时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。     

考虑客户拖期心理成本的4PL路径问题的模型与算法

针对不确定环境下客户有限理性行为带来物流运输方案可行性较差的问题,结合行为科学中对人的行为感知以及运筹学中定量的研究方法,研究考虑客户拖期心理成本的第四方物流(4PL)路径优化问题。基于前景理论,建立以客户期望时间、第三方物流(3PL)供应商运输能力和信誉为约束,最大化运输成本总效用为目标的优化模型,并采用改进蚁群算法进行求解。实例分析表明,模型的合理性和算法的有效性。     

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.     

带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题

针对复杂多变环境带来的第四方物流(4PL)运输时间和成本的随机性,研究带有随机运输时间和成本的4PL路径优化问题.在总运输成本约束下,以总运输时间最小为目标,建立期望值模型(EVM)以及机会约束规划模型(CCPM).进而,为提高模型求解效率以及鲁棒性,将CCPM转化为等价确定性模型(EDM).根据4PL选择路径过程中需要同时选择第三方物流供应商的特点,设计蚁群算法和带有替换策略的改进蚁群算法对模型进行求解.算例分析验证改进算法的有效性,并表明EDM在保证解的鲁棒性的同时保证了较高的求解效率.     

基于比例效用理论的第四方物流路径问题研究

不确定环境下的第四方物流路径优化问题,考虑到人们在不同情况下会有不同的行为特征,基于比例效用理论以及前景理论的价值函数,同时考虑运输任务的运输时间和运输成本,建立了第四方物流路径优化模型。分别采用枚举算法、蚁群系统和改进的蚁群算法对模型进行求解。通过算例,分析验证模型和算法的有效性。     

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。     

多中心开放且需求可拆分的VRPSDP问题优化

针对多中心开放式同时配集货需求可拆分车辆路径问题(MDOSDVRPSDP),建立以车辆派遣成本、理货成本以及运输成本之和最小为目标的车辆路径优化模型.设计混合遗传算法(HGA)进行求解,利用混沌系统的随机性和遍历性生成初始种群,确保初始种群的多样性,引入扰动策略以及邻域规模减少策略,提高搜索效率,采用精英策略和轮盘赌混合的选择策略,平衡种群多样性与种群质量.通过多组算例对比,验证本文模型和算法的有效性.研究成果拓展了车辆路径问题(VRP)的相关理论,既可为解决MDOSDVRPSDP问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据.     

集货需求随机的同时配集货VRP及混合变邻域搜索算法

集货需求随机的同时配集货车辆路径问题(VRPSSPDD)是同时配集货车辆路径问题(VRPSPD)研究的进一步深化,由于该问题中集货需求的不确定性,使其较确定型VRPSPD问题更为复杂.基于预优化和重优化策略,构建了两阶段VRPSSPDD模型,预优化阶段基于随机机会约束机制以及车载量约束为客户点分配车辆,生成预优化方案;重优化阶段对失败点及其后续客户点进行线路调整.根据问题特征,结合变邻域深度搜索算法的深度搜索能力以及遗传算法的个体交流等优点,设计混合变邻域遗传算法,采用分离配送网络信息的编码方式,提出自适应种群搜索范围和自适应邻域搜索次数策略平衡算法迭代中的搜索深度和搜索广度的关系.通过多组算例以及企业配送实例验证了本文模型及算法的有效性.     

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.     

生鲜农产品多隔室冷链配送车辆路径优化

针对生鲜农产品需求呈现出的高鲜活度、多品种、小批量特性,越来越多的生鲜农产品配送商采用多隔室配送车辆进行生鲜农产品冷链物流配送。本文以生鲜农产品配送商配送成本最小化为目标,建立了生鲜农产品多隔室车辆路径优化模型,然后设计粒子群算法进行求解,最后通过实例验证了粒子群算法在求解生鲜农产品多隔室车辆路径问题时的优越性和稳定性。实验结果表明:粒子群算法不仅可以从配送成本实现对生鲜农产品多隔室车辆路径问题的优化,而且该算法具有良好的收敛性。     

精益制造企业供应物流的集成决策优化及其运作模式比较

供应物流是连接供应商与制造企业间物料供应的重要活动.研究精益制造的核心制造企业的间接供应物流活动,在传统的非整合、短驳运输合并的半整合、短驳集货均合并的LLP全整合等3种商业运作模式下,分别构建综合库存、运输、生产等因素的集成化供应物流策略优化模型,并分别提出求解的优化算法,包括快速启发式算法和适宜求解分组优化问题的组群遗传算法.最后,通过案例分析比较不同运作模式的成本和效率.     

堵塞点可恢复型在线运输车辆的调度策略研究

针对现实物流配送中所遇到的无法预测的突发性线路堵塞问题,以在线车辆行驶的时间最短为优化目标,用竞争分析的方法研究了堵塞点可恢复型在线车辆的调度策略.充分地考虑到堵塞点的动态特征,分别介绍了在线运输车辆调度的贪婪策略、复位策略和等待策略等方案,并系统分析了这三种基本策略在竞争性能上的利弊,给出了选择策略及其算法模型.通过对选择策略的竞争比和竞争性能的分析,结果表明选择策略实现了对在线运输车辆的优化调度.     

基于农产品供应链金融的物流作业承接双边讨价还价博弈

农产品供应链金融是物流与金融合作的创新产物，对破解农产品供应链中农户、合作社、生产加工企业等融资困局具有重要意义，而农产品易变质、难运输、难储存等属性决定其开展质押融资更需要高水平物流服务商的参与。基于此，在模型中引入具有资源整合和方案优化能力的第四方物流（4PL），并针对业务中物流作业承接价格的确定问题，运用鲁宾斯轮流讨价还价博弈思想，构建了信息不对称情况下农产品供应链金融中第四方物流分别与银行和第三方物流（3PL）双边讨价还价博弈模型，并根据博弈顺序，分别对第四方物流先与第三方物流再与银行以及先与银行再与第三方物流讨价还价两种情况进行讨论。研究发现，相较一般存货，质押物为农产品时，第四方物流给出的报价较高，第四方物流的报价与其自身讨价还价能力无关，银行和第三方物流的报价与其完成物流作业的成本有关及第四方物流先与银行博弈时的报价会高于先与第三方物流博弈时的报价等结论。     

生鲜农产品冷链物流网络节点和配送的优化

针对冷链物流网络的网点布局和运输问题,提出了以冷链物流的网点建设成本和运营成本为优化目标的非线性混合整数规划模型,该模型需要同时满足网点的最大距离约束,产地的产量约束和网点的最大容量约束,然后用量子粒子群算法对该模型进行求解。算例得出在一个运营周期内最低的总成本为2670万元,有效解决冷链物流网络的网点布局和运输配送问题。该模型对其他物流网络具有良好的适应性,便于推广应用。     

考虑危险品运输风险的多车型车辆路径优化方法

针对考虑危险品运输风险的多车型车辆路径问题,引入运输风险度量方法,构建同时考虑运输风险和运输成本的双目标优化模型。为求解该模型,提出一种ε-约束法和禁忌搜索相结合的混合算法,并在算法中嵌入了车型匹配策略。最后,通过数据实验验证了模型及算法的有效性,并将混合算法与目前主流的NSGA-II算法进行了比较。结果表明,混合算法获得的解在绝大多数情况下更优。本研究能够为危险品承运企业运输方案的制定提供决策支持,对其他领域的多目标多车型物流配送问题的研究具有一定的启发意义。     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

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.     

多集散点VRP客户需求扰动的恢复模型

针对客户既有需求(配送)又有供应(集货)的车辆路径问题(MDVRPPD)的客户需求变动而导致物流配送计划无法实现的问题,运用干扰管理的思想,从物流服务商满意度和客户满意度两个方面衡量物流配送系统的扰动程度。以最小化客户不满意度、配送成本和路径偏离程度为目标,构建干扰恢复模型。设计了求解该模型的克隆免疫算法。最后,通过仿真研究,将干扰管理优化结果与原方案重新调度结果进行对比,验证了干扰恢复模型和算法的可行性和有效性。     

考虑物料出入口距离的设施布置优化研究

研究多对象离散生产系统设备布置优化问题,分析了生产单元出入口位置在两端的情况下,传统目标函数存在的问题,通过实例证明了出入口位于生产单元两端的条件下,物流运输工作量可分解为正向基本运输、反向运输和横向运输三部分.而设备布置方案变化只改变反向和横向运输工作量,正向基本运输工作量保持不变,即总物流运输工作量决定于反向和横向物流,且反向物流将产生两倍的运输工作增量.据此,构造了由反向运输和横向运输构成的目标函数模型,以及相应的位置距离矩阵、物流量矩阵和运输工作量矩阵.优化搜索过程采用了模拟退火算法,从而有效地提高了优化效果,最后用一个实例证明了上述模型和算法的有效性.     

多级供应链服务时间窗下物流资源整合优化

为降低多级供应链物流成本,优化供应链物流响应周期,研究了带软时间窗约束的多级供应链物流服务资源整合问题。通过满意度函数对供应链物流周期优化结果进行评价,以最大化供应链总体满意度和最小化服务集成商物流本为目标,建立了多目标优化模型。针对该模型,设计N SGA-II算法予以求解。算例分析表明:与供应链物流运作独立决策模型相比,该模型可以实现各级供应链物流运作的有效协同,不仅能减少物流配送延迟时间,还有助于降低物流运作成本。