求解有时间窗的车辆路径问题的混合蚁群算法

针对目前蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上存在的缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解有时间窗的车辆路径问题的具体步骤.计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解有时间窗的车辆路径问题上是有效的.     

移动货架系统多机器人“存-取货架”调度优化方法

近年来,机器人移动货架系统已成为我国智慧物流与智能仓储的重要发展方向,多机器人“存-取货架”调度优化问题是影响该系统运行效率的挑战性难题.本文以减少机器人总行驶距离为目标,对机器人“存货架”和“取货架”进行联合决策,构建了多机器人“存-取货架”调度优化模型.针对该问题具有决策耦合性、解空间巨大的难点,设计了限定宽度的动态规划算法获取初始解,并将所构建的整数规划模型嵌入自适应大邻域搜索启发式框架中,通过两种分解算子将原模型转化为较小规模的子模型,提出自适应数学规划启发式算法,能够快速生成近似最优的调度方案.数值实验表明,与分别优化“存货架”和“取货架”调度相比,本文的联合调度优化方法能够减少约60%的机器人总行驶距离;与实践中普遍应用且性能表现最好的就近指派规则对比,本文方法可降低10%至15%的机器人总行驶距离.本文结论可为指导企业的仓库布局与调度提供借鉴,对我国智能仓储的发展具有重要意义.     

基于连通性指标的网络分解方法

为减少由网络分解造成的网络分析精度损失,基于系统科学中节点删除的方法,提出一种度量节点间连通性影响的指标——相对连通系数.以该指标为依据,应用主成分分析方法提取与目标相关的节点来生成子网的方式建立了新的网络分解方法,在解空间损失较小的情况下降低了网络分析的计算复杂性.求解最短路径的试验表明:该方法可有效控制网络分解造成的精度损失;网络规模压缩至原有的20.12%,而最大误差为13.85%;计算时间由秒级降至百毫秒级.     

有限产能下智能电子产品供应链的产量博弈模型

以智能电子产品供应链为背景,针对有限产能下供应链中各方的产量决策这一问题,基于博弈论和约束极值理论,建立有限产能下供应链中的三阶段博弈模型,刻画了博弈均衡和均衡下各方的利润分配,分析了模型参数对均衡及各方利润的影响.发现上游供应商(同时也是下游制造商的竞争者)有可能利用其产能将下游制造商挤出市场,而额外订购的选项对下游制造商而言并不能完全抵消未能从上游获得足够产能分配额的影响.研究结论为有限产能下智能电子产品供应链中各方的产量竞争提供了有益的管理启示.     

集装箱码头泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型

针对集装箱码头作业过程中,由于干扰事件导致泊位与装卸桥调度计划难以顺利实施这一难题,运用干扰管理方法,从码头作业成本、船舶等待成本以及计划偏离度三个方面度量系统扰动,建立泊位分配-装卸桥调度干扰管理模型,提出求解干扰管理模型的仿真优化法,设计基于局部重调度与禁忌搜索算法的仿真优化算法,利用算例对模型与算法的有效性进行了验证.计算结果表明:与全局重调度算法相比,基于局部重调度的算法可以提高计算效率,同时,干扰管理模型能够考虑各方的利益,因此得到的干扰应对方案更科学.     

限行条件下配送车辆配置的二阶段随机规划

针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题,通过建立二阶段随机规划模型,实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置,以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型;为求解模型,提出改进的随机分支定界算法,并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率;通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外,利用该模型和算法,探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题,为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法.