基于不确定条件的再制造物流网络优化设计

针对废旧产品到达时间和数量、废旧产品回收与再制造产品需求平衡、废旧产品可利用率等不确定性特点,综合考虑多产品、多周期、容量限制等影响因素,将废旧产品回收数量、再制造产品需求数量、废旧产品利用率作为随机参数,以物流网络构建的总成本最小化为目标函数,建立了不确定条件下的随机机会约束规划模型,用以确定物流网络结点设施的位置、数量和物流量.设计了融合随机模拟和线性规划的混合遗传算法对模型进行直接求解,有效提高了算法的局部寻优能力.算例分析表明,基于不确定条件的随机机会约束规划模型比确定条件下模型考虑了更多的实际因素,因此能够更好地满足再制造企业物流战略决策的需要.     

不确定环境下快递包装物逆向物流网络设计

【目的】针对快递包装物回收问题建立了包含居民点、回收中心、处理中心、再制造中心与焚烧中心的逆向物流网络。【方法】考虑到快递包装物的回收具有分布范围较广、数量较多且波动较大的特点,采用三角模糊数进行定义,以成本最小化为目标构建了混合整数非线性规划模型,以确定各级设施的数量、位置以及物流分配。【结果】运用可信性理论,通过设置置信水平等参数,对模型的约束条件进行了等价转换,降低了模型的求解复杂度。【结论】实验结果表明,模型能够较为真实地模拟快递包装物逆向物流网络决策过程,是可行的;Lingo程序能够有效地求解到模型中各级设施布局以及它们之间流向与流量的最优方案。     

不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法

针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。     

基于FLP的再制造物流网络不确定性问题

通过分析再制造逆向物流网络模型中不确定性因素存在的原因,提出选取单位观测时间T的方法反映废旧品产生时间和地点的不确定,用模糊变量反映废旧品数量和质量的不确定,并提出基于轮盘赌的采样模糊模拟方法确定模糊数的隶属函数,使得模型能够充分利用现场信息.以投资成本和运输成本最低为目标函数建立了模糊线性规划模型,使所建模型能考虑更多的不确定因素,改变了以往模型简单假设不确定带来的问题.结合实际算例,采用混合智能算法求解,得到了优化结果,验证了模型的有效性.通过对模型中各参数进行比较分析,体现了不同机会约束中的置信水平的高低对选址策略的影响变化规律.     

价格不确定条件下多阶段一次性采购策略研究

价格不确定条件下多阶段一次性采购的最低成本支出,需要采购决策人员对当前阶段的报价以及未来阶段可能的报价进行科学地预测与比较,决定当期采购还是推迟采购.针对每阶段由高价、中间价、低价分别按不变概率出现组成的离散型不确定价格结构,应用动态规划模型通过逆向求解法,并考虑三种价格之间的关系,运用归纳法对N阶段最优采购策略进行探讨.研究结果得出,当三种价格期望值低于中间价,以及高于中间价时多阶段一次性采购的最优策略.此最优策略通用性强,具有较高的实践意义.     

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.     

逆向物流网络优化设计模型

为了提高传统逆向物流网络的效益,在考虑新建和扩建逆向物流设施的残值、拆解中心、再使用中心以及与供应链的集成等几个因素的基础上,进行了逆向物流网络设计,并在此基础上构建逆向物流的混合整数线性规划模型和算例分析.算例考虑了3个备选的拆解中心、4个备选的再制造中心以及5个备选的检测中心,得出了最优值,结果比较理想.模型的特点是:该网络结构设计引入拆解中心节点,规划模型中引入物流设施残值变量.该模型的构建及其混合整数线性规划模型对再制造逆向物流具有普遍意义.     

不确定传播时延下的水声网络保护间隔设定

水下声波的传播时延及波动远大于无线电波,许多借鉴陆地无线电波通信网络原理设计的水声传感器网络协议未能充分考虑和利用水声传播及其时延变化特性.据此给出了时分多址协议中相继传输数据包的冲突模型,分析了保护间隔与簇头节点和传感器节点距离之间的关系,并给出了保护间隔的设置方法.理论分析和仿真表明,提出的保护间隔设定方法改善了传统保护间隔设置偏向保守的缺点,可有效提升水声传感器网络的性能和效率.     

不确定空情信息条件下的意图识别方法

态势理解是根据态势觉察生成的态势特征向量,结合领域专家的军事知识对当前态势进行解释,对敌方意图和作战计划进行识别的过程。现代防空作战的战场环境变得越来越复杂,获得的空情信息是不确定的,因此对敌空袭意图的有效识别是C4ISR系统中的一个关键问题。用区间数来表示不确定的空情信息,给出了区间数与实数的距离公式;通过方位角、距离、水平速度、航向角、高度来描述目标的作战意图,建立了基于区间数灰色关联分析的不确定空情信息条件下的意图识别模型;将待识别意图的目标作为比较序列,已知作战意图的基准特征值向量作为参考序列;通过模糊聚类分析计算意图识别中基准特征值。实例表明了方法的有效性,可为防空作战指挥决策提供依据。     

不确定闭环物流网络的期望-方差模型

产品从生产地运到销售地再运往客户区的正向物流和可回收产品从客户区经销售地再运回工厂的逆向物流称为闭环物流网络.由于均值—方差准则是投资者在期望收益率与风险之间的权衡法则,所以,投资者在考虑期望花费总成本最小的同时,还要考虑成本方差尽可能小.首先,视各设备建设成本,客户需求量和产品的回收率为带有不确定分布的不确定变量,建立了带有方差约束的闭环物流网络优化的一个期望总成本最小模型;然后,基于不确定理论的知识将该模型转成了经典模型.运蕾蕾(聊城大学数学科学学院,山东聊城252059)     

反向物流库存模型控制策略

为了研究带回收物流的库存问题,建立了一个两级最优库存策略模型、一个回收源、一个订货补充点,包括固定单位订货成本、固定维修成本、库存成本和缺货成本的反向物流库存模型;在不考虑Leadtime的情况下,首先对单周期决策问题进行了分析,得出了两级最优库存策略的求法;对于固定维修成本很小可以不计的情况,证明了(Sy)(sm,Sm)两级策略的最优性,分析了有限多周期的库存策略;最后,给出了无限周期的近似策略并进行了数值实验分析.     

基于塑料制品回收的逆向物流网络优化模型

随着塑料制品的日益增多,废旧塑料制品的回收成为一个重要问题.根据塑料制品回收的特点,构建了相应的逆向物流网络模型.该网络包括回收点、颗粒粉碎厂、再制造生产厂、最终处理点、产品分销中心和销售点.以运输成本最小为目标,对网络点进行选址优化.运用遗传算法求解,通过一个实例验证了模型的有效性.     

Hybrid Intelligent Approach for the Selection of Third-Party Reverse Logistics Provider under Uncertainty

A hybrid intelligent approach is proposed to help the decision maker to select the appropriate third-party reverse logistics provider. The following process is included： firstly,the evaluation team is established to determine the selection criteria and evaluate them by triangular fuzzy numbers; secondly,calculate the weight of criteria by the proposed hybrid algorithm integrating particle swarm optimization（ PSO） and simulated annealing（ SA）; then, the performance evaluation for each supplier is predicted by the proposed self-feedback neural network（ SFBNN） based on the historical data. A numerical example is also presented to interpret the methodology above.     

可修复产品逆向物流网络的鲁棒优化模型研究

考虑一类同时具有回收、再处理、处理和废物处理中心的可修复产品逆向物流网络在产品回收率不确定环境下的网络优化问题.为了提高可修复产品逆向物流网络的经济效益和网络的稳健性,建立了可修复产品逆向物流网络在产品回收率不确定情况下的鲁棒优化模型,分析了鲁棒优化模型解的存在性.     

城市物流网络中中间节点分布与规模优化研究

城市物流网络由节点和链接构成,对于流通的商品物流节点是交通枢纽、中间节点和零售设施. 为使零售商品在城市内流通的总运输费用最小,利用选址模型和遗传算法优化城市物流网络中中间节点的空间分布和规模. 首先分析了城市中商品运输系统,建立了运输费用和中间节点的建设费用模型;针对零售设施对物流中间节点的选择行为,根据费用和选择模型开发了优化物流中间节点的分布和规模模型;最后,利用大连市的数据进行了实例研究,验证了模型的有效性.     

多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型

研究随机事件条件下单条公交线路不同运营时段内的发车间隔确定方法.对该公交系统中的相关随机事件做了基本假设,依此建立了以社会福利最大为目标函数的多时段发车间隔优化随机期望值模型.由于该模型的目标函数为不连续函数,其不连续点发生在运营时段改变之时,因此设计了混合智能求解算法,其中嵌入了随机模拟、神经网络和遗传算法.并采用一个算例讨论了该发车间隔确定模型的有效性及求解算法的效率.该混合智能算法在求解随机期望值模型时效率较高,但容易陷入局部最优解.     

考虑居民选择行为的过期药品逆向物流网络设计

过期药品逆向物流网络设计成为医药安全领域迫切需要解决的关键问题.本文考虑居民的选择行为,引入回收企业对居民区以及政府对回收企业的补贴激励,构建了基于双层规划的过期药品逆向物流网络优化模型,并设计了求解该模型的分层遗传算法,通过算例得到了不同方案下过期药品逆向物流由分散到集中的网络结构.此外,考虑两种激励策略及模型参数的影响,设计四个实验进行分析讨论,研究表明：同时加大对医药企业及居民区的补贴策略更有利于调动企业及居民参与回收过期药品的积极性;企业成本与居民区成本存在此消彼长的相互作用关系;单位药品运输成本对居民区成本有较大影响,而居民区拥有过期药品的数量对企业和居民区成本均有明显影响.     

基于神经网络的物流量预测

应用不同的人工神经网络模型进行物流量预测。分析影响物流发出量、吸引量和周转总量的各相关因素及神经网络预测的基本思想,研究神经网络静态前馈模型和简单动态模型预测物流量的局限性,认为采用二者结合的综合预测方法能对物流量进行准确的预测。给出动态反馈的实时递归法仿真计算步骤,仿真结果与实际结果比较,具有较高的可信度。     

油田措施规划的随机期望值模型

措施规划对延长油田增产稳产年限,降低开采成本,提高采油速度和采收率,实现措施优化配置十分必要.以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、工作量等目标,建立了油田措施规划的随机期望值模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施规划提供了新的决策依据.