大规模零担物流轴辐式网络决策优化

经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.     

轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快速货运是快递运输的主要形式.此类网络的物流优化问题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题.本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法.该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法.实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益.     

考虑环保多车型干线运输的低碳轴辐式网络优化

针对轴辐式网络中运输车辆的排放污染问题,提出在干线运输中组合使用排放量不同的多种车型的低碳运作策略,研究其对轴辐式网络设计的影响.基于轴辐式网络基本模型,构建考虑时间成本、干线运输车辆排放成本的多车型轴辐式网络设计的混合整数规划模型.通过算例揭示该模型的特征,发现轴辐式网络的干线运输中考虑多车型策略,会影响到轴辐式网络的枢纽选择及辐点分配;通过分析模型参数的敏感性、环保多车型策略,以及经济成本与排放的均衡,研究干线运输周转量变化与枢纽点的选择及环保多车型策略的关系,总结轴辐式网络枢纽点选择变化的特点及环保多车型策略对网络适应性的影响,形成考虑环保多车型策略的低碳轴辐式网络设计方法.     

考虑不确定货流及其影响的轴辐式网络随机规划模型

轴辐式网络通过节点之间的相互协作产生运输规模效应,从而降低物流成本.轴辐式网络节点之间货流的不确定性,使得对节点能力的确定具有风险,并影响节点对网络的贡献的分析.首先,考虑货流不确定性的特点,运用随机规划方法确定辐节点的吞吐能力,为了确定轴辐式网络的结构和枢纽节点的吞吐能力,在辐节点吞吐能力的基础上建立轴辐式网络设计的混合整数随机规划模型.然后,从节点流量规模、节点资源利用率、支线与干线对流平衡等角度对节点划分等级,建立多属性效用函数评估节点对网络贡献,并提出节点贡献率评价指标.最后,基于节点贡献率,分析了网络运营中存在的问题,探讨了网络调整策略,并通过算例验证了调整策略对提高网络资源利用率的有效性.     

考虑运输成本与时间竞争的轴辐式网络设计问题

针对轴辐式物流网络运营中的新运营商与市场中占主导地位的物流联盟企业之间的竞争.首先,从减少OD流运输成本与运输时间角度探讨了新运营商网络设计与中小规模运营商网络调整策略,以提高网络运营商的顾客市场份额占有量.其次,分析运输成本、运输时间与顾客市场份额效用函数之间的关系,提出了相应的分段、线性与非线性顾客效用函数,并建立了基于不同顾客效用函数的网络设计与网络调整混合整数规划模型.同时,为了处理计算实验的复杂性,将非线性目标函数转化为二阶锥规划约束求解.最后,通过实验分析了不同决策偏好权重、顾客效用函数、运输时间与成本对网络设计与网络调整的影响.     

基于时间可靠性分析的农产品轴辐式物流网络节点选址

针对农产品轴辐式物流网络的特点及农产品物流时效性要求,将系统可靠性应用于农产品物流网络节点选址研究中。在满足用户规定的时间可靠度要求的前提下,建立了以运输总成本最小为目标的农产品物流网络节点选址模型,并设计基于全局协同搜索的混合蛙跳算法(SFLA)对模型进行求解。最后通过算例分析,验证了模型的合理性和有效性。研究结果表明,将时间可靠性分析应用于农产品物流网络节点选址研究,能够满足用户对运输时效性的要求,降低了物流运输成本,提高了农产品物流的时间可靠度。     

轴辐式集装箱海运网络演化过程的回声模型仿真

从复杂适应系统角度研究集装箱海运网络,分析集装箱海运网络的轴辐结构。在此基础上,针对集装箱海运网络的演化过程建立回声模型,并利用Swarm平台进行仿真,结果再现了轴辐式集装箱海运网络的形成过程。对比分析枢纽港和喂给港两种不同类型港口演化过程中产能的变化,并借用复杂网络中度和介数两个指标诠释港口主体各类粘着方式,以及政策因素对网络演化过程的影响。     

物流无人机城市低空轴辐式网络构建方法研究

无人机在城市物流配送方面具有极大应用潜力,然而城市低空空域运行场景中的潜在不确定因素较多,亟待通过科学方法构建安全有序的物流无人机配送网络。从物流无人机运输经济性和运行安全性角度出发,结合物流无人机性能特征,在原有地面物流配送网点的基础上,构建多层级轴辐式网络的整数规划模型,提出了带距离限制的PAM(partitioning around medoids,围绕中心点划分)聚类与整数规划相结合的网络构建方法;从配送时效性、网络安全性和网络结构特征三方面选取评价指标,用于对比构建物流无人机运输网络与原地面运输网络;以南京市江宁区为例构建物流无人机配送网络,验证该网络构建方法的可行性。实验结果表明,该方法构建的无人机配送网络在兼顾运输成本与运输安全性的同时,还具有较好的配送时效性。     

公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型

为提高综合货运交通枢纽布局的科学性和合理性,基于公铁联运轴辐式网络产生不同的“流量-运费”折扣系数和不同类型枢纽的时间延迟因子,提出考虑能力限制的公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型,运用禁忌搜索算法进行求解.最后将模型和算法应用于京津冀和晋陕构成的煤炭运输网络实例中,进行分析求解.结果表明,该模型和算法在解决公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局问题具有较高的可行性和有效性,为枢纽规划部门提供决策参考.     

基于轴辐网络模型的中欧集装箱航线优化

国际经济发展刺激跨洋集装箱运输需求不断增长,航运企业在航线中配置几个枢纽港,枢纽港通过较小的船舶转运到相连集货港,集装箱运输网络呈现轴辐网络形态.该研究选择中国和西北欧36个集装箱港口作为研究对象,建立集装箱海运轴辐网络模型,假设航运网络为纯轴辐网络形态,研究非容量限制下单配置枢纽中位问题,通过计算网络运输总成本,优化航线网络中枢纽港个数和位置,优化航运网络结构.该研究建立了非对称成比例模型,对欧盟的港口集装箱统计数据进行分解,得到不同方向航线港口间的运输矩阵.模拟结果表明,轴辐网络相对传统直线网络可节省53％～95％运输成本;枢纽港个数设置为6个,网络运输总成本达到最小,但东西向和双向航线中,最优枢纽港个数随着折扣系数的不同有差别;香港、高雄和上海是中国区域最优枢纽港;在北欧,最优枢纽港包括泽布吕赫港,汉堡港和勒阿弗尔港.     

蚁群算法及其在物流系统中的应用研究

分析了蚁群算法在物流系统车辆路径管理中的应用,展望了蚁群算法在其他物流系统优化中的应用,指出通过应用蚁群算法可降低物流成本、提高经济效益。     

采用BP神经网络的猪肉冷链物流预警模型与仿真

分析影响猪肉在冷链过程中出现安全隐患的因素,整合供应链上的追溯信息和监测信息,提出一种猪肉冷链物流的预警方案.采用BP神经网络技术搭建安全预警模型,对模型进行训练和预测,并采用遗传算法对该模型参数进行优化改进.仿真结果表明:该模型可以有效提高猪肉在冷链物流中风险预警的准确性.     

基于运输经济模型的物流运输降本方法研究

以平台型物流企业为研究对象,采用规模经济、密度经济、网络经济等模型进行降本方法研究,分别对样本物流企业的运输与财务总体数据、业务片区运输成本、物流网络均衡优化三个方面进行计算,检验物流企业降本模型适用性。研究发现:1)规模经济模型及其指标通过数据实证对企业宏观降本方向具有指导性;2)密度经济模型与指标以数据计算验证其对物流业务区域运输成本控制具有相当的效果;3)网络经济模型通过提升网络均衡性使物流运输网络的效率与成本经济性提高。研究结果对于平台型物流企业运输降本具有理论意义,为相关企业提供多层次的降本模型,并通过对自身数据的持续挖掘,达到物流企业降本增效的可持续性。     

高校网络中心机房建设与管理研究

高校网络中心机房是整个校园网络的核心和枢纽,中心机房的管理是一门综合性很强的工作,既涉及技术的管理,也涉及对人的管理,其管理质量的好坏将直接影响到学校各项工作的开展.从机房硬件建设、规章制度建立、日常管理、安全建设等几个方面进行了探讨.     

基于遗传算法的物流配送车调度优化算法

介绍电子商务物流信息平台中配送车调度问题的解决方法,阐述遗传算法在物流配送问题上的应用缺点,并提出一种基于遗传算法的物流配送车调度的优化算法.     

集装箱枢纽港陆向供应链规划模型

基于集装箱枢纽港陆向供应链系统分散的层次结构特征，建立了集装箱枢纽港路向供应链规划的双层多目标决策模型.将双层多目标决策问题转化为单层多目标决策问题，利用多目标遗传算法求解单层多目标决策问题，并通过一个数值算例说明算法的应用.     

基于服务水平可靠性的连续交通网络设计模型与算法

传统路网设计很少同时考虑交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的影响,难以获得鲁棒性好、可靠度高的路网设计方案。针对此缺陷,假定路网中的交通需求服从对数正态分布,通过双层规划理论构建了考虑需求随机性及路网可靠性的连续均衡交通网络设计模型;其中上层规划是在满足投资预算的约束条件下使得系统期望的总阻抗最小,下层规划通过用户均衡交通分配模型来刻画出行者的路径选择行为。根据模型特点,设计了一种带罚函数的、基于蒙特卡洛仿真的多种群遗传求解算法;并用算例验证模型和算法的有效性。结果表明该模型能较好地解决交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的要求。     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

物流配送中心选址问题研究

针对需要综合考虑物流配送中心经济性因素、环境性因素和服务性因素的问题,在改进传统遗传算法的基础上,引入了存优操作,进而提高了算法的收敛速度,使得解的个数可以由用户指定,从而更加满足实际的需求.使用层次分析法对改进遗传算法选出的N个最优解进行综合评价,进一步选出配送中心选址的最佳方案.实例分析表明,将改进的遗传算法和层次分析法相结合,可以解决物流配送中心选址问题.     

基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型

针对现行公路网规划中存在的主观随意性和网络设计模型的缺陷,提出一种基于遗传算法的公路网络设计的双层优化模型,可一次性求出路段的技术等级与车道数,并利用一个简单的算例进行了仿真试验,结果表明,该模型与算法效果良好,具有较好的应用前景.