分销物流系统中存贮路径问题研究

通过建立一个制造商与多个分销中心的一体化生产-分销系统模型,在模型中,访问频率和制造商的生产周期都是决策变量,通过模型计算如何使一个待决策的生产周期内的系统日平均成本最小化,从而确定最优的生产、配送方案.最后通过算例来具体分析生产周期作为决策变量将对生产、配货运输决策的影响.     

考虑允许缺货的供货商与销售商联合生产库存模型

在已有的供货商与销售商联合生产库存模型中,假定销售商不允许缺货或者销售商允许缺货,但是在相邻2次订购时间间隔内的缺货量是相同的;文章放松了上述的假定,建立了可变缺货量下的供货商与销售商联合生产库存模型,给出了寻求最优生产和供货策略的简单方法;并且用数字实例证实了该单供货商单销售商联合库存模型所得到的最优平均总费用优于已有的此类模型。     

均值-方差结构下考虑缺货成本的收益共享契约机制研究

缺货成本在供应链实际管理过程中发挥重要作用,然而在供应链模型分析中缺货成本却经常被忽略,基于此种情况,研究包含一个制造商和一个零售商的两级供应链收益共享契约机制,分析了缺货成本对风险规避的零售商最优订购量的影响,在收益共享系数提前确定的前提下,建立了集中决策下的均值-方差收益共享契约模型,结论表明：制造商作为零售商的协调者,可以通过选择最优批发价格,诱使零售商选择可以使整条供应链利润最大化的订购量,实现供应链协调,并且得出风险规避的零售商最优订购量不一定小于风险中性情况下的最优订购量,最后通过数值算例验证了这一结论并给出了结论成立满足的条件。     

并行的嵌套式遗传算法在库存路径问题中的应用

文章考虑了一个供应商和其多个分销子公司组成的2级供应链分配系统,商品通过有容量限制单一型号车辆从供应商到各个分销子公司,利用约数策略和遗传算法,达到智能分区的效果;在路径处理上,采取分担运输和直运相结合的策略,解决了订货量大于车载容量时面临的难题;在需求不变(供求不变)的情况下,给出几个成本因素对算法进行有效性分析,得出相应结论,并对并行和串行算法进行比较和优劣分析.     

考虑缺货的供应链联合库存成本分析及收益分配

考虑一个供应商和一个需求方构成的联合库存联盟的成本降低问题.对缺货成本进行了分析,通过建立库存成本分析模型,求得供应链实施联合库存前后库存成本差额,并将成本降低额视为剩余收益.然后基于鲁宾斯坦讨价还价模型对剩余收益进行分配.通过分析,从理论上证明实施联合库存确实降低了供应链系统成本,获得成本降低额,然后将成本降低额有效分配.最后用算例证明该方法的可行性和可操作性.     

第三方存贮-路径问题研究综述

讨论了第三方存贮一路径问题(IRP)与存贮问题和车辆路径问题的联系及区别,对国内外IRP的内涵、分类、模型、算法及应用等方面的研究现状进行了分析与综述。     

考虑路线汇集的地下物流系统车辆路径问题研究

地下物流系统是现有货运模式的有益补充,能有效缓解地面交通压力。考虑到车辆路径模型应用于地下物流系统的局限性,引入路线汇集节点。针对需求确定的情况,综合考虑地下通道建设成本、运输成本和车辆运载量限制,构建适用于地下物流系统的车辆路径模型。求解随机生成的案例并探讨关键参数的影响。研究结果表明：改进后模型可使总成本降低13.23%,其中通道建设成本权重的下降能够节约总成本,车辆数和车辆最大运载量的变化对总成本和车辆路径均产生影响。研究结果为地下物流系统的通道建设和车辆路径决策提供了参考依据。     

仓库容量有限条件下考虑边际成本时的生产销售存贮研究

在一般仓库存贮模型的基础之上将边际成本这因素考虑进去 ,进而研究了在仓库容量有限条件下的生产销售存贮问题 ,使之更准确地反映客观实际问题     

库存路径问题的一个新策略

文章针对一个配送中心,n个确定性需求的需求点的供应链系统,建立其数学模型,提出了一种新的配送策略--单周期的整数策略,将POT策略的2的指数倍推广到任意的整数倍率;并且基于matlab给出了该算法的测试,将该算法与POT进行比较,结果表明该算法是较优的.     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

IRP在非一体化供应链中的回购策略研究

文章研究了非一体化供应链环境下的库存路径问题,给出了基于随机需求的一对多2层供应链的回购模型;从供应商角度出发,分析了供应商在何种情况下应该采取回购策略,计算出此情况下的最优回购价格;利用遗传算法给出了供应商的路径运输方案,使得运输成本尽量小;算例结果表明,对于某种商品,是否采取回购策略与供应商的商品残值及供应商制定的批发价格有关,在零售商能够接受的范围内,批发价格越高,供应商获利越多.     

基于不同订货周期策略的库存路径问题研究

文章考虑了由单个货栈和多个零售商组成的两级供应链分配系统,产品通过一系列有着容量限制的货车从配送中心运到零售商处.为了节省整个供应链的费用,提出了新的零售商分割策略;在此基础上研究了不同订货周期策略,并与共同订货周期策略进行了比较,结果表明不同订货周期策略与共同订货周期策略相比,明显地节省了大量的库存费用.     

基于转移支付的非一体化库存路径问题协调模型

文章研究一个配送中心和N个具有确定需求的需求点的库存路径协调问题,首先讨论独立决策下各参与者的决策,即各个需求点利用EOQ模型得出自己的最优订货量和周期,而配送中心只能根据这些订货量和周期进行配送,采用C-W节约算法求解车辆的调配和配送路径;研究了一体化库存路径问题,利用改进的遗传算法嵌套C-W节约算法,给出了一体化库存路径问题的最优决策,探讨了使用转移支付的协调手段让所有需求点都合作的条件。     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

基于缺货和产品损耗特性的最优化库存模型

建立了在可变提前期下允许缺货和产品有损耗的最优化库存模型，提出了损耗率是随着提前期变化的规律。采用提前期的表达方法，并考虑了机会成本，运用最大最小算法，求得最优化订货数量、再订货点和提前期，达到库存总成本最小。     

定位路线与库存组合优化问题研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成决策,库存水平对定位和路线问题有重要影响.本文在分析物流系统总成本的基础上,建立了随机需求的定位路线与库存组合优化问题的数学模型.针对模型的NP-hard属性,设计了两阶段启发式算法:第一阶段用先路线后定位的方法求得初始解;第二阶段用交换法对初始解进行改进,库存控制变量在每次路线优化时根据订货费用、缺货费用和运输费用而迭代求得.最后通过实例计算,定位-路线-库存集成优化结果与定位-路线和库存独立优化时的方案相比,大大降低了物流系统成本,从而证明了物流系统优化时考虑库存策略的重要性,同时表明了该算法在求解此类问题时的可行性和有效性.     

有时间窗车辆调度问题优化研究

电子商务物流企业将面临的是多批次、小批量、时间要求高、需求个性化的现代化市场.此时,配送车辆类型的选择、运输时间考虑、人员和车辆日常使用费用和加班费用、配送成本与配送线路选择,这些与传统的车辆调度有很大的差别,而且关系复杂、难以精确估算.因此,考虑电子商务环境下的物流配送特殊性,将传统车辆调度模型进行修改,为降低配送成本,将目标函数改为基于费用最小,即考虑到正常和加班的车辆行驶费用、车辆等待费用和人员费用等,同时,为提高配送服务质量和提高市场竞争力,将时间窗设为硬时间窗.由于车辆调度问题是NP难问题,采用改进遗传算法进行优化求解.