变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

模糊需求与时间窗的VRP及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题,以总行驶距离、车辆使用数最小化,以及平均客户满意度最大化为目标,构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性,改进了交叉算子,在引入局部优化算法及擂台法则的基础上,设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验,表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题,以及模型的合理性,同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路,也可为实际配送路径规划提供指导。     

模糊需求与时间窗的车辆路径问题及混合遗传算法求解

针对带模糊需求与模糊时间窗的车辆路径问题，以总行驶距离、车辆使用数最小化，以及平均客户满意度最大化为目标，构建基于可信性测度理论的多目标模糊机会约束模型。为提高种群的多样性，改进了交叉算子，在引入局部优化算法及擂台法则的基础上，设计了适合求解多目标车辆路径问题的混合遗传算法。通过VRPTW标准算例实验，表明算法能够有效地求解带时间窗的车辆路径问题，以及模型的合理性，同时显示了决策者偏好值对决策目标的影响。研究成果可为求解带模糊需求与时间窗的车辆路径问题提供一种思路，也可为实际配送路径规划提供指导。     

基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理研究

为解决由顾客需求变动引发的物流配送干扰问题,最大化满足顾客需求并兼顾企业利益,提出基于模糊时间窗的车辆调度干扰管理方法.采用干扰管理思想对由客户需求变动引起的实时车辆调度问题进行研究,在深入分析现实中客户服务时间要求特征的基础上,把客户满意度水平定义为模糊时间窗的隶属度函数,并提出了车辆调度干扰恢复问题转换策略,构建了基于模糊时间窗的客户需求变动干扰管理救援模型,实现从顾客、驾驶员和供应商3方面对干扰影响程度的度量.为寻求最优解,设计模糊遗传算法,并改进了基于客户点的编码方式.在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对客户服务时间的局部调整来确定最佳服务时间.实例结果表明了时间窗模糊化处理、扰动恢复模型及算法在应用中的有效性.     

B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法

基于B2C"配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题.针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.     

多路径选择变速双目标物流配送路径规划

为研究任意两点之间存在多条通路的带时间窗和能力约束的变速车辆路径问题,使总配送成本最小的同时最大化客户总体满意度.刻画车辆行驶速度时同时考虑了通行时段和路况因素,建立双目标的混合整数规划模型,并采用改进蚁群算法求解.仿真结果表明所提模型和改进算法有效,对于复杂路况下车辆配送路径规划问题有一定的参考价值.     

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.     

废弃物处理站选址问题及多目标演化算法求解

针对废弃物处理站选址问题,建立了一个总成本最小和负效用最小的双目标规划模型,从而确定建站的位置、处理容量以及分配给处理站的废弃物产生点.利用问题的启发式知识,设计遗传操作,提出了一种混合多目标演化算法.实例分析表明,混合多目标演化算法在求解质量上与约束法非常接近,而求解速度要远好于约束法.     

家电送装一体化车辆路径问题建模与求解

家电产品送装一体化是指对客户所需家电产品的配送和安装服务一次性完成,本文以此为背景研究了家电物流中带时间窗的送装一体化车辆路径问题。首先,以标准的带时间窗约束的车辆路径问题为基准,引入送装一体新特征,以总配送距离之和最小为目标建立了数学模型。其次,设计了改进的大邻域搜索算法对问题进行求解,并通过算例验证了模型和算法的有效性。最后,结合家电物流公司实例,分析客户在工作日与周末两种不同预约时间窗长度下的路径决策结果对公司的影响。计算结果表明,本文的方法能为该企业通过高差异化精准快捷的物流服务,创造出最大价值、实现企业与客户共赢的目的提供重要参考依据。     

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。     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题,考虑配送特点(订单可得时间)、客户的时间需求(时间窗)和客户分布分散等特点,以最小化配送总里程为目标,构建了基础数学模型,并通过分析问题特征对模型改进,从而构建了改进数学模型.在此基础上,提出两种有效不等式,并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模...     

带限制期的震后应急物资配送模糊多目标开放式定位-路径问题

为提高震后应急物资配送绩效,针对应急物资配送中心选址与配送车辆路径安排的集成优化问题,综合考虑应急物资需求的模糊性、限制期和多次往返配送,有限数量不同类型的配送车辆,开放式车辆路径,有容量限制的临时物流设施选址以及震后路网部分受损等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和以及系统总成本最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊多目标开放式定位-路径问题(LRP)优化模型,并设计了一种结合启发式规则的混合遗传算法。最后,对该模型和算法进行了数值验证,并通过与NSGA-Ⅱ多目标遗传算法的比较,证明该混合遗传算法具有良好的性能,从而为解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP提供了有效的方法。     

应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型与算法

应急设施选址-分配决策是应急管理中的重要内容,它直接影响预防和处置突发灾害事件的能力。综合考虑时间性、经济性及服务能力有限等决策因素的多重约束限制,从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于容量及安全库存约束的应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型。结合模型的特点,设计一种嵌入混沌搜索机制的蝙蝠算法求解模型。最后通过算例验证了模型与算法的有效性,为应急设施选址提供理论依据和方法设计。     

带硬时间窗的战场物资配送车辆路径优化

针对战场物资配送中带硬时间窗车辆路径问题的多重模糊性,基于模糊可信性理论建立了多目标模糊期望值模型,提出了一种改进的约束多目标粒子群优化算法。算法采用基于相位空间思想的实数编码方式,提出了带优秀不可行解动态记忆机制的非支配解构造方法,基于自适应栅格和拥挤距离的混合多样性策略维护非支配解集,改进了个体向导更新方式,提高了算法的收敛性能,同时引入局部搜索和变异算子避免算法早熟。仿真实验表明了模型的合理性和算法的有效性。     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

速度时变的多中心半开放式车辆路径问题研究

针对多中心半开放式车辆路径问题,考虑软时间窗约束和车辆速度变化情况,构建了最大化平均客户满意度、最短配送距离和最小配送成本为目标的优化模型,并设计了两阶段求解算法。基于自适应网格密度法和邻域拥挤密度法对多目标粒子群算法的外部档案进行维护及选取全局最优粒子,提高算法的收敛性和后期种群多样性,以获得初始可行解。用变邻域搜索算法优化初始可行解,减小配送距离,降低配送成本。通过仿真实验结果验证了模型的合理性和两阶段算法的有效性。     

带软时间窗整车物流配送路径优化研究

为更好地解决整车物流配送问题,提高客户满意度,以总成本最小化为目标,构建了带软时间窗约束的整车物流车辆路径优化问题模型,进而对于该模型设计了自适应遗传算法,并用成品汽车配送案例对算法进行了验证.算例的数值结果表明,基于自适应遗传算法提出的整车物流车辆路径优化方案,可以满足分销商和客户需求,能够减少配送车辆数量、节省早到或晚到惩罚成本、提高企业的经济效益.该研究为改善整车物流配送问题提供了新的解决思路.