考虑优先级和时间窗约束的应急物资调配模型

突发公共卫生事件的不确定性和突发性特点,使得高效精准的应急物资调配方案显得尤为重要。构建突发公共卫生事件背景下生活物资配送中转站的选址模型,并考虑特殊事件的发生,改进优先级系数和时间窗的计算,以运输距离、违反车辆容量与时间窗约束的惩罚成本最小为多目标,构建物资配送路径规划模型,通过K-means聚类算法解决选址问题,设置遗传算法和大邻域搜索算法的混合遗传算法求解最优配送路径。最后以长春市朝阳区的物资配送为例进行实证分析,结果表明可以将200个小区聚类为60个物资需求站点进行配送,需要26辆车将物资从调配中心转运到需求站点,并得到4类最优的物资配送方案,为解决突发公共卫生事件下应急物资配置提供了新的思路。     

考虑需求紧迫度的区域应急物资配送优化——以上海市为例

为提高应急工作的救援效率、应急物资运送的时效性,提出在受灾点需求紧迫度影响下的应急物资配送路径优化模型。建立受灾点需求紧迫度评价体系,利用熵权TOPSIS法求出受灾点的需求紧迫度。将需求紧迫度引入路径优化模型,在尽可能满足受灾点需求紧迫度优先级的情况下,构建总成本最低与应急物资运输时间最短的双目标路径优化模型,设计改进遗传-模拟退火组合算法求解。以上海市为算例背景,运用MATLAB进行仿真,研究结果表明：考虑需求紧迫度模型的总成本比不考虑需求紧迫度模型的总成本减少了13.48%,缩短了应急物资运输时间,遗传-模拟退火组合算法可以在保证收敛速度较快的前提下,较好地实现搜索全局最优的目标。     

时变路网下电动汽车冷链配送路径规划研究

在双碳背景下,电动汽车已在物流行业快速普及.在满足生鲜品的新鲜程度、车辆限载及电动汽车的电量限制等约束条件下,将电动汽车充电过程所产生成本纳入目标函数中,构建了时变路网下带软时间窗的电动汽车多温共配路径优化模型.根据该模型的特点,引入K-means聚类对客户进行聚类,同一聚类单元内设计免疫遗传算法,得到启发式路径优化方案.实验结果表明,根据顾客的需要及时变路网特性,合理安排运输规划与配送路径,保证了生鲜品运输的时效性;采用电动汽车多温共配的运输方式进行运输,运输成本更加低廉、过程更加节能,提高了企业的经济效应.     

不确定应急物流LRP双目标优化模型

为了优化应急物资配送系统,提高配送的时效性和经济性,以总时间最短和总成本最小为目标,建立了不确定双目标机会约束优化模型,在这个模型中综合考虑了需求点的限制期要求以及需求点物资需求量的不确定性、两节点运输时间的不确定性、若干车辆容量的有限性和若干候选救援中心容量的有限性,并且假设救援车辆完成自身的任务后停靠在就近已经启用的救援中心;运用遗传算法求解该模型,并且利用惩罚函数的思想以及加权法对目标进行了处理,最后给出数值例子验证该模型和算法的有效性.     

突发事件下多目标应急救援物资配送路径规划

突发事件发生后,选择最优应急救援物资配送路径提高物资配送的效率和效果,是应急决策者面临的主要问题。以最小化最晚车辆服务结束时间来提高物资配送的效率,以最小化需求未满足率来保证配送公平性,从而达到良好的配送效果。在配送中心唯一的情况下,考虑道路对车型限制、道路阻断修复和道路可靠性对路径的影响,建立多目标应急救援物资配送路径优化模型。设计优先邻点交叉算子来改进基于非支配解排序的遗传算法,提高了局部搜索能力和收敛速度,通过仿真实验验证了算法和模型的有效性,为决策者选择合适的车辆配送路径提供辅助决策作用。     

基于需求紧迫度的约束性应急物资车辆路径模型

为了实现科学、高效的灾后应急响应,针对传统路径规划中单目标、单车场、单次配送、无差别化供给、闭合式调度等多方面限制,开展基于需求紧迫度的约束性应急物资车辆路径研究。运用层次分析法对需求紧迫度进行赋权分级,以应急救援过程的响应时间、配送延误惩罚与需求未满意率最小化为目标,构建约束性应急物资车辆路径模型,并设计两阶段遗传算法。通过算例检验算法与模型的有效性和适用性。结果表明：该模型可有效解决资源紧缺、受灾程度异化情况下的物资配送问题,形成适用于突发自然灾害事件的动态应急物资车辆路径规划方案,实现突发路况处理与资源效能最大化,并为应急物资的车辆路径规划提供理论依据与决策参考。     

灾后初期考虑需求及时间不确定的应急物资配送中心选址-分配优化

面向灾后初期受灾点对应急物资需求的不确定性，考虑因通道中断造成的运输时间不确定性，以应急物资配送总成本最小和受灾点综合满意度最大为目标，构建应急物资供不应求状态下应急物资配送中心选址-分配多目标优化模型，其中，综合满意度由时间满意度和需求满意度共同刻画；设计量子粒子群优化算法对模型求解，采用遗传算法与之对比，并对相关参数进行敏感性分析。算例分析结果表明，该模型和算法是有效的，可以提供较优的选址-分配方案。     

应急车辆分配与应急物资配送的集成决策

针对应急物资配送中各受灾点应急车辆分配的公平性与应急物资配送的及时性难以平衡的问题,以各受灾点车辆分配的相对剥夺感(公平性)与配送时间(及时性)为目标函数,构建基于车辆分配公平性与应急物资配送及时性的多目标协调优化模型。为求解该模型,设计一种基于启发式算法、局部搜索算法和遗传算法的混合智能算法。研究结果表明:当配送中心车辆数不足时,公平性和及时性之间存在关联;该混合智能算法能快速、有效地找到满意解;目标权重对算法的稳定性和快速性有一定影响;该模型和算法在大规模地震实例中能有效实现公平性与及时性的协调优化。     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

考虑碳交易的多车型运输车辆配送路径优化

为降低成本,减少温室气体排放,提出碳交易环境下固定车辆数的多车型车辆配送路径优化问题.考虑碳交易市场机制对运输企业收益成本的影响,建立具有固定车辆数多车型车辆低碳路径混合整数规划模型.针对问题性质,设计禁忌搜索算法进行仿真实验,同时对碳交易限额及交易价格等参数进行敏感性分析.分析表明,碳交易环境下合理安排运输车辆和配送路径,企业可以从碳交易中获得经济收益降低成本并减少碳排放.实验结果表明禁忌搜索算法在该问题求解上的有效性.     

实时需求下的带时间窗移动充电车在线调度算法

在双碳背景下,移动充电车作为新型充电设施,能够缓解电动车保有量迅速增长带来的充电压力。然而成本高、效益低等问题阻碍了移动充电车的进一步发展。本文针对移动充电车只有在用户发出充电请求时,才能获知充电需求信息的特点,且需求带有时间窗要求的情形,提出实时需求下的带时间窗移动充电车调度问题,以总时间成本最小为目标,采用在线理论与方法,建立优化模型并设计在线算法;给出了不同情形下的调度方案,计算方案的竞争比,并进行对比分析;最后通过数值算例验证了在线算法的可行性和有效性。研究结果表明,用户发出的实时充电需求数量越大、最大单位惩罚时间成本系数越小,在线算法的执行效果越好。本文的模型和在线调度算法可以有效解决实时需求下的带时间窗移动充电车调度优化问题,提高移动充电车的充电效率,平衡充电供需。     

公交车调度的优化模型

以公交车线路运营系统为背景,提出了各站上、下车人数分布的数学模型,并以此模型为基础,为公交车线路运营的调度问题,提供了一种较好的解决方法。本文以公交公司运营的总车辆数最小为目标,以运营过程中满足各方需求的车辆数为约束条件建立了优化模型,模型实现了对线路运营进行评估和优化公交车配置.既考虑了乘客等车的社会成本又兼顾了公交公司的利益,方法易于操作,具有较大的实际应用价值。     

信息传播影响下基于进化蜂群算法的应急车辆路径优化设计

为了能够准确反映信息传播对于应急物资需求的影响以及有效优化应急配送车辆的路径,构建了基于双层扩散网络的需求预测模型和改进的离散人工蜂群算法(进化蜂群算法).首先,在分析扩散网络中事件层和信息层关系的基础上构建了物资需求预测模型.其次,在进化蜂群算法中,依据适应度值和历史进化程度来甄别优秀信息,并融合了交叉算子和变异算子...     

带软时间窗的多商品需求可拆分两阶段车辆路径问题研究

【目的】干线、支线作为电商企业物流配送的关键环节,其协同优化对降本增效意义重大。【方法】基于干线、支线实际运营特征,提炼出软时间窗、多车场、多商品、需求可拆分两阶段车辆路径问题,建立以车辆路径成本、固定派车成本和惩罚成本（违反配送时间要求）为优化目标的混合整数规划模型,基于派车次数和运输距离节约的贪婪思想,设计高效启发式求解算法,并借助27个小规模算例和8个较大规模算例对模型和算法的求解效果进行验证。【结果】实验结果表明：1）借助优化软件,模型在2个小时内能够求解5个区域中心仓库、20个中转仓库、4种商品的算例;2）所设计的启发式算法能够在较短时间内对现实中的较大规模问题求出可行解,求解能力和求解效率远优于优化软件CPLEX;3）问题复杂度随着问题规模（区域中心仓库数量、中转仓库数量、商品种类数量）增加急剧增加,中转仓库数量对问题复杂度的影响最大,区域中心仓库数量的影响次之,商品种类数的影响最小。4）针对较小规模算例,干线配送成本占比较大,随着算例规模增加,支线环节派车数量增幅较大,进而导致支线配送成本明显增加;5）增加车辆工作时长后,干线环节派车数量减幅较大,总配送成本显著降低。放宽第二阶段车容量限制,第二配送阶段的用车数量大幅度降低;【结论】研究成果不仅可拓展两阶段车辆路径问题现有理论,而且有助于电商企业实现多级配送网络高效协同运作;此外,通过优化配送方案,减少派车次数,有助于缓解城市交通压力,改善城市交通环境。     

生鲜品多中心区域协作半开放式配送路径研究

针对生鲜产品区域配送问题,在新物流理念下,建立了区域协作下多中心半开放式配送路径.鉴于生鲜品配送的独特性,将时间窗及满意度考虑在内,构建在时间惩罚、满意度指标及路径约束条件下的成本优化模型.结合A生鲜企业数据,设计了一种改进的自适应遗传算法与变邻域搜索算法相结合的混合算法解决问题.通过仿真实验证明模型合理性以及算法实效性.实验表明,区域协作下多中心半开放式配送方案对比各区域独立封闭式配送方案具有改进性,提高了物流配送的效率,降低成本同时保证高客户满意度,有助于生鲜配送企业整体发展.并在此基础上,对生鲜配送企业进一步发展提出建议.     

疫情期间应急物资车辆路径优化方法

在新冠肺炎疫情期间，全力保障应急物资流通，是保持生产生活平稳有序运行的先行条件。本文建立基于智慧物流系统的应急物资车辆运输系统架构，实现物流信息透明化。并基于百度地图实时监测道路拥堵情况，结合头脑风暴算法内核，根据实况路网模型求解带时间窗的应急物资车辆调度模型，使用Matlab工具结合隔离点实际地理坐标经纬度对其路径规划方案进行仿真，实现应急物资流通过程的数据交互和车辆调度方案的实时调整。该方法改善了疫情期间应急物资的运输效率。     

生物反恐体系中应急救援网络协同动力学模型分析

为了应对生物反恐事件发生时对于应急救援物资的紧急需求,以传染病扩散模型作为研究出发点,应用复杂网络理论和协同学理论,建立了紧急救援物资的储备和配送模型,研究了生物反恐体系中应急救援网络的优化问题,并通过计算机模拟仿真分析了传染病扩散网络和应急物流网络之间的协同效应.仿真结果表明,应急救援物资的储备量正比于传染病扩散模型中疫苗接种率,而疫苗接种率以及紧急救援物资的运输时间对控制生物危险源的扩散均有显著的影响.     

后疫情时代我国生鲜电商产业的发展研究

本研究运用产业组织理论中的SCP(Structure-Conduct-Performance)分析框架,从市场结构、市场行为和市场绩效3个方面对我国生鲜电商产业的发展进行了深度剖析,总结了生鲜电商产业的发展现状和面临的问题,并在此基础上提出相应建议,为企业调整策略适应新形势,以及政府制定合理政策引导产业健康发展提供参考.研究表明,在我国疫情防治进入常态化背景下,深度剖析生鲜电商产业的发展现状和疫情带来的产业发展新特点将对后疫情时代生鲜电商企业发展以及政府合理引导产业健康发展起到重要作用.     

应急物资多式联运鲁棒路径优化

为解决灾后应急物资多式联运路径优化问题,考虑到应急物资运输网络的不确定性,针对各种运输方式的发班时刻限制,建立了不确定环境下带班期限制的应急物资多式联运鲁棒路径优化模型。同时考虑到计算机求解的NP难问题,设计了大变异遗传算法以及自适应遗传算法进行求解,并通过数值案例,对两种算法的求解结果进行了对比分析。研究结果表明：本文所设计的模型及算法可在不确定环境下快速选择出一条时效性好、鲁棒性强的应急物资调拨路径。