带有费用折扣的第四方物流路径问题的研究

从第四方物流供应商角度,在考虑第三方物流供应商和转运节点综合能力以及多任务费用折扣基础上,建立了单点到多点第四方物流路径问题的模糊规划模型.在模型求解上,根据问题在选择路径的同时还需选择第三方物流供应商的特点,设计了双列变长编码机制的文化遗传算法.算例分析表明,与遗传算法和嵌入K-短路的遗传算法比较,计算效率和求解质量上均具有较大的提高.     

带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题

针对复杂多变环境带来的第四方物流(4PL)运输时间和成本的随机性,研究带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题.在总运输成本约束下,以总运输时间最小为目标,建立期望值模型(EVM)以及机会约束规划模型(CCPM).进而,为提高模型求解效率以及鲁棒性,将CCPM转化为等价确定性模型(EDM).根据4PL选择路径过程中需要同时选择第三方物流供应商的特点,设计蚁群算法和带有替换策略的改进蚁群算法对模型进行求解.算例分析验证改进算法的有效性,并表明EDM在保证解的鲁棒性的同时保证了较高的求解效率.     

考虑节点等待的时变第四方物流路径问题

第四方物流(4PL)是现代物流的重要研究方向。但大多研究忽略了不同时段上车辆流量不同而导致的行驶速度时变性。考虑到时变网络中在节点等待可能避免运输高峰的实际问题,基于中转节点允许等待的假设,本文提出了时变网络下考虑节点等待的4PL路径问题。根据网络中可能存在多个第三方物流(3PL)供应商的特点,建立了允许3PL供应商在节点等待的时变4PL路径问题的数学模型。并设计了基于K-短路的混合粒子群算法(K-PSO)。通过对4PL是否在转运节点更换3PL供应商以及对3PL供应商等待时间的分析,充分说明转换3PL供应商和在节点等待均能在保障完工的同时节省一定的运输费用。     

考虑客户拖期心理成本的4PL路径问题的模型与算法

针对不确定环境下客户有限理性行为带来物流运输方案可行性较差的问题,结合行为科学中对人的行为感知以及运筹学中定量的研究方法,研究考虑客户拖期心理成本的第四方物流(4PL)路径优化问题。基于前景理论,建立以客户期望时间、第三方物流(3PL)供应商运输能力和信誉为约束,最大化运输成本总效用为目标的优化模型,并采用改进蚁群算法进行求解。实例分析表明,模型的合理性和算法的有效性。     

第四方物流多目标路径集成优化

路径问题是第四方物流优化中的关键问题。针对第四方物流实践中需求的特点,基于路径选择和供应商选择的综合优化,提出第四方物流多目标路径集成优化问题,并建立以费用最小和时间最短为双目标的数学模型。进而,设计实现基本蚁群算法和动态调整选择策略的改进蚁群算法的求解方法。实验分析表明,在不同的目标偏好情形下,改进算法均能取得较好效果。研究为第四方物流路径集成优化提供了有效的工具。     

基于比例效用理论的第四方物流路径问题研究

不确定环境下的第四方物流路径优化问题,考虑到人们在不同情况下会有不同的行为特征,基于比例效用理论以及前景理论的价值函数,同时考虑运输任务的运输时间和运输成本,建立了第四方物流路径优化模型。分别采用枚举算法、蚁群系统和改进的蚁群算法对模型进行求解。通过算例,分析验证模型和算法的有效性。     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于模糊约束的军事物资配送多目标路径优化

针对带模糊时间窗口、模糊运输费用以及模糊运输风险的多目标军事物资运输问题,利用模糊期望理论,建立了带模糊约束问题的多目标运输路径优化模型,并利用改进的多目标量子遗传算法求解该模型,算法中采用量子比特编码,引入非支配排序和精英保留策略,防止算法陷入局部最优。仿真实验结果表明,建立的模型合理、算法有效,在军事物资配送问题中具有一定的实用价值,与传统的多目标遗传算法相比较,利用改进的多目标量子遗传算法求解该问题,收敛速度更快。