考虑同时取送货需求带模糊容量限制的在线设施动态选址问题

共享环境下配送设施作为在线资源，其空闲容量受线下负荷影响而呈现动态可得性与波动模糊性.同时，在线资源的引入也使得城市配送中的设施选址问题由单周期决策模型转变为多周期动态决策.为此，本文构建了考虑同时取送货需求带模糊容量约束的在线设施动态选址模型，改进了五角模糊数隶属度函数用以表示模糊容量约束.在此基础上，将禁忌搜索与自适应大规模邻域搜索算法相结合，提出了邻域生成算子和新解接受准则改进方案.最后，算例结果表明该改进方案能有效提升算法全局搜索能力，降低企业在线设施动态选址成本.     

考虑前置仓选址与服务策略的同时取送货车辆路径问题研究

本文在电子商务环境下研究了面向城市小件物流配送的同时取送货车辆路径问题,兼顾前置仓的选址策略,允许车辆在配送途中前往前置仓进行补货与存货操作.依据退回货物的状态差异构建两类配送子模型,统筹安排车辆的服务路径、前置仓选址以及补货存货策略使得物流企业整体运营成本最低.其次,设计了一种基于节约算法与自适应大邻域搜索的混合启发式算法CWIGALNS求解上述问题,提出改进算子提升算法的求解效率.随后,通过9组小规模算例验证了模型的准确性和算法的有效性.最后,采用多组较大规模算例进行数值实验.实验结果表明,两类配送子模型中,前置仓提供存货服务的模式有助于车载容量的循环使用,减少车辆使用数目降低物流配送成本.本文提出的模型与算法可以为城市小件物流配送企业服务策略的制定提供良好借鉴与帮助.     

一类带容量限制的服务站选址问题

分析一类在交通网络中设立服务站的最优选址问题。在给定的网络G(V，A)中有r对O-D用户流，我们在总的建站费用最小的目标下考虑下面三个因素：①每对用户流都能得到服务；②每对用户流所走的总路程不超过某一给定的距离；③每个服务站的服务能力是有限制的。在分析这类问题的特征后，我们形成了一个线性混合整数规划模型，并给出求解实例。     

考虑分时模糊车速的带时间窗的市内集送货问题

车辆路径问题中的行驶车速这一因素通常是模糊的、不确定的.现以交通数据为基础,对货运车辆模糊车速的隶属度函数进行拟合.在此基础上对具有分时模糊车速的市内集送货问题进行描述,建立数学模型,并采用混合禁忌搜索算法对问题进行有效求解,即以节约法构造初始解,再以改进的禁忌搜索算法对初始解进行调整.通过计算实例,说明了隶属度函数、数学模型和求解方法的有效性.     

求解带时间窗取送货问题的遗传算法

首先介绍基于时差的插入法,进而设计求解带时间窗取送货问题的遗传算法.与传统求解该问题的遗传算法相比, 本算法有 以下特点:一是设计了基于时差插入法的交叉算子、R1变异算子与R2变异算子;二是采用非代际搜索策略. 应用56个标准测试算 例测试显示,其求解质量比已有文献报道的同类算法高.     

带容量限制和手续费用的运输问题

本文首次提出了既带容量限制又有手续费用的平衡运输问题,建立了相应的数学模型并给出了求解这一模型的表上作业法。     

具有同时集送货需求的车辆路径问题的粗粒度并行遗传算法

设计了求解VRPSDP的粗粒度并行遗传算法(CGPGA),其中遗传算法以最优划分法计算适应值,邻域搜索法作为变异算子,定义了群体多样性结构.并行算法以单向环作为连接拓扑,各子群体独立进行遗传操作,迁移算子用于群体间的信息交流,采用多样性替换的方法进行个体替换.论文给出了CGPGA算法在集群系统上的重复非阻塞MPI实现.对典型VRPSDP实例进行测试的结果表明:CGPGA算法在大部分实例上超过了已知最好解,未达到已知最好解的实例与已知最好解的相对误差不超过1.5%.在计算速度方面,CGPGA算法具有接近线性甚至超线性的加速比,提高了遗传算法的求解速度.     

求解无容量设施选址问题的拉格朗日狼群算法及其应用

无容量设施选址问题(UFL)是应用于诸多领域的经典组合优化难题。首先,结合UFL问题的具体特征,重新定义了狼群算法中狼群协作捕食的智能行为,提出了求解该问题的狼群优化算法;其次,将狼群算法与拉格朗日松弛相结合,设计了一种求解UFL问题的拉格朗日狼群算法;最后,将本文提出的狼群智能优化算法及拉格朗日狼群算法用于UFL基准问题库中部分算例的求解,并将其求解结果与混合蚁群算法、半拉格朗日松弛方法以及优化软件CPLEX的求解结果进行比较。结果表明：拉格朗日狼群算法较狼群优化算法、混合蚁群算法及半拉格朗日松弛方法具有更好的求解效果,而且在一定程度上缓解了CPLEX求解时间长,消耗内存大的缺点,拥有良好的求解性能。     

带时间窗集送货需求可分车辆路径问题的改进蚁群算法

围绕提高物流效率、降低运输成本,对集送货需求可分车辆路径问题进行了研究。首先考虑集送货需求可分和时间窗的约束,设计了带时间窗集送货需求可分的车辆路径模型,然后结合模型特点提出了一种改进的蚁群算法,并通过算例分析与已有文献算法结果进行比较。研究结果表明,改进的蚁群算法能够有效地求解集送货需求可分的车辆路径问题。     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

模糊需求下的单货源多设施Weber问题

在设施选址中,客户的需求往往是不确定的,用模糊变量来描述不确定需求更能真实地模拟出决策过程。在模糊可信性理论的基础上,建立了基于模糊需求的单货源多设施Weber问题优化模型,并结合改进的重心法(ALA)与两阶段优化算法,设计了一种新的混合启发式算法。该算法建立了客户的优先级,通过不断更新设施容量和设施位置来实现对客户分配,为了防止陷入局部最优,首先利用改进的重心法来优化初始选址位置(实质上是局部优化),然后用PSO算法进行全局优化。对小规模的问题,分别采用精确算法和本文提出的启发式算法求解,发现算法是有效的,并且具有良好的性能。将该模型和启发式算法应用到大牛地气田污水处理厂选址中,当客户为58,设施个数为6,种群大小为40时,该算法在375代左右收敛,年污水配送费用从360万元减少到312万元。该模型和算法对于进一步补充和完善设施选址模型具有重要意义,在现实中对于不确定需求决策具有一定的应用价值。     

考虑碳排放的多产品竞争设施选址问题研究北大核心CSCD

传统的设施选址模型针对空间垄断,忽视市场竞争.在低碳可持续发展背景下,针对政府碳交易机制下生产多种替代和/或者互补产品的两家制造企业安置设施竞争市场份额的问题,基于定义于整个非负价格区域上的互补需求函数,构建考虑运输碳排放的多产品竞争设施选址模型.该模型为双层规划,上层是领导者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的0-1混合整数二次规划;下层是跟随者企业的利润最大化模型,为带均衡约束的二次规划.首先利用Karush-Kuhn-Tucker条件、大M方法和McCormick外逼近方法将双层规划转化为有界闭集上的0-1混合整数凹规划,然后提出具有全局收敛性的分支提升算法,最后通过数值算例验证了所提模型和算法的有效性,并阐明了碳限额和碳交易对企业决策产生的影响.     

考虑设施中断风险和防御的分销网络选址-库存问题

分销网络设计属于战略决策问题,短期内不宜改变,但分销网络可能面临各种设施中断风险,因此必须在网络设计阶段对设施中断风险加以考虑。考虑设施中断风险和防御并集成库存控制决策的分销网络设计问题,基于非线性规划方法建立一个有容量约束的选址-库存问题优化模型,设计相应的遗传算法予以求解。算例分析结果表明:在分销网络设计阶段就考虑设施中断风险和防御,可以显著降低将来可能发生的应急成本;系统对中断风险、惩罚成本因子、设防成本调整参数等因素的反应较敏感。     

考虑信息隐藏策略的反恐应急设施选址模型

恐怖袭击常以人流密集地区的平民对象作为袭击目标,极易造成严重后果.通过反恐应急设施的合理布局可以缩短救援时间并降低袭击损失.在设施选址过程中,政府还可通过选址信息的隐藏来获取信息优势,误导恐怖分子的袭击策略并改善效用.首先,对考虑信息隐藏策略的反恐应急设施选址问题进行描述,结合随机选择模型刻画恐怖分子的有限理性行为,并将该问题构建为一类双层规划模型;随后,针对模型分别设计精确解算法和遗传算法,并结合喀什地区交通网络进行仿真分析.结果发现:恐怖分子理性程度已知时,相比于选址信息的完全公开,隐藏部分信息后更有利于降低政府损失,信息隐藏的最优数量与恐怖分子理性程度相关;恐怖分子理性程度未知时,在其理性程度被低估的情形下,选址信息隐藏策略更能发挥作用.     

带时间窗和调货特性的多品类取送货优化算法

为了满足快时尚品连锁门店多品类的销售需求,综合考虑载重限制、多货品、门店相互调货以及服务时间窗等因素,研究了同时取送货车辆路径问题.为了有效降低库存管理和运输成本,通常鼓励门店间的货品相互调配,且需要控制用车数.为此,以最小化车辆数为第一优化目标,最小化转运成本(运输成本和仓库处理成本)为第二优化目标,构建了混合整数规...     

需求随时间变化的物流中心动态选址

研究了动态的物流中心选址决策问题。客户需求随着时间的变化而变化，在每个时段均建立一个物流中心。通过计算定积分得出各时段客户的需求量，并在此基础上使用改进的伊中值方法建立动态选址模型，进行实验、计算与分析。     

考虑价格限制与差价合约的发电容量投资分析

论文针对差价合约电力市场,在考虑价格上下限条件下构建期权博弈模型,探讨寡头发电商的容量投资策略;然后运用数值仿真方法,考察不同差价合约和 价格上限条件下的发电容量投资阈值和最优容量选择,并在此基础上,基于发电机组负荷率和电力市场勒拉指数讨论有效差价合约.研究表明：1）差价合约电量比重较少时,差价合约电价对投资策略几乎没影响,而差价合约电价较高时,随差价合约电量比重的递增,投资阈值和最优容量会出 现跳跃式下降;2）存在“既能保障有效的电力供给,又能确保实现较高市场效率”的有效差价合约.     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

一类有容量限制的最优连接问题

以油气收集系统设计为背景,研究如下的网络优化问题,在一个加权有向图G中,根点r代表收集中心,其他顶点代表具有给定容量的油井,每条边的权表示运输距离.问题是求G的一个支撑树,满足容量约束,使得到r的传输半径最小.主要结果是问题的NP-困难性证明及等容量情形的多项式时间算法.同时,讨论一般情形的精确算法及启发式算法.     

成本与半径优化的设施选址问题

成本与半径优化的服务设施选址问题(CROFL)广泛应用于应急服务、快递、维修网络等领域,其特点是考虑了响应速度与服务价格、成本之间的关系,根据净收益最大化或者成本最小化的原则自动判断是否将偏远的"需求点"纳入服务半径之内,实现服务成本与服务半径的双重优化。建立了CROFL的混合整数规划模型,构造了求解平面CROFL的7.853+ε-近似算法,并提供了求解一般CROFL的Benders分解算法,计算实验显示,Benders分解算法具有非常高的求解效率与求解质量。