应急物流的分批配送模型及亚启发式算法求解

提出分批配送的应急物流模型,将救援物资配送归结为三个目标:供需差异最小化,配送时间最短化,各灾点失衡度最低化;通过加权求和兼顾救援的紧迫性、动态性和公平性,将各灾点总需求分为三个周期由多车分批予以满足。(a)改进遗传算法:设计染色体编码规则,将单个周期内的路径选择-配送方案映射为基因序列;(b)设计蚁群-遗传混合算法,由蚁群搜索生成初始种群,再做遗传寻优。数值仿真结果显示,单纯遗传、蚁群及混合算法均可有效求解模型,但混合算法效果更优,收敛更快。     

基于分布式免疫进化算法的函数优化

针对遗传算法在寻优过程和多峰值函数求解中出现的“早熟”问题以及免疫算法收敛速度较慢问题,将免疫算法和进化算法进行优势融合,并结合改进的进化算法的并行模型,提出一种新的算法--分布式免疫进化算法（distributed immune evolutionary algorithm,DIEA）。新算法主要包括记忆种群进化模块和子种群进化模块两个部分,子种群的主要功能是找出各个区间的局部最优解;主种群主要是进行全局搜索,寻找全局最优解。仿真实验表明,该算法具有很高的全局寻优能力和很快的收敛速度,适合求解复杂多峰函数优化问题。     

分布式计算机控制系统的递阶优化控制算法

根据大系统分解协调原理,提出了一种适于分布式计算机控制系统（DCCS）的递阶优化算法。应用这种算法,可使各子系统的控制度为局部反馈控制和协调量开环控制的迭加。反馈控制仅与子系统的结构和状态有关,开环控制与系统的结构及系统的所有状态有关。通过动态调整松弛矩阵,可使协调量的收敛速度加快,实验表明,这种方法于DCCS的应用。     

一类物流输送网络路由的优化调度研究

针对一类物资配送系统的瓶径效应问题，提出了一种多车多路径输送网络模型及其描述。根据配送系统的特点，采用智能蚂蚁算法优化输送系统网络的路由，给出了优化算法和实现过程。最后给出了实验验证。实验结果表明：该方法能较好的解决输送系统的路径优化和调度问题，提高了系统出入库效率。     

考虑司机工作量均衡的成品油配送优化

针对考虑司机工作量均衡的成品油配送方案优化问题,引入公平理论中社会比较的思想,客观上实现了司机工作量的均衡性度量,进而构建了考虑司机工作量均衡的成品油配送的多目标优化模型.该模型表达的问题集多车舱,多油品,多路径,多目标等特点于一身,为了求解这一难题,提出一种新型的Split-Assign算法对第二代非支配快速排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行了改进.最后,基于实际数据完成了数据实验与实例分析,验证了模型及算法的有效性,并提出了相应的管理启示.此研究可以为成品油配送方案的制定提供决策支持,对于实际中有较高工作量均衡性要求的类似问题都具有一定的启发意义.     

基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法

提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,以物流配送的总成本最低为聚类准则,结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式,实现基于蚁群优化的物流配送中心选址算法.对多配送中心选址进行了仿真实验,实验结果表明本算法能获得与实际情况相符的配送中心最优解,且适合多种不同的配送中心模型和大规模的配送中心选址,具有较强的灵活性.     

优化卡尔曼滤波算法中的目标函数选择

针对优化卡尔曼滤波算法(optimized Kalman filter,OKF)中的目标函数选择问题,设计了两种适用于OKF算法优化的目标函数,证明了这两种目标函数是最优的,即当目标函数取最小值时,OKF算法中的滤波估计值H_kx_k|k-1^⌒*是(或概率意义下)系统真实状态H_kx_k的最优估计。把上述目标函数应用于多模型卡尔曼滤波算法(multiple model adaptive Kalman filter,MM-AKF)中,设计了一种优化多模型卡尔曼滤波算法(optimizedmultiple model adaptive Kalman filter,OMM-AKF),OMM-AKF算法能够根据目标函数优化子滤波器的滤波估计值权值,从而能够得到系统真实状态的较优估计值。最后,通过仿真验证了上述理论的正确性和方法的有效性。     

区县内邮政运输网络的建模及优化

邮政运输网络是邮政企业运营的重要保障,区县内运输网则是其关键的底层组成部分.从系统的优化目标、问题范围、车辆因素、时限及频次规定、运输成本等方面对邮政运输问题进行了系统的分析,依据区县邮政运输网络的特点,提出了针对降低固定成本和运输成本的字典序线性规划模型,并给出了求解该模型的遗传算法框架,实验仿真结果表明该模型对于邮政企业目前运行模式的调整和改进具有较好的指导意义.     

现代物流管理系统的复杂性分析

加强现代物流管理是当代企业降低生产成本、提高生产效率的重要途径。对物流管理系统组成的多元复杂性、功能的整体相干性、运作机制的随机动态性和开放性等特征进行了分析 ,以求对物流管理系统有一个客观全面的认识。     

救援效率视角下灾后动态应急配送网络优化

针对应急救援问题,在受灾点的位置、需求以及受灾人口等信息动态变化的情况下,建立动态有向救援网络,以救援效率最大化为目标构建数学模型。运用数据包络分析模型,对各段救援路线的效率进行评价;建立基于效率的动态路由模型,通过时间片的划分将动态路由转化为多阶段的静态路由;设计了改进的混合贪心蚁群优化算法对模型进行求解,并将该算法与遗传算法、粒子群算法以及基础的蚁群算法进行对比。实验结果表明：改进的混合贪心蚁群优化算法能够有效处理动态路由问题,寻求到更高的救援效率。     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

生产-分销物流系统的Robust优化模型与算法

讨论不确定情况下的生产—分销三级物流系统的优化设计问题。我们首先提出一个生产—分销系统的确定性模型，通过引入Robust优化理论，将该模型进一步拓展为包含不确定需求因素的Robust优化模型，最后运用Lagrangian松弛算法得到了原问题的近似最优解，并通过算例对模型和算法的性能进行了分析与评价。     

区域物流中心分工布局

在物流中心布局规划的基础上,结合物流需求的结构和分布情况,考虑物流中心分工,提出了物流中心的分工布局问题,旨在综合确定物流中心的数量、位置、类型及规模,以及各品类货物流在物流网络上的流量流向.建立了基于双层规划的物流中心分工布局优化模型,并设计了模拟退火求解算法,最后通过算例分析说明了模型和算法的有效性.     

基于超网络的制造业与物流业协调优化模型

针对制造业与物流业协调联动的关系,建立由原材料供应商、半成品加工商、产成品制造商构成的超网络模型。分析模型中各决策者的利润最大目标及其竞争合作关系,利用变分不等式理论求解整个网络达到均衡状态的条件。设计算例并进行数值仿真,讨论物流服务水平、生产力水平、产品加工数量等关键参量之间的相互影响,验证所建模型的有效性。     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

物流配送最短径路的动态规划方法研究

确定物流配送的最短径路是提高物品时空价值的重要环节.在借鉴国内外一些研究成果的基础上,以动态规划理论为指导,选择合理的最优值函数及其自变量,列出递归关系式,并用标号法对实例进行验证.应用动态规划研究物流配送的最短径路,思路清晰,方法简便.     

可拆卸产品混合制造物流网络优化模型

针对可拆卸产品,将回收产品拆解、分类后重新利用,建立可拆解产品混合制造物流网络模型,用来确定各设施的位置、数量以及物流分配。该模型的特点是:多产品、多周期、有能力限制、产品可拆卸为备件、并将供应商考虑在模型之内的混合制造网络模型,将正向物流和逆向物流整合,并考虑运输整合,同时优化正向物流和逆向物流。通过一个算例验证模型的有效性。     

公共物流中心扩建规模优化模型研究

同时考虑物流规划部门及客户的利益,采用双层规划模型来描述物流中心扩建规模优化问题。上层规划从决策者的角度出发,使系统总费用最少;下层规划描述用户对物流中心的选择行为,在用户费用最少的情况下,向各个物流中心分配需求,以使扩建后的物流中心的能力得到最大程度的利用。并应用灵敏度分析方法进行了求解。最后用一简单算例验证了模型及求解方法的可行性和有效性。     

物流CPS:下一代智能化物流系统的实现与挑战

智能化是下一代物流系统的发展方向,而物流作业系统和物流信息系统的协调一致是实现物流系统智能化的关键。信息物理融合系统(Cyber Physical System,简写为CPS)是一个深度融合信息要素和物理要素的复杂系统,利用计算(Computation)、通信(Communication)和控制(Control)等技术的有机结合与深度协作,实现对大规模互联物理系统的实时监视、仿真、分析和控制,被视为未来工业系统的基础。本文在已有物流系统的基础上,结合CPS的特点,提出构建物流CPS作为下一代物流系统的基本架构。本文首先介绍CPS的基本概念,然后提出了物流CPS的体系结构和关键技术,最后从物流CPS的建模方法、海量信息采集技术、优化方法、控制技术和标准化等方面讨论了今后物流CPS研究中所面对的主要挑战。     

复杂物流网络区间规划模型及算法

分析复杂物流网络结构特征,考虑物流网络规划设计的不确定性影响,运用区间规划理念,以区间数度量不确定性变量,构建多商品、多层次、多节点的复杂物流网络设计模型。定义风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络不确定性变量的区间运算准则,实现模型的确定性转化。在两层递阶优化求解策略下,结合区间运算与遗传算法,设计了区间分层优化遗传算法的求解模式。算例测试表明该方法具有较强的实用性,可以作为物流网络规划的决策参考方法。