面向流量的海底光纤系统脆弱性分析方法

选择网络流量传输成本作为海底光纤系统的脆弱性测度指标,提出了一种基于双层优化模型的海底光纤系统脆弱性分析方法,能够识别出特定毁伤预算下的脆弱点,并能对受损情况下重新分布的网络流量进行量化分析。最后,通过某假设地区的两大海底光纤系统验证了方法的有效性,探讨了动态脆弱性的一些特征并给出了相应的保护策略。     

停机位分配的多商品网络流模型及离散粒子群算法

本文建立了停机位分配的多商品网络流模型,并以航空器总场面运行时间最小为目标,建立数学模型。将机场场面分为若干区域,建立区域—机位两级分配策略,以降低问题规模。设置机位外等待时间,以省去区域容量相关约束。在传统粒子群算法的基础上,设计离散粒子群算法,对模型进行求解。选取乌鲁木齐机场某日240架航班和109个机位进行实验,证明了与现有研究中的典型模型相比,多商品网络流模型能使运算时间减少10.1%,并能达到与典型模型相同的精度。全空域和机场模型(total airspace and airport modeller, TAAM)仿真结果表明,和现行机位分配方案相比,多商品网络流模型的机位分配结果能使航空器的场面调配运行时间减少7.49%,延误时间减少8.87%。算例结果进一步表明,提高机场场面运行效率的关键在于均衡航班的进离港滑行距离,同时避免停机位密集分布。     

随机需求条件下多商品混合运输供应链网络均衡模型及其求解方法

研究了随机需求环境下具有相互关联的多种商品供应链网络均衡问题.在研究多商品混合运输的同时考虑了需求的不确定性,建立了具有商品交叉运输成本的随机多商品混合运输供应链网络均衡模型,分析了交叉运输成本和罚金对供应链的影响;建立了求解随机多商品混合运输供应链网络均衡模型的投影压缩算法,获得了收敛性结果;数值实例证实了该模型及其求解算法的有效性,同时表明,对于该模型的求解,所运用的投影压缩算法优于普遍采用的修正投影算法和拟牛顿算法.     

带时间窗和调货特性的多品类取送货优化算法

为了满足快时尚品连锁门店多品类的销售需求,综合考虑载重限制、多货品、门店相互调货和服务时间窗等因素,研究了同时取送货车辆路径问题。为了有效降低库存管理和运输成本,通常鼓励门店间的货品相互调配,且需要控制用车数。为此,以最小化车辆数为第一优化目标,最小化转运成本（运输成本和仓库处理成本）为第二优化目标,构建了混合整数规划模型,并设计了两阶段启发式求解算法。算法采用最短路径插入规则生成初始解,并配合8个邻域操作算子进行迭代搜索。采用该算法求解标准算例,对比文献中结果表明,其具有较好的寻优能力。基于某女鞋连锁门店的实际运营数据设计了72个算例,计算分析表明,该算法的求解能力与效率均优于整数规划模型。     

具有随机需求的多商品流供应链网络均衡模型的研究

利用均衡理论以及变分不等式的方法研究了具有随机需求的多商品流供应链网络,分析了网络中各层决策者的独立行为及其相互作用,构建了随机网络均衡模型,得到了该系统达到均衡的条件并给出经济解释.最后通过一个算例说明了模型的合理性.     

基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

机组复原问题研究

精细的运筹规划研究为航空公司提供了越来越高效的运营计划,使得飞机和机组的利用率非常之高,这导致即使是小小的意外发生,都将影响计划的实施,甚至是整个航班计划的中断。所以,不正常运营规划显得愈发重要,而机组复原又是其中重要的环节。针对该问题,提出了能充分描述该问题的关系网络图,建立了多商品网络模型。对于该大规模整数规划问题,设计了适用的对偶单纯形法,从而大大减少了问题求解的时间。算例分析表明,算法满足航空公司不正常运行期的实时控制要求。和cplex线性规划求解方法做性能比较证明了算法具有较高的求解效率。     

基于改进C-K节约算法的第三方冷链物流企业车辆调度

针对冷链车辆调度中存在的配送任务重、配送成本较大、冷链物品的质量要求高、制冷追踪技术要求先进等问题,结合第三方物流企业的多商品多零售商特点,提出了新的基于改进C-K节约算法的单货栈第三方冷链物流企业的车辆调度模型.该模型以配送总成本最小为目标函数,以配送点时间窗要求、货物运输总时间限制、冷藏车体积容量和载重量限制为约束条件.以北京某第三方冷链物流企业的货物配送实例作为研究对象,利用C++编写算法程序实现了对模型的求解,求解结果验证了该模型的合理性.     

一种带路径约束的多商品流网络设计问题及其禁忌算法

多商品流网络设计问题在实际中有很广阔的应用背景,然而在多商品流模型中,有些实际应用问题对运送商品的路径提出了额外要求,如时间、可行性等．在此,将考虑一种带路径约束的多商品流网络设计问题,并借助改进单纯形法、列生成和最短路径算法为提出的模型构造一种禁忌(tabu search)算法,最后给出该算法的计算实验结果．     

带软时间窗的多商品需求可拆分两阶段车辆路径问题研究

【目的】干线、支线作为电商企业物流配送的关键环节,其协同优化对降本增效意义重大。【方法】基于干线、支线实际运营特征,提炼出软时间窗、多车场、多商品、需求可拆分两阶段车辆路径问题,建立以车辆路径成本、固定派车成本和惩罚成本（违反配送时间要求）为优化目标的混合整数规划模型,基于派车次数和运输距离节约的贪婪思想,设计高效启发式求解算法,并借助27个小规模算例和8个较大规模算例对模型和算法的求解效果进行验证。【结果】实验结果表明：1）借助优化软件,模型在2个小时内能够求解5个区域中心仓库、20个中转仓库、4种商品的算例;2）所设计的启发式算法能够在较短时间内对现实中的较大规模问题求出可行解,求解能力和求解效率远优于优化软件CPLEX;3）问题复杂度随着问题规模（区域中心仓库数量、中转仓库数量、商品种类数量）增加急剧增加,中转仓库数量对问题复杂度的影响最大,区域中心仓库数量的影响次之,商品种类数的影响最小。4）针对较小规模算例,干线配送成本占比较大,随着算例规模增加,支线环节派车数量增幅较大,进而导致支线配送成本明显增加;5）增加车辆工作时长后,干线环节派车数量减幅较大,总配送成本显著降低。放宽第二阶段车容量限制,第二配送阶段的用车数量大幅度降低;【结论】研究成果不仅可拓展两阶段车辆路径问题现有理论,而且有助于电商企业实现多级配送网络高效协同运作;此外,通过优化配送方案,减少派车次数,有助于缓解城市交通压力,改善城市交通环境。