配送中心补货作业问题的启发式算法

研究在配送中心分拣区采取指定储存策略情形下,补货设备从储存区补充物品到拣货区的补货作业问题,提出复杂度为O(n3)的启发式算法,并模拟测试算法的性能,效果良好.     

多配送中心物流配送车辆调度问题的分层算法模型

在对多配送中心配送车辆调度问题进行直观描述的基础上,建立了该问题的数学模型,提出了采用聚类分析最短距离分配法将多配送中心车辆调度问题动态地分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略。基于求解单配送中心车辆调度问题的竞争决策算法,设计了多配送中心车辆调度问题的分层算法,并进行了实验计算。计算比对结果表明,用本文设计的算法求解多配送中心物流配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,算法的计算效率较高,计算结果也较稳定,而且在聚类属性方面具有很好的扩展性。     

旋转货架系统配货作业优化问题启发式算法

旋转货架系统配置配货作业是现代配送中心中一项非常重要的作业活动.研究具有多个水平旋转货架系统的配货作业问题,建立对应的模型.在分析该类型作业中,整个货架系统配货顺序最优单个货架物品拣选顺序必然最优的特点基础上,设计改进临近域算法,并提出随机确定位置启发式算法.最后,通过模拟测试,效果良好.     

一类多旅行商问题的计算及仿真分析

旅行售货商问题(TSP)是组合优化领域的经典问题之一,而考虑多个旅行商的多旅行商问题(MTSP)是经典的旅行商问题的扩展.多旅行商问题的特点使其符合许多实际问题,并且通过对多旅行商问题加入约束条件可以使其转化为车辆选择问题(VRPs).针对一类特殊的MTSP问题采用Lin-Kernighan算法进行求解分析,并在此基础之上针对访问城市数目均衡的多旅行商问题采用两阶段方法进行求解,计算仿真结果是令人满意的.     

基于提前期可变的动态联合补货策略

提前期不变联合补货已做了大量的研究，现实中提前期极为重要且补货情况更为复杂，基于此本文对于多种产品在不同时间内需求相关、随机问题，提出一种动态、联合优化库存补货策略。在补货中的各检查点，预测每种产品在谊补货阶段需求，根据产品库存状况，动态更新产品补货参数，并考虑提前期变化，运用特定决策规则制定定期联合补货策略，根据数值仿真算例验证所提出策略有效性。     

基于库存成本优化的配送中心选址问题研究

研究了需求不确定、存在运输规模经济下的连锁零售企业的配送中心选址问题．在传统选址分析中加入了详细的库存系统分析，在此基础上，以配送中心和门店的服务水平为约束条件，建立了较为全面的配送系统年总成本优化模型，并通过该模型找到了各方案下的最优库存水平和最小成本，从而选出最佳方案．最后。通过仿真，分析了需求变化和运输距离变化对系统的总成本以及方案选择的影响，为连锁零售企业的物流配送中心选址提供了决策支持．     

解旅行商问题的一个新的遗传算法

对旅行商(TSP)问题设计了一个新的遗传算法.首先,对n个城市的旅行商问题设计了一个新的编码方法,并且对这种编码方法,给出了简便的解码方法.其次,针对编码的特点,设计了一种新的、有效的杂交算子和变异算子,这些算子均能直接产生可行的后代.为提高杂交算子的搜索能力,结合了一个局部搜索技术来改进杂交算子.在此基础上,提出了求解TSP的一个新的遗传算法,并证明了其全局收敛性.为了验证算法的有效性,对10个国际标准算例(城市规模从14到1000)进行了计算机仿真,结果表明算法是有效的.     

基于仿真的遗传算法求解动态旅行商问题

以标准旅行商问题的扩展问题--动态旅行商问题为对象,分析了动态旅行商问题中由于道路流量实时变化所引起的标准旅行商问题的数学建模与优化求解的问题复杂性.通过建立其计算机仿真模型再现动态旅行商问题中众多复杂的非平稳、随机因子.进而提出了基于计算机仿真模型的遗传算法,即根据计算机仿真的结果,应用改造后的遗传算法搜索原问题的优化解.最后,在多智能体仿真平台上实现该优化算法,并以此求解20个城市的动态旅行商问题,计算结果验证了算法的有效性.     

旅行商问题的遗传算法

旅行商问题属于ＮＰ问题，现在还没有找到有效的解法。本文应用遗传算法对解决此类问题的有效性作了探讨。文中对遗传算子的应用，编码，参数选择及其对收敛的影响等问题作了分析与探讨。     

仿真逼真度对配送中心作业效率评估的影响

仿真逼真度对配送中心规划方案效率评估有着显著影响.构建了虚拟物理模型、输入数据建模和作业流程建模三维度逼真度层次划分框架,给出仿真代价和仿真效用分析框架,探讨了不同逼真度对仿真代价和仿真效用的影响评价方法,并以某图书配送中心两个作业模块为实例,分别建立了多组三维度不同逼真度组合的仿真模型进行分析评价,最后总结了仿真逼真度对效率评估影响的基本特征和仿真实施前事先确定仿真逼真度的一般方法.     

基于随机补货间隔期的库存控制优化模型及算法

研究补货间隔期不受零售商控制情况下的多周期库存优化问题。在假设允许缺货、补货间隔期是独立同分布的随机变量的前提下，给出了补货间隔期服从一般分布的预期利润函数，通过确定最优补货量来有效地控制库存。在此基础上，又分析了补货间隔期服从两种特殊分布情况，并给出了算例。     

限制条件下的配送中心内部布局问题研究

研究在总的可用面积已经确定的前提下,配送中心的内部布局规划问题。根据配送中心内部的物流 状况,以及配送中心内部各功能区域的作用,将其内部物流合理的描述为六种典型货流,在此基础上建立优化 模型,并设计相应的模拟退火算法进行求解。最后的实例表明,该优化方法运算快捷,结果正确合理,为此类 配送中心的内部布局规划问题提供了科学的指导依据。     

基于缺货损失的配送中心调度在线策略

为改变零售业缺货的现状,供应商管理库存(VMI)被广泛应用,同时配送中心的配送与调度效率就成为影响零售商缺货与否的关键。本文在考虑销售损失的基础上,研究了配送中心配送时的调度策略。假设由缺货引起的销售损失与缺货时间平方成正比,首先给出了完全信息下的最优离线策略。然后,引入占线方法,研究各销售点需求序列未知情况下,提出了权衡销售损失最大的优先处理策略,并将其竞争比m+2M/3m与先来先处理、按销售损失最大处理两个传统策略进行了对比。     

生鲜农产品生长增值期内库存补货策略

从价值角度认识,生鲜农产品具有生长增值性和变质性,而生长增值性对于提升农超对接绩效具有正向作用。假设超市允许缺货为农产品生长增值赢得时间,以缺货产品生长增值获得的额外利润修正丢单成本,建立了需求依赖于产品成熟度的超市成本模型,据此研究了超市在生鲜农产品生长增值期内的多次库存补货策略。研究得出,缺货部分回补比缺货不补的总成本总体上略高。为此,超市在生鲜农产品生长增值期内订货缺货不补更优。     

基于时间的VMI整合补货模式的系统成本与牛鞭效应

为了研究基于时间的VMI整合补货模式下补货周期对两级供应链系统中系统成本和牛鞭效应的影响以及系统成本与牛鞭效应的关系，利用系统动力学的方法和工具构建该模式的动态仿真模型。通过实例仿真，定量研究基于时间的VMI整合补货模式中供应商对随机流需求输入的订单响应率波动及系统成本的变化，并通过二次函数的回归分析探讨系统成本与牛鞭效应之间的数学关系。结果显示．随着补货周期的延长．牛鞭效应呈现严格单调递增的变化，系统成本表现出先降后升的变化趋势．系统成本与牛鞭效应之间则是一种二次凹函数的关系，那么可以找到一个合适的补货周期，实现供应链牛鞭效应与系统成本的协调优化控制。     

一类单机维护调度问题研究

在单机维护调度中，研究如何权衡工件在系统中停留所产生的费用与附加费用，以使两者之和为最小这一问题，给出解决该问题的一个方案。实验结果表明，此方案不仅使目标函数值得到明显改善，也缩短了许多工件的完成时间，从而使更多的工件能够按时交付，提高了企业的竞争力。     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

收益率主观分布与常用分布的拟合能力比较

利用上海A股数据，将收益率主观分布模型与t分布、双正态混舍分布、稳定分布和正态分布进行分布拟合比较。x^2检验表明：0．05水平下，沪市69．56％股票的收益率分布认为符合收益率分布主观模型，而接受t分布、双正态混合分布、稳定分布和正态分布假设的股票分别为56．31％、44．80％、46．06％和1.74％。     

双边定数截尾情形下指数-威布尔分布参数的Bayes估计

在双边定数截尾情形下．给出两参数指数-威布尔（EW）分布形状参数的Bayes估计。基于无信息先验和共轭先验，并分别考虑均方损失和LINEX损失，给出不同的估计结果。最后运用随机模拟的方法对各种估计结果的优良性进行分析比较。