模糊环境下多出救点应急救援车辆路径与物资运输优化研究

为研究灾害发生后应急救援车辆的运输路径和救援物资的运输问题,考虑受灾点对救援物资的需求量为模糊变量,将多出救点到多个受灾点的应急救援运输优化问题视为两阶段决策问题.第1阶段建立救援车辆的路径优化模型,实现运输时间最短;在满足第1阶段最优的情况下,第2阶段建立模糊线性规划模型,在运输成本最小前提下,确定出救点与受灾点之间的救援物资调运以及受灾点与受灾点之间救援物资的转运量.最后,利用具体算例来验证该模型的有效性.     

应急物资运输的两阶段车辆调度模型

针对大规模突发事件爆发后,应急物资运输车辆不足,需要多次、分阶段将应急物资运送到需求点的情况,本文将传统车辆调度模型中车辆在完成阶段运输任务后返回原始出发点的假设条件予以放松,以应急物资运输的全局完成时间最早为目标,建立了基于车辆紧缺假设的两阶段车辆调度模型,并根据问题的特点设计了相应的启发式算法并给出了算例,在可接受的时间内得到了较为满意的优化结果,有效提升了应急物资运输车辆的使用效率。     

面向应急物资调度的一种模糊规划模型

灾害救援问题具有信息缺失、数据难以收集与整理的特点.为了科学、合理地进行救援物资的调度,考虑在满足处置应急需求时,从总体上最大限度地降低处置应急物资运输调度的费用和时间.在现有研究成果的基础上,引入了模糊评价方法,建立多出救点、多受灾地的多目标模糊规划模型.模型采用加权语言标签空间描述救援地到受灾地可能发生的费用与时间,考虑决策者对风险的偏好建立无差异函数,将其转化成决策者的效用作为目标值,给出相关算法,确定为每一个应急需求点提供应急物资的供应点以及相应的供应量.最后,给出算例证明其可行性.     

考虑紧迫度的应急物资调度及粒子群算法求解

重大公共卫生事件爆发初期,医疗物资消耗迅速,供给严重不足,为了合理高效地分配医疗物资,开展应急医疗物资配送问题研究。引入熵权法确定需求点的需求紧迫度,优先配送紧迫度高的需求点,在此基础上尽可能地使配送路径最短,实现构建基于物资需求点紧迫度不同前提下的需求可拆分的多目标应急医疗物资调度模型;并使用动态惯性权重和增加粒子扰动项等策略对粒子群算法进行改进用于求解模型。结果表明：该方法可高效解决资源紧缺情况下应急物资调配及车辆路径方案生成问题。     

Multi-agent在油料调拨指挥系统中的应用研究

为了实现信息化战争中军队油料调拨指挥决策的智能化，将multi—agent技术引入到军队油料调拨指挥系统．阐述了建立基于multi—agent军队油料调拨指挥系统的必要性；对基于multi—agent的油料调拨问题求解进行了描述；对基于multi—agent的军队油料调拨指挥系统进行了总体设计，构造了面向油料调拨过程的各类agent及其运行机制；建立了相应的调拨模型和multi—agent模糊关联决策模型；最后阐明了该研究对军队油料调拨指挥决策的实际应用价值．     

不确定信息下应急设施选址-路径鲁棒优化

为抵御突发灾害对路网造成的破坏性,提高救援效率,考虑路径超期风险和设施点失灵对系统的影响,针对需求点物资需求量不确定和车辆运输时间不确定,构建三级路网,采用车辆和直升机联合运输方式进行多物资运送。基于鲁棒优化思想,建立了以物资送达需求点救援时间之和最小为目标的应急设施选址-路径鲁棒优化模型,采用CPLEX进行求解。最后,设计不同算例进行数据仿真实验,证明了鲁棒优化方法在处理需求量和车辆运输时间不确定以及偏差鲁棒优化方法在处理设施点失灵风险的有效性和鲁棒性,进而为解决应急设施点的选择和救援物资的及时准确配送,增强应急物流系统的风险应对能力提供了有效的方法。     

考虑车辆限载的危险品运输车辆调度模型

针对危险品车辆在线路间调拨问题,综合考虑了车辆调度成本、车辆限载等,构建了以利润最大化和途径人口密集区的风险成本最小化为目标的混合整数规划模型,对运价(运量)、运力配置进行综合决策.借鉴分层求解方法,首先,不计广义车辆调拨成本,假定调拨运力无时间约束,分析了使目标函数取最大值的运力;然后,设计了搜索机制进行时间约束可行性检验,证明了满足时间约束的运力取值范围;最后,基于不计广义车辆调拨成本最优运力配置,修正搜索机制计算最小广义车辆调拨成本,并通过数值分析验证了算法的有效性,与不允许车辆调拨相比,车辆调拨降低了运价,增加了运输需求.     

考虑中转发车时间4PLRP的模糊规划模型与算法

针对运输过程转运需等待发车时间的实际问题,提供了一种解决方案.此方案目的是在指定交货期的前提下,选择满足客户要求的转运节点和供应商.为此,从第四方物流供应商角度,建立了以运输成本最小为目的,带有模糊处理时间且考虑中转发车时间的单点到多点多任务第四方物流路径问题(4PLRP)的模糊规划模型.在模型的求解上,首先将问题转化为清晰的等价模型,然后针对清晰化的模型设计了蚁群优化算法进行求解.实验分析表明提出的模型更加真实地模拟了转运需等待发车时间的运输情景,并且验证了该算法对解决此类问题的有效性.     

动态路况下考虑决策者风险感知的地震物资调配动力学模型

决策者心理与行为对突发事件应急响应是否高效起到了决定性的作用。针对路况动态变化下的地震物资调配问题, 基于前景理论, 分别构建了救援中心和灾点决策者不同决策主体的风险感知函数, 以衡量决策者对缺货和运输时间延迟的风险感知程度。从道路运力评估、物资流动、决策过程以及物资需求等模块建立了物资调配全过程系统动力学仿真模型。在此基础上, 分析了两层决策者不同的决策态度（乐观/悲观）对应急物资调配过程产生的影响, 并以汶川灾区粮食供应为例进行仿真实验, 证明了模型的有效性和稳健型。     

大规模应急救援物资运输模型的构建与求解

分析大规模突发性公共事件或自然灾害情况下救援物资运输与商业运输的不同特点，指出救援物资运输问题综合了多货物多起止点网络流问题与多种运输方式满载车辆调度问题，在此基础上为描述该问题设计一种多模式分层网络，并利用延期费用和划分时段的方法构建问题的多目标数学规划模型。提出一个基于拉格朗日松弛法的解决方法，将原问题分解为货物流与车辆流问题两个子问题，通过多货物流与最小费用循环流算法分别求解，最后通过实例计算验证谊解法具有良好的收敛性与计算效率。     

供应链产品转移价格突变分析

需求不确定下,供应链产品的供给变化总是滞后于市场需求的变化,供应链存在时滞,其结果会导致产品供需间出现明显的非线性关系。突变理论通过特定的几何形状对许多参数连续变化引起的不连续飞跃现象都能加以准确描述,能够对需求不确定下供应链转移价格决策的复杂现象作出较好的解释。本文针对需求不确定下供应链产品转移定价行为的非线性机制,基于尖点突变模型对供应链产品转移价格突变行为进行研究,为需求不确定下供应链产品短期定价提供理论依据。     

城市车用天然气供需均衡仿真分析

在城市加气站和燃气汽车互动发展的过程中,加气站经营者和燃气汽车运营者是两个经济行为主体.通过构建供需模型并采用蒙特卡洛法,以西安市出租车司机的调研数据为基础进行模拟仿真.主要分析了加气站工作效率和出租车行驶里程对供需数量的影响,以及对供需均衡的影响程度.仿真结果表明,加气站和燃气汽车的运营状况很大程度上影响燃气的供需均衡.     

批发价契约下的供应链应对突发事件

研究批发价契约下的供应链如何应对突发事件.在突发事件造成供应链随机需求分布变化的前提下,给出了供应链的最优应对策略.研究结果表明,对于批发价契约下的供应链,只有当突发事件造成需求规模变化足够大时,供应商才会调整生产计划并实时启动应急管理.最后给出数值算例与管理启示.     

具有风险偏爱特性的供应链优化与协调模型

提出风险偏爱值和条件风险偏爱值的概念;然后将其引入对具有风险偏爱特性的供应链优化与协调问题的研究,建立了随机需求下由具有不同风险偏爱程度的单个供应商与单个零售商组成的两级供应链的条件风险偏爱值模型和基于条件风险偏爱值的最优订购量模型及协调供应链的最优回购契约模型,并对模型进行了分析,揭示了供应商和零售商的风险偏爱程度对供应链协调、最优订购量、回购价格及供应链合作稳定性的影响;最后通过一个算例进一步验证了本文的研究结论。     

Coordination of a fashion and textile supply chain with demand variations

Owing to the changing fashion trends and a volatile market situation,demand in fashion and textile (FT) industry is unpredictable and could vary and change completely in a short time,which makes it more difficult to coordinate a FT supply chain.A change in product preference due to fashion trends is the main reason why the demand of FT industry shows more variations than other industries.In this paper,we use a well known contract,the all-unit quantity discount policy(AQDP),to coordinate a FT supply chain with certain demand,and we further consider it under the demand variations scenario to investigate whether it can still coordinate the supply chain.In detail,before the selling season,an AQDP is provided by the manufacturer to the retailer,and under which the FT supply chain coordination achieved with a certain demand.During the selling season,demand variation is realized after an abrupt changing of fashion trends,therefore,the manufacturer may need to revise the original AQDP to insure the supply chain is still coordinated.Utilizing the mechanism design theory,we prove that:(i) while the traditional AQDP can coordinate the supply chain when no demand variations,it cannot always coordinate the supply chain after the demand variations;(ii) when the AQDP fails,we can use the proposed capacitated linear pricing policy(CLPP) to achieve a new coordination;(iii) a more dominant decision maker,who can set a higher profit goal,is favorable to stabilization of the supply chain system under demand variations.Numerical examples are proposed also to show our results.     

地平线图对产业结构研究视角的综合作用及应用

文章中的综合指的是对多个因素的一种非线性集结处理.文章认为W. Leontief 的地平线图是区域产业结构研究的一种双视角的综合工具,并揭示了地平线图分别对产业重要性与产业自给率、产业的内部需求与供给以及产业的内部与外部需求这三对研究视角的综合作用.基于这一新认识,用地平线图分析了广东省20 世纪90年代产业结构及其演变情况,并探讨了一些具体的定量综合方法 .     

“红包车”机制下的共享单车调度问题

共享单车具有随取随放的优点,但用户的租还车使站点之间经常出现供需不平衡现象.为了有效缓解运营商调度压力,提出了一种顾客参与调度的共享单车调度方式.将某些闲置的共享单车设置为红包车,鼓励用户将红包车骑到需求旺盛的区域,用户完成调度后可以获得红包奖励.以运营商运输成本,红包奖励支出以及未满足站点需求的惩罚成本最小为目标建立了混合整数规划模型,并设计了混合禁忌搜索算法对模型进行了求解.数值实验表明:红包车机制可有效减少运营商总成本;混合禁忌搜索算法可以有效求解大规模问题.     

需求与价格具有相关性下的退货政策模型研究

在需求不确定且与价格具有相关性的前提下，建立了退货政策模型，通过引入回馈与惩罚策略，解决了单纯的退货政策无法实现供应链协作这一问题。并重点探讨以下两个主要问题：(1)如何确保供应链协作；(2)如何确定最优的零售价格和订购量。最后，通过数值例子对各种模式进行了分析比较。     

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.     

最优需求预测下预测与处理过程中的牛鞭效应

研究了在AR(1)市场需求模式下,生产商与零售商所组成的供应链系统中,当零售商采取不同预测技术时,在信息预测,处理及传递过程中产生的牛鞭效应问题.证明当存在订货提前期时,零售商采用移动平均法及一次指数平滑法预测会导致在需求预测,信息处理及传递过程中产生牛鞭效应;而采用最优预测仅在需求相关性很强时存在有限值的牛鞭效应.并对二级供应链进行拓展,证明在信息传递过程中,非最优预测将导致上游需求模式复杂化,牛鞭效应逐级递增,而最优预测可使上游需求模式简化,遏制误差的传递.