一种需求不确定的有容量网络设计问题求解方法

针对需求不确定的有容量网络设计问题,通过引入缺货成本（understocking cost）和过剩成本（overstockingcost）,给出了一个两阶段的随机混合整数规划模型,并提出了基于Benders分解和分支定界新方法．该方法在解决电讯网络、物流运输网络中都有广泛应用背景．     

基于复杂网络的城市公交系统优化研究

为了提高城市公交运输能力和公共汽车网络的鲁棒性,需降低调度成本,将复杂系统理论应用于城市公共交通运输网络的优化.该文通过理论分析建立了公共汽车线路模型、城市公交车站模型和公交中心调度模型,并对基于复杂网络统计特征分析的相关理论进行了数据仿真.网络统计结果可以为城市公交运输网络的优化提供有效的参考,包括路径选择、交换时间和调度成本.理论分析和实验仿真结果表明,将复杂网络的相关理论应用于城市公交运输系统是可行的、有效的.     

不确定需求及建设成本下连续交通网络设计的鲁棒优化方法

在假设各起始点的交通发生量和吸引量确定的情况下,研究不确定需求及不确定建设成本下的连续交通网络设计问题.利用鲁棒优化方法建立了一个不确定双层网络模型,设计了基于Frank-Wolfe法的情景局部搜索法.双层不确定模型中下层模型是需求属于一个简单有界闭集的用户均衡问题,上层模型是建设成本不确定的系统总阻抗最小的优化问题.通过数值算例分析,得到鲁棒优化下的不确定网络设计模型稳定性优于确定性设计模型的结论.     

基于脆弱性的班轮运输网络设计

为了提高班轮运输网络设计的可靠性,将网络脆弱性引入到轴辐式网络设计中,借助干扰情景及其相应的干扰成本,计算轴辐式网络受潜在干扰的影响,建立整数二次规划模型,以期确定脆弱性最小的轴辅式网络枢纽港选择方案。通过算例证明,当干扰发生时,基于脆弱性的班轮运输网络设计模型能够确定出可行的航线网络,使得网络脆弱性最小,即模型可行。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化

为提高内陆集装箱运输网络的货流分配效率,确定提升区域运输网络运作水平的规划建议,以我国东北地区内陆集装箱运输网络为研究对象,在不确定货运需求背景下,建立基于情景遗憾值的货流分配鲁棒优化模型。在货流分配优化方案的基础上,综合运用社区发现算法对备选枢纽节点的集聚性进行分析,并释放关键路径的容量约束进行敏感性分析。研究结果表明了方法的有效性和适用性,可以为内陆集装箱运输网络的规划建设提供科学的决策依据。     

基于复杂网络的危险品运输网络抗毁性测度分析

在构建危险品运输网络模型的基础上,采用复杂网络理论对该网络模型抗毁性测度及特性进行研究。首先,根据网络模型的配送特性,提出"网络风险效率"和"最大连通度"抗毁性测度;接着,通过建立危险品运输网络介数模型和对道路网络节点和边的随机和蓄意攻击,描述网络模型的流量和拓扑特性,继而构建基于复杂网络理论的危险品运输网络抗毁性研究框架。实验结果表明:本文构建的抗毁性测度可以很好表征危险品运输网络的抗毁性能水平,且网络抗毁性是由少数节点和边维系的;无论节点攻击还是边攻击,网络均表现出对随机攻击的鲁棒性和蓄意攻击的脆弱性,故抗毁特性更接近于无标度网络,且边的抗毁性高于节点的抗毁性;此外,在攻击较多节点和边时,度攻击的抗毁性较弱,且网络配送的可达性优于风险值增长水平。     

基于鲁棒优化的低碳再制造物流网络模型

为了解决不确定环境下低碳再制造物流网络设计的问题,在碳排放权可交易的情况下,考虑运输成本、需求和废旧产品质量的不确定性,对于回收中心的开或关及其是否扩建、其余设施选址和节点间运输路线等决策,采用鲁棒优化方法,以碳交易收支和物流成本之和最小化为目标,建立了再制造物流网络鲁棒混合线性规划模型。通过案例验证了鲁棒模型的可行性,就碳交易和不确定参数的变化进行分析,表明鲁棒模型的决策平衡了最优性与鲁棒性。     

中断风险下易腐品多目标闭环供应链网络模型

在当今全球化和高度不确定的商业环境中,供应链网络容易遭遇设施中断、路径中断等多重中断风险。同时考虑到易腐品需求波动大、易损耗、退货率高、处理不当会污染环境等问题,以最小经济成本、最小环境影响、最大社会效益为目标,提出缓解中断风险的策略并构建了不确定条件下易腐品多目标闭环供应链网络模型。为了减少不确定参数的影响,实现最优设施选址与最佳配送路径的决策安排,将易腐品需求量和退货量设定为三角模糊值,采用模糊机会约束方法解决模型中的不确定约束问题。以上海市某易腐品企业为例,通过遗传算法和粒子群算法对模型进行求解。结果表明,采用缓解中断风险的策略可以显著改善供应链网络在中断情况下的表现,且相对于单目标优化,多目标优化整体表现更优。     

城市公交网络鲁棒性分析模型研究

城市公交网络的鲁棒性是考核城市公交系统性能的重要指标,对其分析将有助于更好地提出评价和优化措施。本文基于二分图模型,构建了城市公交系统的公交原始网络模型、公交站点网络模型和公交线路网络模型,定义了城市公交网络的拓扑结构鲁棒性指标,提出了针对大规模网络的鲁棒性分析的快速算法。最后以北京市公交系统为例,对三种公交网络模型在随机攻击和蓄意攻击下的鲁棒性进行了分析。     

铁路货物快运服务网络鲁棒性优化方案

针对计划期间货运需求的波动情况,构建了铁路货物快运服务网络设计鲁棒优化模型。通过对比传统铁路货物快运服务网络设计基础模型,以总运输成本最小为目标,决策内容隐含车流的中转方案和摘挂方案、列车编组计划、运到期限等运输服务约束,采用和声搜索算法对模型求解,循环迭代至获取较优结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对运输需求变动的适应性较强,且运到期限增大,总成本减少。     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.     

Robust Optimization Model for Resource Allocation of Container Shipping Lines

<正>Introduction Since the 1970s, the containerization of cargo has rap-idly increased. With the rapid development of con-tainer transport, container shipping lines have devel-oped from simple "point-to-point" operations to the present complicated shapes with "multipoint composi-tion" and multiple structures. At the same time, the     

基于网络均衡的城市客运枢纽换乘需求研究

城市客运枢纽作为综合客运交通体系的重要组成部分,其基础内容就是研究枢纽的换乘需求. 将交通网络抽象为分层网络,在随机用户网络均衡理论基础上,分析城市交通网络中出行者的出行方式选择行为,构造出行费用函数,提出了相应的变分不等式模型和枢纽换乘流量的计算方法. 根据城市出发地目的地数据,通过外部变量的变化,得到城市客运枢纽换乘需求的变化,并对这些变化加以分析,以期改善客运枢纽的换乘能力. 最后结合一个算例,研究了外部变量的变化对城市客运枢纽换乘流量需求的关系,验证了方法的可行性. 研究结论为城市客运枢纽换乘需求研究提供有益的参考.      

货物运输服务网络设计频度模型的研究

从运输需求、基础设施和运输组织的角度,系统研究了货物运输服务网络设计方法.其目标是在既有运输资源条件下,确定使总体费用最小化或利润最大化的运输服务集合,实现运输企业运力资源的优化配置和有效利用,同时满足客户的运输需求.在分析运输服务组织策略及其效益的基础上,建立了货运服务网络设计问题的频度模型,提出了一种基于分解法的启发式算法,并通过算例分析表明本文所述方法是可行的.     

考虑运输损耗和运输成本的多状态配送网络可靠性评估

在考虑运输损耗和运输成本约束情形下,提出多状态配送网络可靠性评估方法。通过引入损耗因子刻画运输损耗,进而根据需求流量和运输损耗建立流分配策略;基于此分配策略、运输边容量约束以及运输成本约束,提出计算配送网络可靠性的极小容量向量方法。通过实例分析验证了算法的有效性,并从可靠性视角探讨了关键运输边的识别方法,研究成果可为管理者在配送网络运维方面提供决策指导。     

Models and Algorithm for Stochastic Network Designs

The network design problem (NDP) is one of the most difficult and challenging problems in trans-portation. Traditional NDP models are often posed as a deterministic bilevel program assuming that all relevant inputs are known with certainty. This paper presents three stochastic models for designing transporta-tion networks with demand uncertainty. These three stochastic NDP models were formulated as the expected value model, chance-constrained model, and dependent-chance model in a bilevel programming framew...     

华北航空相依网络统计特征与鲁棒性分析

为了研究在极端恶劣天气、军事活动或空管设备失效等影响下,航空网络的安全性与有效性,构建由机场网络、航路网络、管制网络互相连接而形成的航空相依网络模型。结合华北地区的实际数据,对网络的特性以及网络的鲁棒性进行研究。分析结果表明三个层网络以及航空相依网络均是小世界网络,静态的航空相依网络的鲁棒性比动态的更好,网络的内边比网络的节点受失效的影响更大。结合分析结果,给出优化航空网络结构特性和提高航空相依网络鲁棒性的建议。     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

模糊需求环境下的网络选址及规划分析

在需求充满不确定性,成本结构复杂的现实情况下,已知工厂和顾客的地理位置,如何从初步拟定的候选点中选择配送中心的建设位置,同时规划配送中心与顾客的配送关系,是公司决策中经常碰到的一个问题。为解决这一问题,建立了在模糊需求环境下,整体考虑与选址相关的各项成本,如库存、运输、仓库固定成本与内部搬运成本等的三级物流网络选址模型,并进而利用模糊数学领域的可信性理论,对模型进行了优化整理,得到了同解模型。指出了同解模型是整数规划问题的解法。