多个服务中心的服务网络设计与优化

为解决具有多个需求节点和多个服务中心的服务网络,如何在预算约束条件下设计与优化服务网络的服务中心配置,使得服务网络运营的总效率最高的决策问题,本文对多个服务中心的服务网络优化问题进行了提炼和描述,并构建了服务网络设计的优化模型,同时证明了该服务网络优化问题是一个NP-完全问题;进一步,针对优化模型的特点,设计了求解模型的混合拆分遗传算法,进行了大规模仿真实验并与传统的多目标遗传算法进行了比较,结果表明本文给出的算法具有较好的求解效率和效果;最后,通过例子说明了本文提出方法的潜在应用价值.     

并购中销售服务网络结构的集成优化

从企业购并活动中销售服务网络的集成优化入手，建立优化模型并给出模型的求解算法与计算复杂性。由于企业的销售服务网络中的网点数量通常不会很大，所以所求得的复杂性为O(n^2logn)的算法是一个可行结果。本文所给出的算法虽然所针对背景问题是静态的，但算法对联机问题也是适用的。同时本文所研究的问题从应用方面来讲拓展了Voronoi技术的应用领域。     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。     

时变路网下异型车辆动态配置与路径优化

针对配送中心车型多样、客户需求动态变化且车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化特征的动态车辆路径问题,基于先预优化后动态调整的思想建立了以配送成本最小化为目标的两阶段优化模型.在预优化阶段,设计改进自适应遗传算法获得初始配送方案;在动态调整阶段,综合考虑客户需求变化和配送路网速度的变化,制定连续性和周期性相结合的优化策略,将问题转化为多中心车辆路径问题进行求解.通过实验分析验证了模型与算法的有效性,研究成果可丰富车辆路径问题的相关研究,为物流企业优化决策配送方案提供理论依据.     

集装箱码头集卡配置优化的闭合排队网络模型

以集装箱码头同贝同步装卸作业为研究对象,以提高码头作业效率、提升服务能力为目标,研究码头内部集卡数量配置优化问题.将码头作业系统视为服务网络,构建码头同贝同步装卸作业的闭合排队网络模型,刻画集卡在各个环节的作业过程,分析不同设备配置下码头作业系统服务能力,揭示制约码头整体作业效率关键环节.以码头作业成本最小为目标,考虑集卡在各个环节的排队等待时间及设备利用率,建立了基于同贝同步装卸作业的集卡数量优化模型,并设计算法对模型进行求解.本研究从服务网络角度揭示了码头作业效率与岸桥、集卡、场桥配置的关系,为码头设备调度与服务流程设计提供了依据.     

基于信任和推荐关系的可信服务发现

随着基于开放Web的服务网络中服务数量的急剧增长, 快速、准确地发现可信服务是面向服务计算的一个关键问题. 针对开放网络环境下可信服务发现工作量大、效率低等问题, 基于模拟现实世界的网络小世界特性, 设计了基于信任和推荐关系的可信服务发现方法. 首先, 提出一种开放的具有信任和推荐关系的服务网络模型, 给出该模型的形式化定义和两种关系的计算策略; 接着, 在具有信任和推荐关系的服务网络模型之上, 给出一种动态的可信服务发现算法, 该算法能有效减少服务的搜索路径, 在较短的时间搜索到可信服务; 最后, 仿真实验表明, 该方法能快速返回可信服务, 具有较高的效率和满意度.     

资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

网络化制造模式下基于改进蚁群算法的供应链调度优化研究

为制定网络化制造（networked manufacturing,NM）模式下供应链合作成员间的动态调度策略,构建了由制造商、协同设计商以及客户组成的三层动态调度模型;在生产能力约束、多目标优化约束等制约因素下,采用时间函数、成本函数和延期惩罚函数三个目标函数对调度问题进行描述;使用改进蚁群算法（improved ant colony optimization algorithm,IM-ACO）,对调度路径可行解节点添加不同的信息素,并将信息素浓度约束在τ_min和τ_max之间,使得供应链客户个性化需求服务、运作时间、成本等综合收益达到最优. 实例仿真表明本文提出的动态调度优化算法求解具有较快的搜索速度、收敛性好,算法具有较好的稳定性;同时,也表明本文构建调度模型合理,可以为实际生产调度提供优化的策略.     

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.     

供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

随机梯度估计及其在系统管理中的应用

随着信息技术与系统管理的深度融合发展，蒙特卡洛仿真技术和随机梯度估计方法在系统管理中受到越来越多的重视。梯度估计是优化复杂系统结构、估计复杂系统参数、度量和控制风险的重要工具。由于梯度估计包含比系统表现估计更多有用的信息，如何对随机梯度进行准确估计在随机仿真领域得到了广泛的关注，并且它是基于梯度的优化方法中的核心问题。对常用的随机梯度估计方法进行了梳理，并举例介绍了其在系统管理中应用的主要挑战、求解思路及对管理学研究的启示，以期为系统管理提供理论和方法学基础。     

基于复杂网络的世界航运中心网络结构与特征

航运中心城市是航运业集聚的空间载体。由于全球化和国际贸易的影响,航运产业链的不同价值部分在一定空间范围分布,考虑产业空间位置的产业链打破了传统的简单线性关系,形成复杂的网络关系。根据世界重要航运公司在各城市的职能分布,建立并验证了基于航运企业价值链接的世界航运中心之间呈现复杂的网络关系,世界航运城市网络具备小世界特征;对该复杂网络进行测度得出:国际航运中心出现向亚太地区转移的趋势;世界航运城市呈现"多核心复杂嵌套式核心—边缘"结构特征;提出了世界航运城市的网络级、核心节点级和边缘节点级3个层次。并建议通过建立航运龙头企业来提升上海在世界航运网络中的地位。     

基于EDI交易的多模态销售网络的需求预测

利用数学建模思想,侧重所得结论的严密的教学推导，讨论了基于EDI交易的最优库存控制问题，推导出一系列的定性结论，给出求解公式和计算方法。从理论上论证了EDI交易的优越性；可以曼准确地预测下个周期产生定单的概率，从而使最优库存水平下降．总消耗费用减少，并举例说明定量结果。进一步探讨了由M个非EDI交易的分销商和N个EDI交易的分销商构成的多模态销售网络的需求预测问题。     

电子商务环境下的库存控制问题研究

考虑了由一个企业和多个分销商构成的供应模式，在假设分销商采取（s,S）存储策略和客户对产品随机需求概率分布已知情况下，首先讨论了EDI交易和非EDI交易模式的最优库存控制问题，仿真结果表明企业和分销商采用EDI交易可以有效减少库存，增加企业效益；进一步又研究了电子商务环境下，对于多模态的网络销售模式，如何确定最优库存使总费用最低的库存控制问题。     

无理由退货政策下的在线定价及补偿优化策略

在传统零售行业,质量越好退货越少,退货政策的慷慨程度通常被用作消费者识别商家质量水平的一个依据.一般理论认为,无理由退货通常是质量水平高的商家采用的慷慨退货政策.但在如今的在线零售领域,绝大多数的在线零售商都承诺无理由退货,显然基于传统零售的退货政策理论已不适用于新环境下的在线零售.为了找到在电子商务环境下,无理由退货在哪些情况下能更大程度地增加销售利润和社会福利,文中建立了一个由垄断制造商和异质偏好消费者组成的在线零售模型.通过这一模型,发现无理由退货政策的盈利能力取决于商品质量水平,退货残值大小及消费者退货麻烦成本等因素.通过探讨质量风险与提供无理由退货的在线零售商利润间的关系,得到在特定技术成本和退货损失下,无理由退货是中等质量水平在线零售商的最佳退货处理策略.另外,在承诺无理由退货基础上增加一个策略性补偿,以使消费者接受商品而取消退货,通常是质量水平较低的在线零售商行为.     

分析师跟进对并购绩效的影响研究

基于信息不对称视角,以2004-2013年发生在我国A股上市公司之间的并购事件作为样本,主要探讨证券分析师跟进目标公司的行为是否会影响并购经济后果.实证研究结果表明,当存在分析师跟进目标公司以及当目标公司的分析师跟进人数较多时,并购公司的短期并购绩效会降低,目标公司的短期并购绩效会提高.进一步研究发现,目标公司分析师跟进对并购公司的长期财务绩效和长期市场表现均有着显著的负向影响.研究结果为我国证券市场的"并购损益之谜"提供了新的解释.     

基于三级供应链的横向并购效应研究

企业横向并购不仅改变了自身的利润和市场竞争力。还会对并购企业所处供应链的其他环节带来不同程度的影响。基于三级供应链．研究在Cournot市场竞争条件下．生产企业的横向并购对于供应商、销售商和整条供应链利润的影响。分析供应链权力配置在并购中的效应。     

基于网络外部性的企业横向兼并研究

利用三阶段动态博弃模型，研究了存在4家企业、具有网络外部性特征的市场中，企业横向兼并的动机及社会效应。研究表明，即使面临跟随厂商进行兼并反击的威胁，先动厂商始终具有兼并动机，而跟随厂商的反击策略与网络外部性的强度有关、在均衡状态下，尽管当网络外部性强度处于一定范围时，消费者剩余会受到损害，但是社会福利将得到改善。     

基于网络外部性的产品升级与兼容选择分析

当产品存在网络外部性时,厂商如何选择其产品升级和兼容性策略以创造新的销售额和留住原有的消费者,进而对抗其竞争对手?通过构造一个两阶段的动态模型,垄断厂商在第2阶段提供其产品的升级版本,按照新旧版本间是完全兼容和不完全兼容两种情形,分析了存在网络外部性条件下,垄断厂商的产品升级与产品的定价策略。研究表明:如果厂商推出升级产品并且产品是部分兼容,则均衡价格的变化随前向兼容和后向兼容的网络外部性强度的差异而有所不同;并且垄断厂商有强烈的动机扩大其产品间的兼容性以获得最大利润。