基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

基于无容量限制的p-枢纽中位问题的随机优化

在枢纽网络设计时, 未来的成本和需求等参数具有不确定性. 为了使设计的网络能在各种情景下具有最优的期望成本, 提出了无容量限制的多分配严格p-枢纽中位随机优化模型. 考虑到模型本身的结构特点和复杂程度, 采用了PH分解算法结合增广拉格朗日松弛算法, 将原问题转化为若干个独立子问题来求解. 使用了基于经典算例的随机数据集合对模型和算法进行了测试, 算例结果表明尤其在情景数量较大的情况下, 算法体现出较高的效率. 同时, 通过随机解价值分析了使用随机优化模型对于该算例的意义.     

基于P-中值模型的电网检修公司分部选址模型

检修公司分部选址是电网公司实施专业化集中检修模式中的一个重要问题。按照建立电网检修公司分部所需满足的时效性以及经济成本最小化要求,构建了基于P-中值模型的电网检修公司分部静态选址方案和改进的P-中值模型的动态选址方案,并分别通过运用贪婪算法和枚举法进行实例分析,为集约化检修模式下检修公司分部的选址提供了一种有效的分析方法和决策依据。     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

不确定需求下多类型自提点多目标选址

考虑顾客快递数量的不确定性,引入顾客满意度函数,以自提点运营成本最小化和顾客满意度最大化为目标,构建多类型自提点选址问题的整数二次规划模型,通过高德平台获取需求点与自提点之间的实际取货距离,运用三角模糊数刻画顾客快递数量的不确定性,进而将模型转化为模糊机会约束规划模型。采用Epsilon约束算法结合Cplex求解器对实例求解,并对比NSGA-Ⅱ算法,再应用模糊集理论得出折中解,折中解方案较目标最优方案顾客满意度降低了11.4%,运营成本增加了26.3%。结果表明：随着顾客快递数量的增加,自提点的运营成本和顾客满意度均呈现先增后减的趋势;构建多类型自提点可以有效兼顾成本和顾客满意度,实现系统最优。     

基于动态博弈的补贴模式对机场群航线网络结构的影响研究

为探讨不同补贴模式对机场群航线网络结构的影响,本文构建了关于机场、航空公司和乘客之间的动态博弈模型,通过逆向归纳法得到了纳什均衡条件. 研究结果发现：（1）不同的补贴模式对多机场航线网络结构产生重要影响,低补贴模式促使机场群倾向于形成点对点航线网络结构,反之,在高补贴模式下机场群易于形成枢纽辐射航线网络; （2）在较低的空铁联运总运营成本环境下,补贴竞争使得航空公司倾向于选择系统内的大型机场作为枢纽机场;反之,如果空铁联运总运营成本相对较高,补贴竞争使得航空公司倾向于选择小机场作为枢纽节点; （3）随航班固定成本和空铁联运总运营成本的增大,大型机场作为枢纽节点的概率逐渐减少,而小机场被选为枢纽节点的概率将逐渐增大. 随着机场群内大型机场腹地服务人口比例的增大,航空公司选择点对点航线网络的概率在减小. 研究结论能够为民航管理部门科学制定和应用航线补贴政策提供决策依据.     

新型零售网络中多业态组合选址问题

针对新型零售网络中超市多业态组合选址问题进行研究,提出了地理信息系统与模糊层次分析相结合的方法。该方法首先在一个区域内若干个超市可供建设点中选出一定数量的备选建设点,再考虑超市的数量、业态、覆盖范围等要求,以总成本最小为目标函数建立数学模型,运用Matlab求解出最优的选址结果。最后,结合实际案例对该综合选址方法进行有效应用。     

基于SNA的省域旅游集散地选址研究——以山西省为例

山西省是旅游资源大省,但旅游资源分散以及短途近距离游为主的特征导致旅游产业对地方经济发展的贡献非常有限.本文以山西省11个地级市为研究对象,借鉴引力模型,提出由城市星级酒店数、城市间交通直达班次、社会消费品零售额、国家A级(含A级)旅游景点数四个指标构成的旅游集散地引力模型,据此构建起山西省旅游集散地引力网络,通过网络密度、平均路径长度、点度中心性、中介中心性等指标分析,运用ArcGIS 10.7和Ucinet 6.0软件将结果可视化,得出通过太原-晋中、运城-临汾、大同-忻州的同城化建设,形成运城—太原—大同从南到北三点一线的山西省旅游集散地选址规划及建议.     

需求不确定下的生物质物流系统的选址与路径问题

为有效解决在生物质资源开发和利用过程中物流系统成本较高等问题,通过研究需求不确定性对生物质物流系统选址与路径问题的影响,提出生物质物流系统选址与路径的鲁棒优化模型。使用混合整数非线性规划对该问题进行数学描述,再根据强对偶理论将非线性模型转化为等价的线性鲁棒优化模型。利用CPLEX软件进行数值计算和分析,结果表明：需求不确定性会对生物质物流系统的最优决策产生影响。基于该模型的特殊性开发相关的自适应遗传算法,通过算法自适应机制避免陷入问题的局部最优情况,从而更精确地接近问题的最优解,最后通过大型算例验证所提出的自适应遗传算法相比于传统的遗传算法具有更加良好的性能。