带有费用折扣的第四方物流路径问题的研究

从第四方物流供应商角度,在考虑第三方物流供应商和转运节点综合能力以及多任务费用折扣基础上,建立了单点到多点第四方物流路径问题的模糊规划模型.在模型求解上,根据问题在选择路径的同时还需选择第三方物流供应商的特点,设计了双列变长编码机制的文化遗传算法.算例分析表明,与遗传算法和嵌入K-短路的遗传算法比较,计算效率和求解质量上均具有较大的提高.     

考虑节点等待的时变第四方物流路径问题

第四方物流(4PL)是现代物流的重要研究方向。但大多研究忽略了不同时段上车辆流量不同而导致的行驶速度时变性。考虑到时变网络中在节点等待可能避免运输高峰的实际问题,基于中转节点允许等待的假设,本文提出了时变网络下考虑节点等待的4PL路径问题。根据网络中可能存在多个第三方物流(3PL)供应商的特点,建立了允许3PL供应商在节点等待的时变4PL路径问题的数学模型。并设计了基于K-短路的混合粒子群算法(K-PSO)。通过对4PL是否在转运节点更换3PL供应商以及对3PL供应商等待时间的分析,充分说明转换3PL供应商和在节点等待均能在保障完工的同时节省一定的运输费用。     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

第四方物流多目标路径集成优化

路径问题是第四方物流优化中的关键问题。针对第四方物流实践中需求的特点,基于路径选择和供应商选择的综合优化,提出第四方物流多目标路径集成优化问题,并建立以费用最小和时间最短为双目标的数学模型。进而,设计实现基本蚁群算法和动态调整选择策略的改进蚁群算法的求解方法。实验分析表明,在不同的目标偏好情形下,改进算法均能取得较好效果。研究为第四方物流路径集成优化提供了有效的工具。     

基于效用理论的PPP项目融资风险分担比例模型研究

PPP模式作为一种新型的项目融资模式,有效解决了政府基础设施建设资金不足的问题,如何合理有效地分配PPP项目融资风险是项目取得成功的关键。本文采用效用理论建立投资方与政府融资风险分担的收益与成本效用函数,构建谈判地位非对称下投资方与政府的项目融资风险分担比例模型,并通过案例对模型进行验证。结果表明模型具有可行性,项目融资风险分担比例与双方的谈判地位密切相关,存在最佳项目融资风险分担比例,此时投资方实现收益最大化,政府实现成本最小化目标,获得较好的项目绩效。     

第四方物流作业分包的合同设计

第四方物流运营商如何设计与其多个分包商的合同,是其关键问题之一.应用多任务委托代理方法,考虑分包商完成的一般物流指标、协作行为、信息共享指标等情况,建立第四方物流运营商和其多个分包商的一对多的多任务委托代理模型,用委托代理理论求解该模型,得出各分包商固定支付和各指标的激励系数的计算公式等结果,对结果分析后得出若干有意义的结论.     

基于TOPSIS法的第四方物流作业多属性优化指派模型

针对第四方物流作业多属性指派决策问题,推广TOPSIS法的思想,引入待定解、正理想解、负理想解等参数,给出了待定解、正理想解、负理想解等参数的表达式,建立了基于TOPSIS法的不考虑整合和考虑整合的第四方物流多属性指派决策模型.并设计了相应的遗传算法用以对模型求解,通过对20个算例进行求解分析,表明该方法有一定优势.     

考虑拖期风险的第四方物流合同设计

第四方物流(4PL)为第三方物流(3PL)和客户提供物流交易平台已经成为目前一种主流的物流运作模式.然而普遍存在的3PL配送拖期现象降低了4PL的时效性.因此,如何有效控制4PL的拖期风险已经成为物流管理中一个亟待解决的科学问题.为了同时反映拖期风险以及对应的拖期概率,采用要求违反(requirement violation)作为拖期风险度量指标,进而基于委托代理理论提出4PL合同设计机制.仿真结果表明所设计的合同机制能够激励3PL付出更多努力,在4PL和3PL都取到保留效用的条件下使4PL的拖期风险和拖期发生的最大概率同时最小.     

考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计模型

研究考虑蓄意攻击的第四方物流弹性网络设计问题.建立一个双层的第四方物流网络设计优化模型,上层模型确定网络结构,并在一定弹性水平下最小化网络成本,下层模型则通过选择攻击策略来最大化网络的攻击效果.设计了双层优化算法,上层概率解发掘算法求解网络设计问题,下层迭代局部搜索算法求解最优的攻击策略.最后,仿真实验结果表明模型的合理性和算法的有效性.     

用禁忌算法求解第四方物流作业整合优化模型

建立了考虑时间和风险因素约束的面向第四方物流的物流平台作业整合优化模型,在研究基本变量邻域、作业步邻域、批量整合邻域和柔性禁忌策略的基础上,建立了求解该模型的柔性禁忌算法.本文随机产生20例算例,将禁忌算法的计算结果与分枝定界法的计算结果进行比较,说明了本算法的可行性.     

基于剩余装载能力的逆向物流车辆路径问题

对逆向物流及其与环境保护的关系做了简要的介绍，然后提出了与其相关的具有同时取送货的车辆路径问题，即VRPSDP，并对其模型进行了概要的描述，为了弥补现有的基于旅行距离插入准则的不足，通过详细的举例分析，提出了一种运用启发式算法解决VRPSDP的插入准则，实现了车辆剩余装载能力和旅行距离的紧密有效结合，是对基于旅行距离插入准则的一种改进。     

基于决策效用分析的应急救援路径优化

效用最大化是应急救援决策中追求的首要目标。针对应急救援路径规划的决策特点和需求,对应急救援决策效用分析的关键因素和量化方法进行了探讨,提出了应急救援路径规划的二阶段优化模型。其中,首先引入DEA交叉评价模型对救援路段进行决策效用分析,在此基础上,设计了智能启发式算法用于路径规划。为避免过早陷入局部最优,设计了基于混沌扰动的改进蚁群系统优化算法,该算法可对信息素进行全局更新混沌扰动,可有效地提高算法的适应性、求解效率和求解质量。仿真实验表明该方法是可行的,可以更好地满足应急救援的决策需求。     

基于物流费用分摊比例的闭环供应链模型

家电零售商为制造商提供丰富的销售渠道之时,也给制造商带来大量具有盘剥性质的费用成本.针对这一现象,将第三方物流服务商引入到闭环供应链系统中来,通过分析正向和逆向物流费用在制造商和零售商之间的分担比例,发现零售商承担的正向或逆向物流费用比例越大,则供应链节点企业的利润均会得到提高,从而通过设置合理的分摊比例,可以达到优化供应链的目的.另外进一步分析了非合作博弈下的外包策略及步骤,发现运用物流费用分摊比例的大小可以进行外包决策;在合作决策下,为了避免合作失败的风险,运用不对称的NASH协商模型设计了供应链系统的利益分配方法及步骤,最后通过数值算例进一步加以说明.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题,研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数,然后构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型。其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的K-means时空聚类算法,进而提出一种改进的GA-PSO混合算法。该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA、GA-TS和HACO等算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性。最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提出的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得...     

基于粒子群优化的有反向物流的车辆路径问题

在对具有时间窗、考虑反向物流的车辆路径问题进行简单描述的基础上,基于最小费用的角度构建了该问题的多目标数学模型.该决策模型综合考虑了正向和反向物流,有助于提高车辆的装载率.针对该问题提出了一种改进的粒子群算法,并用计算机进行实现,并获得很好的效果.     

S型效用下比例再保险的最优投资策略

本文引入了行为金融学中的损失厌恶概念,研究考虑损失厌恶时保险公司的最优投资再保险问题.在损失厌恶下,保险公司面对盈利时是风险厌恶者,而遭受损失时转为风险追求者,因此本文采用S型效用函数,并以终端财富的效用最大化为目标求解保险公司的最优策略.假定保险公司的盈余过程服从经典的Cramer-Lundberg模型,可将资产投资于一种无风险资产和一种服从几何布朗运动的风险资产,且可以通过向再保险公司购买比例再保险来分散风险、稳定经营.通过构造鞅过程,运用鞅方法和拉格朗日对偶法求解出最优策略与最优财富.最后进行数值分析,更加直观地解释了各经济参数对财富值和投资策略的影响.     

效用理论的历史与现状

效用理论作为价值度量与评价的基础, 在选择理论和经济理论中具有广泛的应用前景。本文对这一理论的发展历程进行了回顾, 总结了当前研究中的几个热点, 并指出存在的问题。     

基于动态路径规划的物流仿真控制技术

针对传统的静态路径规划与车间复杂的物流网络不一致的问题,提出了基于动态路径规划的物流仿真控制技术.通过对物流运行过程的分解,建立了基于物流的装载、运输和卸载等动作传感器触发的物流仿真控制逻;利用轨道选择规则和工件选择规则,实现了物流运行的调度控制;以轨道交叉点的计算为基础,利用Dijkstra算法实现了最短路径计算;通过在动态传感器中加入路径规划算法,实现了基于动态路径规划的物流仿真控制.最后通过建立物流仿真模型,验证了上述方法的有效性.     

一种改进的基于效用理论的TOPSIS决策方法

提出了一种改进的TOPSIS决策方法.该方法更多地融合了决策者的主观意愿:用决策者对属性的效用评价代替方案的原始属性数据;用模糊数替代精确值反映决策者对效用值的理解模糊不确定性;同时关注决策者对最佳决策方案属性效用的综合性、均衡性考虑.最后,通过对一个具体决策实例的分析,验证了方法的合理性和有效性.     

废弃物回收物流中的选址-路径问题

从系统研究的角度出发,同时研究固体废弃物回收中转站的选址和废弃物运输路线的安排,建立了选址路径规划问题的模型———PLRP IF模型,并采用两阶段Tabu搜索启发式算法对该模型进行求解,得到合适的中转站位置和数目,并给出了较优的车辆调度.最后,通过算例验证了模型和求解算法的有效性.