,通过不同规模的算例分析了车辆可变成本的变化对结果的影响.     

基于蚁群禁忌混合算法的成品油多舱配送路径优化研究

依据油品运输策略的不同,成品油二次配送可划分为两种模式:同一加油站的不同油品需求可拆分配送和不可拆分配送.在两种模式的基础上,根据带时间窗的成品油多舱配送基本模型,衍生出两类配送子模型;综合考虑蚁群算法较强的全局搜索能力和禁忌搜索算法的局部搜索能力,设计蚁群禁忌混合算法(ACO-TS),并提出相应策略用于两类子模型的求解.采用12组不同类型的算例进行数值实验,实验结果表明,混合算法能有效的求解两类配送子模型,并且针对第二类子模型设计的特有邻域能够加快算法求解速度;此外,两种配送模式中,同一加油站不同油品需求可拆分的模式在降低配送成本的同时,能够大幅提高车载率,减少车辆使用量。     

供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题

为避免工作量分配不均,研究了考虑工作量均衡的成品油二次配送车辆路径问题。以总配送成本极小化和不同车辆路径长度之差极小化为目标,建立了双目标混合整数规划模型;并设计了变邻域禁忌搜索启发式算法。利用改进的Solomon＿I1插入算法求出使总配送成本尽量小的初始解;再利用变邻域禁忌搜索算法改进初始解,得到近似最优解。模拟计算结果显示,通过变邻域禁忌搜索算法改进后的解,总配送成本仅增加6.2%,车辆路径长度差值降低了45%,验证了算法的有效性。     

用多能工应对需求波动的混流装配线平衡问题

在混流装配线中,需求波动会造成工位负荷的变化并可能产生过载,利用多能工协助装配是解决过载问题的常见方法.多能工的引入会改变装配线平衡的约束,同时平衡方案也会影响应对需求波动所需的多能工数量,然而现有的平衡研究还没有讨论过多能工带来的影响.本文研究了使用多能工应对需求变化的混装线平衡问题,决策者需要决定多能工和普通工人的数量及任务分配.以最小化人工成本并满足不同情境的需求.文章建立了数学模型,分析了问题的复杂性和成本下界,并提出了启发式和精确算法来求解,最后使用数值实验证明了算法的有效性.     

基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

面向复杂航道的引航员与船舶集成调度优化

为提高复杂航道条件下港口的引航调度服务水平,本文研究了船舶和引航员调度的集成优化问题.本文考虑了潮汐、封航、安全距离以及单双向航道的对向避让等因素,以船舶延误成本和引航员调度成本最小化为目标,建立了整数规划模型.结合问题的特征,设计了一种两阶段变邻域搜索算法对模型进行求解.其中第一阶段讨论了引航员调度对于船舶延误的影响,求得了所有船舶和部分引航员调度方案的集合;第二阶段以传统调度规则得到的所有船舶和引航员的完整调度方案为初始解,使用变邻域搜索算法求解所有调度方案中最优的调度方案.最后,通过一系列数值试验验证了模型和算法的有效性.     

MIP formulations and heuristics for solving parallel batching problems

This paper addresses the scheduling problem involving batch processing machines, which is also known as parallel batching in the literature. The presented mixed integer programming formulation first provides an elegant model for the problem under study. Furthermore, it enables solutions to the problem instances beyond the capability of exact methods developed so far. In order to alleviate computational burden, the authors propose MIP-based heuristic approaches which balance solution quality and computing time.     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

应对紧急附加订单的汽车滚装堆场车位合并分配优化

利用汽车滚装码头可对车辆流通过程中的时间及空间加以压缩的属性,解决整车供应链系统中市场紧急需求问题.将汽车滚装堆场作为紧急附加订单与原计划订单进行合并的响应点,通过建立0-1整数规划模型,使两类订单中所有类型的汽车均达到集聚分配的状态,为集中高效装载提供必要条件.构建了车位合并分配算法获得问题的较优初始可行解,进而与吸引度搜索算法相融合,获得最优或次优的堆场车位合并分配方案.与分支定界方法及有序车位合并分配方式对比的数值实验证明了算法的优越性.实际应用实验,进一步验证了启发式算法求解大规模算例的高效性.