基于贪婪启发式的多期多目标动态网络选址

为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数. 运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不仅考虑了最小化配送中心运作成本,而且考虑了客户最大满意度;运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,采用满意度高优先的客户指派原则设计了贪婪启发式求解算法. 算例结果表明,模型的非劣解包含了传统的以最小化物流成本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灵活全面的决策依据.     

基于满意度的可持续物流设施选址问题的多目标优化方法

【目的】为了研究可持续物流设施选址问题研究对企业供应链管理和物流配送服务中心的可持续性发展的影响。【方法】基于传统的无容量物流配送服务中心选址问题，引入满意度函数衡量客户对物流配送服务中心提供服务水平的平均满意程度，建立了以经济成本最小化、客户平均满意度最大化和二氧化碳排放量最小化为目标的一个多目标优化模型。【结果】基于多目标优化问题经典的ε 约束标量化方法和贪婪算法思想提出了多目标优化模型的一个求解算法。【结论】提出的多目标优化方法能够在较高的满意度下获得更优的经济成本和碳排放量，为更好地解决无容量物流配送服务中心选址问题提供了一个新的方法。     

双渠道供应链多期多目标动态选址模型

考虑双渠道供应链环境下的物流配送选址问题的特殊性,建立顾客需求随机环境下,考虑网络直销和中央仓库传统零售渠道相结合的中央仓库多期多目标动态选址模型,模型不仅考虑了最小化相关的运作成本,并且考虑了客户的最大满意度,给出了中央仓库在整个规划期内的打开、运营、关闭和再次打开的成本表达式,使用主要目标法将多目标转化为单目标模型.设计了基于顾客满意度的贪婪启发式求解算法.求解结果表明,该结果包含了以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,为双渠道供应链环境下的中央仓库选址提供了更加灵活并且全面的依据.     

考虑经济性和时效性的配送中心选址模型研究

为提高物流系统的服务水平,对具有经济性和时效性的配送中心选址问题进行了研究.以经济费用最小为目标,将客户对送货时间的要求转化为时效性约束条件,构造配送中心选址模型.讨论了求解该选址问题的优化算法——序列二次规划算法(SQP).通过实际算例对选址模型和求解算法的可行性进行了检验.算例结果表明:模型和算法能很好地解决有时效性约束的配送中心选址问题,对提高物流系统的运作效率有积极的意义.     

连锁超市门店选址与配送中心选择集成决策研究

针对连锁超市门店选址与配送中心选择及采购量比例分配建立以成本、交货期、质量为准则的多目标混合整数规划模型,考虑到门店选址的同时,兼顾潜在市场需求所决定的门店规模,将零售饱和指数转化为一项约束集成到优化模型中.由于多目标的权衡具有模糊性,进一步将模型转变为模糊多目标规划模型,然后用模糊层次分析法确定各个目标的权数;最后应用模糊集理论的最大(小)值法,将加权模糊多目标混合整数规划模型转化为清晰化的单目标混合整数规划,求出问题的最优解,并通过应用算例进一步证明了该模型的有效性和可行性.     

基于多种群搜索的PSO的物流配送中心寻址求解

物流配送中心选址不仅影响运输等成本,而且也影响顾客的服务水平,在现代物流中具有重要的现实意义。针对物流配送中心选址问题,文章提出了一种基于改进粒子算法的智能求解方法,建立了物流配送中心选择模型,根据模型特点设计出了与免疫优化算法混合的粒子群算法、多种群搜索策略、混沌初始化方法、多样性评价方法。通过合理地设置算法参数,对物流配送中心选址问题进行实验比较,实验结果表明,该文算法的求解效果良好,并且求解的速度较快。     

军事物流配送中心选址模型及其优化算法

配送中心选址在军事物流中具有重要的意义，本文基于军事物流自身的特点，建立了时间优先的单配送中心选址模型、时间优先的多配送中心选址模型和成本优先的多配送中心选址模型三种模型，对于前两种模型采用了分步骤迭代的优化解法，而对于第三种模型采用了图论中的最短路径算法进行优化求解，这些对军事物流理论的研究都必将具有参考价值。     

区域性煤炭运输节点的优化

针对当前我国煤炭行业物流诸多现实问题,尤其是煤炭运输通道规划合理化问题,通过对煤炭物流客户的需求量、运输距离及多式联运等信息的分析,并在对煤炭配送中心选址的重要性、合理性及其煤炭调运成本的影响因素的研究之后,文中运用煤炭配送中心合理的选址优化模型与配送成本优化模型等优化方法,实现煤炭运输成本最小化,以达到优化区域性煤炭运输节点的目的。煤炭配送中心合理的选址优化模型与配送成本优化模型的科学性和有效性也经过实验证明其应用的实际价值,为我国煤炭运输通道合理化的建设提供理论和技术支持,也有为我国煤炭运输通道的未来发展提供了指导性的意义。     

县域农村物流配送中心选址优化模型及算法

为解决县域农村物流配送中心合理选址问题,综合现实路网条件及未来物流需求等因素,以物流总费用最小化为目标函数,建立基于现实公路网的农村物流配送中心选址优化模型.通过对聚类中心和边缘点加以处理,改进了Kmeans聚类算法,并以此求解上述选址优化模型.实例分析表明,该模型和算法能很好地解决县域农村物流配送中心选址优化问题.     

一个物流配送中心选址模型及其算法

一个最优的配送中心选址方案,既可以提高物流系统的效率,又能降低物流系统的成本.在时间已经成为竞争优势的一种新资源的社会,将时间约束考虑到配送中心选址模型中无疑是一个突破.建立了一个物流配送中心选址模型,在模型中只需要知道所需配送中心的个数上限即可,松弛了以往模型中需确定所需配送中心个数的条件.模型求解算法上,采用优化方法中的0-1规划割平面法,结果表明模型具有可靠性,且计算复杂度得到降低.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。     

基于NSGA-Ⅱ的物流末端人员配置的多目标决策

研究同时考虑客户满意度和成本的物流末端配送环节中快递人员配置问题。在考虑到满意度和快递员的情况下,通过人员配置成本、惩罚成本和运输成本所构成的总成本最小和顾客满意度最大时的人员配置方案,并采用NSGA-Ⅱ算法在Python软件上求解物流末端配送问题,最后进行了案例分析。分析结果表明：所建立的物流末端人员配置和路径优化的多目标优化模型实现了人员配置、客户满意度和成本的优化,且能够在保证客户满意度的情况下降低人员成本。所提出的方案为物流末端快递人员配置的多目标优化问题提供了理论依据。     

Modeling of Robust Design of Remanufacturing Logistics Networks

The uncertainty of time, quantity and quality of recycling products leads to the bad stability and flexibility of remanufacturing logistics networks, while general design only covers the minimizing logistics cost, so robust design is presented to solve it. The mathematical model of remanufacturing logistics networks is built on the stochastic distribution of uncontrollable factors, and robust objectives are presented. The basic elements of robust design of remanufacturing logistics are redefined, and each part of mathematical model is explained in detail as well. Robust design of remanufacturing logistics networks is a problem of multi-objective optimization in essence.     

水下生产系统关键设备维修策略优化方法

为研究水下生产系统关键设备预防性维修策略制定及优化问题,通过建立以威布尔分布为模型的可靠性衰退趋势模型,构建以可靠性和经济性为指标的多组件系统的预防性维修策略多目标优化模型,并在可靠性预测数学模型的基础上,对水下生产系统中实际生产中各组件全寿期内的维修成本进行计算,并对三种维修策略下的维修成本与可靠性进行分析与讨论。研究结果表明,采用基于功能的多组件成组维修策略可以在对可靠性水平较小的牺牲下,有效降低维修成本,同时有效避免传统成组维修策略中欠维修与过维修的现象发生。     

基于地下物流的城市物流服务供应系统仿真优化

为解决城市物流面临集运体系缺失、运输通道不畅、供应效率低下等问题,通过仿真技术研究将地下物流系统（underground logistics system,ULS）纳入城市物流服务供应体系来解决城市货运问题的方法路径。提出ULS运营商与配送、仓储和流通加工服务供应商多方合作下的城市物流服务供应模式,刻画园区、服务站和需求点智能体的交互机理,基于若干服务场景建立ULS在专列A和专列B两种模式下的离散事件仿真模型。实验中用户满意度、碳排放量以及各参与方成本等指标量化的结果表明：该建模仿真方法能够有效实现系统资源配置、服务供应成本和质量控制的协同优化。     

带软时间窗的多商品需求可拆分两阶段车辆路径问题研究

【目的】干线、支线作为电商企业物流配送的关键环节,其协同优化对降本增效意义重大。【方法】基于干线、支线实际运营特征,提炼出软时间窗、多车场、多商品、需求可拆分两阶段车辆路径问题,建立以车辆路径成本、固定派车成本和惩罚成本（违反配送时间要求）为优化目标的混合整数规划模型,基于派车次数和运输距离节约的贪婪思想,设计高效启发式求解算法,并借助27个小规模算例和8个较大规模算例对模型和算法的求解效果进行验证。【结果】实验结果表明：1）借助优化软件,模型在2个小时内能够求解5个区域中心仓库、20个中转仓库、4种商品的算例;2）所设计的启发式算法能够在较短时间内对现实中的较大规模问题求出可行解,求解能力和求解效率远优于优化软件CPLEX;3）问题复杂度随着问题规模（区域中心仓库数量、中转仓库数量、商品种类数量）增加急剧增加,中转仓库数量对问题复杂度的影响最大,区域中心仓库数量的影响次之,商品种类数的影响最小。4）针对较小规模算例,干线配送成本占比较大,随着算例规模增加,支线环节派车数量增幅较大,进而导致支线配送成本明显增加;5）增加车辆工作时长后,干线环节派车数量减幅较大,总配送成本显著降低。放宽第二阶段车容量限制,第二配送阶段的用车数量大幅度降低;【结论】研究成果不仅可拓展两阶段车辆路径问题现有理论,而且有助于电商企业实现多级配送网络高效协同运作;此外,通过优化配送方案,减少派车次数,有助于缓解城市交通压力,改善城市交通环境。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

收发件同步的快递服务网点选址与车辆线路规划算法研究

快递服务网点的布局需要考虑区域内客户的分布及各客户的收件、发件总量等多重因素.快递服务网点的选址及车辆线路的规划问题可以看作是将向客户发送物件的正向物流和从客户收取物件的逆向物流相结合的双向物流网络优化问题.以网点建设成本及运输成本最小为优化目标,提出一种新的综合考虑双向物流的快递物流网络模型,并设计一种改进的离散人工蜂群算法实现问题的有效求解.通过实际算例验证了提出的算法不但具有较高的求解效率,而且能够得到稳定且高质量的解.