逆向物流中心动态选址问题的研究

在逆向物流中,集中退货中心(回收中心)管理是企业逆向物流系统高品质运作的基础和前提.随着逆向物流的发展,企业开始关注集中退货中心的选址.针对已有模型没有考虑时间变化对选址决策的影响问题,构建一个双向物流共享运输网络的动态选址模型,提出了应用动态规划的求解思想和方法并结合实例分析了在考虑时间因素时,企业如何做出规划期内选址决策的时间序列;并引入预测确定性因子来解决预测的不确定性.     

基于改进遗传算法的废旧家电回收网络模型研究

废旧家电作为可再生资源的一种,其体积大、回收价值高等特点引起了人们广泛关注,合理规划废旧家电回收网络是目前许多专家学者关注的问题.以上海某家废品回收公司为背景,深入研究废旧家电回收体系结构,建立居委会和交投站两层废旧家电回收网络结构模型,然后提出了改进遗传算法的数学模型并进行实例计算,最后对模型进行灵敏度分析从而获取较...     

考虑枢纽失效情形的客运枢纽层级选址模型

基于混合式服务模式,提出了枢纽失效和不完全信息条件下旅客依次访问备选枢纽的服务策略,并建立了有容量限制的可靠性层级选址模型。实例分析结果表明,该选址模型可以增加选址方案的可靠性,降低由于枢纽失效而产生的惩罚费用。模型参数敏感性分析结果表明,对于失效概率过高的枢纽设施网络,仅靠增加枢纽数量已无法提高选址方案的可靠性,而保持较高可靠性的枢纽设施网络在应对可能造成高损失事件时的弹性较高。     

基于多源数据融合的高铁枢纽多模式换乘客流分担率估计

为实现高铁客运枢纽换乘客流分担率的精准辨识,研究结合多模式公共交通大数据,提出了一类基于广义出行链的高铁客运枢纽换乘方式选择模型.通过对不同公共交通方式换乘阶段的关联和融合,提取以高铁客运枢纽为端点的个体广义出行链,分析高铁客运枢纽换乘客流的时空分布特征;综合考虑高铁客运枢纽乘客的个体经济社会属性、主观心理因素及其个体...     

混沌粒子群优化算法及其在平面选址问题上的应用

通过引入混沌来影响粒子速度的更新,构造出一种混沌粒子群优化算法.其主要思想是用混沌迭代引导个体进一步优化,从而避免群体陷入局部最优,而且收敛速度得到加快.通过对三个测试函数以及平面选址问题的求解,验证该算法具有非常好的性能.     

一类网络k-中心选址问题的改进算法

为解决基于城市道路交通网络的应急设施选址问题,建立了此问题的网络k-中心选址抽象模型。针对此模型在分析研究已有算法的基础上,设计了一种具有多项式时间的改进置换迭代算法,证明了算法迭代的有效性,分析了算法的计算复杂度,并利用实例进行了对比分析。实例分析表明,改进的置换迭代算法降低了受限p-中心的并行迭代算法中的网络中心置换的条件,而算法的效率有明显的提高。     

基于电动物流车的充电和换电设施选址模型

本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.     

考虑凸形障碍的应急设施选址与资源分配决策研究

应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.