多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化方法

针对多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化问题，以配送成本最小化为目标，构建了可同时表达多种配送方式的优化模型。设计了能够同时求解多种配送方式下的配送方案，且求解精度高、速度快的启发式算法。数据实验验证了模型、算法的有效性，并得出：合并配送方式不可能成为成本最低的配送方式；当车辆不满载时，混合配送方式的优化空间更大；随着转运油库与配送区域的趋近，混合配送方式的成本优势越来越明显；所提算法求解不同配送方式下的配送方案的时间差极小，在制定配送计划时，可同时生成分开配送方案和混合配送方案，择优选用。本研究为横向转运背景下成品油配送方式的选择和配送方案的优化提供了一种科学的决策方法，有利于降低企业的配送成本。     

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.     

基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

限行条件下配送车辆配置的二阶段随机规划

针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题，通过建立二阶段随机规划模型，实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置，以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型；为求解模型，提出改进的随机分支定界算法，并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率；通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外，利用该模型和算法，探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题，为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法.     

带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究

互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持.     

基于汇集预测的随机客户需求配送车辆调度问题

针对物流配送过程中客户需求随机出现的车辆调度问题，结合客户随机需求信息和经验数据，运用汇集预测方法，生成合理的虚拟客户出现的概率及其位置和需求量；在分析客户不满意度函数的基础上，综合考虑配送车辆调度方案的经济性和客户满意度两方面因素，提出了加权广义配送总费用最小化目标；依照车辆先真实后虚拟客户配送的原则，建立了配送车辆调度模型，设计了与局部搜索相结合的改进遗传算法。Solomon标准测试算例验证了模型与算法的有效性与适用性，结果表明，相比于现有的其他方法，本文方法制定的配送车辆调度方案不仅能有效降低物流企业的总配送成本，而且能快速响应客户需求，提高客户满意度和服务水平。     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

基于速度障碍法的多UAV可飞行航迹优化生成

研究无人飞行器(unmanned aerial vehicle, UAV)在线可飞行航迹的自主规划对UAV适应非结构化环境、提高机动作战能力具有重要的现实意义。提出了一种基于Pythagorean-Hodograph (PH)曲线的UAV在线航迹生成算法,可以根据UAV当前的飞行状态、目标点信息及传感器探测信息实时规划出曲率连续的可避碰飞行航迹。考虑系统动态性能约束,采用分布估计算法对航迹参数进行优化选取,提出基于区间选优的全局精英个体概率选择机制,提高了航迹生成的速度及精度。根据速度障碍法原理,结合PH曲线的特点,给出了高动态环境下多UAV的实时动态避碰规划算法,该算法能使轨迹快速趋近于目标。对一组UAV的航迹规划在不同环境下进行了仿真实验,仿真结果证明了算法的有效性和实用性。     

商品配送中车辆调度随机模型的建立及其求解

在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文针对这一问题，建立一种车辆调度的随机模型。通过实例并运用遗传算法对模型求解，极大地提高车辆调度适时性的保证度和配送运输服务的质量，说明该模型及算法具有较好的应用价值。     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于深度强化学习的UAV航路自主引导机动控制决策算法

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航路终端约束情况下航路自主引导机动控制决策问题,采用Markov决策过程模型建立UAV自主飞行机动模型,基于深度确定性策略梯度提出UAV航路自主引导机动控制决策算法,拟合UAV航路自主引导机动控制决策函数与状态动作值函数,生成最优决策网络,开展仿真验证。仿真结果表明,该算法实现了UAV在任意位置/姿态的初始条件下,向航路目标点的自主飞行,可有效提高UAV机动控制的自主性。     

生鲜农产品冷链物流网络节点和配送的优化

针对冷链物流网络的网点布局和运输问题,提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型,该模型需要同时满足网点的最大距离约束,产地的产量约束和网点的最大容量约束,然后用量子粒子群算法对该模型进行求解。算例得出在一个运营周期内最低的总成本为2670万元,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。该模型对其他物流网络具有良好的适应性,便于推广应用。     

汽车发动机零部件包装箱池化管理及配送网络优化

分析汽车发动机制造商的零部件入厂物流模式与包装箱使用现状,基于制造商的零部件需求,提出设置包装箱池化中心及同时取配空重箱的Milk-run运输模式。构建池化中心选址与包装箱及零部件运输组织优化模型,以综合物流成本最低为目标,确定池化中心的选址方案与零部件的配送路径。设计求解算法求解模型,并基于敏感性分析探讨池化中心的变化对零部件入厂物流费用的影响。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

一个物流网络的双层规划模型

物流网络的规划与布局不仅影响企业的经营活动，而且影响城市的交通运输功能．在一个物流周期内，用广义费用的概念描述了物流成本的相关内容，从物流成本的角度对物流中心的规模和位置进行优化．通过考察物流中心布局与配送作业成本之间的关系，以物流总费用最小为目标函数建立了一个双层规划模型．随后，用遗传算法得到一个该模型的近似最优解．实例所得结果证明了模型的实用价值及其有效性．     

多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题

针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。     

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。     

无人机集群对地作战任务可靠性评估

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群执行对地攻击任务可靠性评估问题,考虑实际作战环境和任务规划,建立了一种适用于具体任务过程的可靠性评估方法。首先,建立了UAV集群作战的时态异构网络模型,用时态打击链模拟UAV集群任务规划和协同作战过程。然后,基于连续时间马尔可夫链(continuous-time Markov chain, CTMC)建立了UAV集群在威胁区域飞行的生存概率模型。进而,综合UAV集群的作战能力和生存概率,提出了任务可靠性评估方法。最后,通过实例分析,验证了该模型的实用性和合理性。该模型考虑到各方面影响战果的因素,贴合实际,为UAV集群任务可靠性评估和决策提供了参考。     

信息共享下的在线零售商与物流提供商额外配送能力

针对电子商务环境下网络销售潜在的波动性,建立一个关于在线零售商和物流服务提供商的物流配送能力博弈模型。研究额外配送成本信息对上下游企业成本分担比例和额外配送能力投入决策的影响,比较有信息共享和无信息共享两种情况下供应链及其成员利润的变化。结果表明:额外配送能力成本信息对零售商的利润有重要影响。在成本信息为物流提供商私有的前提下,当零售商高估成本信息时,物流提供商将会选择信息不共享,反之则反。信息共享增加了零售商的利润,而只在一定条件下能增大物流提供商的效益,对整个供应链也是如此。此外,还讨论了成本信息共享的激励问题。