基于双层规划模型的制造业选址布局优化方法研究

经济全球化趋势和全球多式联运网络的形成推动了资源的自由流通和优化配置,改变了制造产业的空间分布形态.本文针对经济全球化背景下制造产业的选址优化问题,提出选址优化与分布-分配相结合的双层规划模型.在模型中运输网络被拆分成原材料运输网络和产品运输网络,上层模型用于确定产业的选址方案和原材料及产品流量的OD矩阵,下层模型用于计算OD流量在运输网络中的交通流特征.为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁制造产业的选址为例验证模型的可行性.结果表明该方法具有实用性,可以有效帮助决策者实施制造产业的选址决策.     

物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

求解双层规划模型的粒子群优化算法

首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性.     

品牌推广动态选址问题及其混合算法研究

对品牌推广动态选址问题进行了描述并且建立了数学模型.基于禁忌规则,提出了求解该问题的模拟退火算法.算法采用自然数编码,在状态生成函数中利用两种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.在介绍了算法原理的基础上给出了具有代表性的算例试验结果并且进行了分析.试验结果表明了所提出的混合算法对品牌推广动态选址问题的有效性.     

基于危险化学品事故的双层次应急中心选址模型

针对危险化学品事故频发的现状,在传统选址模型的基础上建立了双层次应急中心选址模型.利用高斯烟羽模型对危险化学品泄漏风险进行了度量,在经典的p-中值选址模型基础上提出了事故风险和距离相结合的双层次选址模型,改变了传统的一对一应急模式,设置了两类应急中心服务于每一个化工厂,并设计了改进的禁忌搜索算法确定最优选址策略.最后,针对北京市大兴区化工厂的分布情况做了案例分析,给出相应的两个层次应急中心的选址方案,并对层级管理参数λ进行了灵敏度分析,验证了加入第二层次应急中心的考虑后,整个应急系统的效率得到了提高,并且应急成本有所下降.     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

基于禁忌遗传算法的区域路网双层优化模型

针对区域路网优化问题,利用改进的遗传禁忌算法进行了综合研究。在探讨区域路网交通特性的基础上,构建了区域路网优化的双层优化模型。并在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出了基于遗传禁忌算法的路网优化算法。区域路网双层优化模型利用禁忌遗传算法能够较快得到最优解,相对于传统的优化模型更能结合区域交通与经济特性,结论比较符合实际情况。应用结果表明,优化模型不仅能够满足交通需求,而且该法科学合理、可操作性强。     

考虑产品组合的零售门店选址模型

选址是影响实体门店长期发展的重要因素,选品个数是决定实体门店销量的关键因素,基于此,研究考虑选品个数的实体门店选址问题。首先,建立了以所有门店总利润最大化为上层目标和以顾客满意度最大为下层目标的双层规划模型。随后,设计了遗传算法求解该双层规划问题,从而得到问题的近似最优解。最后,以中国某家居公司为例验证了模型的可行性。计算结果表明,企业采用考虑产品组合的选址方案可以获得较高的利润,且本文的遗传算法拥有良好的计算效率和收敛速度。     

应急系统优化选址的模型及其算法

以往的应急系统选址问题通常仅把“时间最短”作为系统的优化目标，易导致系统的费用大大提高，针对这个特点，论文在考虑满足应急系统时间紧迫性的前提下，提出基于系统的费用最小的数学模型，并给出了相应的求解算法，并从理论上证明了该应急系统模型求解方法的正确性。     

含有模糊变量双层规划模型的混合智能算法

针对含有模糊变量双层规划模型,将模糊模拟、神经网络、微粒群算法有机的结合起来,给出了求解模型的混合智能算法,并将该算法应用于两级政府高等教育投资模糊期望值双层规划模型和模糊相关机会双层规划模型的求解,实例验证了混合智能算法的有效性和实用性.     

最小-最大车辆路径问题的禁忌搜索算法

在对最小-最大车辆路径问题进行描述的基础上,建立了该问题的基本数学模型。针对最小-最大车辆路径问题的目标是最小化整个线路的最长子线路,本文提出了改进的禁忌搜索算法,并用一些典型算例进行了验证。计算结果表明,用该算法求解最小-最大车辆路径问题,不仅可以取得较好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快。     

第三方物流分包商选择双层规划模型

为了使第三方物流企业在物流业务分包时不仅能降低分包费用,并且能逐渐提高服务质量,提出了双层规划模型描述了第三方物流企业与分包商之间的博弈关系,其中上层规划以第三方物流企业总分包费用最小为目标,下层规划以分包商服务质量最大为目标,引入"综合表现度"概念衡量分包商的服务质量,并基于模糊粗糙集约简出影响分包商服务质量的真实因素,计算出影响因素的权重,由此确定出分包商的综合表现度.设计了处理所有约束和下层规划目标函数的算法规则,并基于遗传算法对分包商选择的双层规划模型求解.最后,利用一个简单的实例进行试验,结果分析和比较表明,当分包商选择是长期的且分阶段多次进行时,该双层规划模型能很好的激励分包商提高服务质量,降低分包价格.     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为，在不确定环境中的机会约束下，怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量，以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用w1是一个随机变量，服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则，列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后，本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起，设计出该问题的混合智能通用算法。最后，给出数值案例。     

灰色离散双层漂移型线性规划模型及其交互式补偿模糊算法

提出灰色离散双层漂移型线性规划的概念，建立了灰色离散双层漂移型线性规划模型来描述具有灰色信息的递阶离散双层系统的决策问题，并提出相应的交互式补偿模糊算法，最后通过算例证明提出的求解灰色离散双层漂移型线性规划模型的交互式补偿模糊算法的简单性和实用性。     

逆一般中心选址问题的算法研究

主要讨论了逆一般中心选址问题的算法研究。对于实例是树且U为整数的情况,逆一般中心选址问题转化为逆中心选址问题。对于实例是一般简单图的情况,本文给出了一个逆一般中心选址问题转化为权重为1的S te iner树问题的拟多项式算法。并对于权w=1的S te iner树问题,本文也给出了一个近似界为43的近似算法。     

应对大规模突发事件的资源布局模型与算法

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区的资源保障程度至关重要.本文根据分级的原则,利用按照灾区分组和场景分析的方法分别确定两种级别下的各个灾区应急物资需求,同时,考虑了当级别为high时营救过程的机理分析.文章针对某个区域内的应急资源布局问题,建立了一个适于多点需求,多点救助的多目标规划模型,分别考虑两种级别的资源分配,以期为选址决策者进行选址和应急资源布局提供依据.求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析.     

一种新的离散型网络平衡设计模型与算法

随机平衡分配模型与基于效用理论的Logit分配模型是两种有效的非平衡交通分配模型,二者具有等价性,本文将Logit模型替代常用的随机平衡分配模型应用于具有多级选择的离散型网络平衡设计模型中,构建了这类网络平衡设计问题的新模型;模型求解中,上层模型采用带自适应正态变异因子的粒子群算法,而下层问题直接利用Logit模型求解.仿真结果表明该模型与算法是有效的,适合在大型路网上应用.