一种分送式物流配送车辆优化调度算法

建立了具有最大允许路程约束的分送式物流配送问题车辆优化调度数学模型;对旅行商问题的G-W节约算法进行修正,给出求解配送车辆优化调度问题的一种启发式算法,设计了算法实现程序,并通过应用实例证实算法的有效性。     

模糊随机环境下考虑碳限额和碳交易机制的库存配送问题研究

本文以高端物流服务集成商与库存配送服务商为研究对象，以集成商的供应链网络成本最小、服务商的运营成本最小且准时制供应为目标，深入研究考虑碳限额、碳交易机制以及残次品处理的多供应商选择多产品多阶段库存配送问题，构建了基于动态规划的双层库存配送模型。利用双层全局--局部--邻域粒子群算法 (Bi-GLNPSO) 设计了模型求解方案，并通过算例验证了模型和算法的有效性和合理性。探讨了碳限额和碳交易机制对总成本和库存配送决策的影响。     

低碳经济下考虑满意度的冷链路径优化

为了在降低冷链物流配送成本的同时,保证顾客满意度和碳排放成本达到企业的要求。充分考虑客户软时间窗约束、行驶距离、生鲜变质等多重影响因素,构建考虑顾客满意度的低碳冷链物流路径优化模型,结合固定成本、碳排放成本、损坏成本、冷藏成本、运输成本以及时间窗成本,采用遗传算法进行求解,并应用实例加以验证。结果表明,相对于不考虑满意度的路径优化,以总成本为目标的冷链物流路径优化,能够平均减少23 km的运输距离和降低2.72%的配送总成本;同时结果也更优于以低碳为目标的求解。模型在提高顾客满意度的同时,实现了降低配送总成本以及减少物流活动中碳排放的目标。因此,研究为物流运输企业提高服务质量和经济效益提供了有效的技术路线,结果可为冷链物流行业的服务能力提升以及低碳转型发展提供启示,为物流行业的可持续发展研究提供理论参考。     

成品油配送与运费管理的优化

本文对影响中国石油西北销售宝鸡分公司成品油配送与运费管理的因素进行分析,针对其成品油一次物流配送过程和运费核算管理中存在的问题,提出了优化配送与运费管理的对策和建议。     

配送式物流配送车辆综合调度优化算法

本文针对配送式物流配送车辆的综合调度问题,建立了运输模型和网络模型,同时给出了多车场配送情况下的车辆优化调度算法,并通过实例分析,证实了该方法有效性。     

基于发电成本与环境效益的风电最佳接入容量分析

为充分了解风电接入电力系统后对发电成本及环境效益的影响,计算符合系统运行经济性的风电接入容量,建立了风电最佳接入容量优化模型。采用该模型分析了不同容量火电机组在不同功率下的煤耗特性变化,并通过对火电机组深度调峰补偿调动火电机组调峰积极性;引入火电排污成本以充分体现风电接入后的环境效益,加入弃风惩罚费用来保障风电优先调度。采用粒子群算法并结合主动搜索技术(active explore basic particle swarm optimization,AEPSO)对模型进行求解,有效解决了粒子群算法易陷入局部最优的问题。最后以某地区实际电力系统为例,计算得出了在最经济运行模式下的风电接入容量,验证了模型的合理性。该研究可为相关决策部门制定风电发展规划提供参考。     

冷链物流“最后一公里”快速配送方法研究

冷链物流“最后一公里”的品质配送，对于实现全程冷链以及提升企业形象有着重要的意义。为了实现冷链物流的快速配送，本文提出了一种基于复杂网络的“最后一公里”物流配送区域划分方法。该方法构建了现实生活中物流配送的复杂网络模型，然后基于两阶段的LinkRank社区发现算法实现了物流配送区域的划分，最后建立了一套完善的物流配送体系。该体系明确了配送中转站以及配送点所覆盖的区域，这些区域所包含的社区物流关系紧密、易于配送。本文通过案例研究，验证了方法的有效性，最终方案可有效提高“最后一公里”的配送效率和降低物流成本。     

基于随机邻域搜索的含风电配电网优化规划

分析了风电特性及分布式风电接入对配电网规划的影响;指出了含风电的配电网规划过程中需要分析风电随机性出力对整个配电网的影响,并通过对风电和负荷方式的采样,建立了基于机会约束的配电网规划模型;提出了一种基于随机邻域搜索的含风电配电网优化规划方法,模型求解结果验证了其可行性。     

基于时间约束的节约算法的某连锁超市配送线路优化分析

本论文主要围绕XX连锁超市的运输配送路线优化这一内容进行论述。配送销售店面的日益增多,配车的服务水准存在差距,配送车辆路线安排的不尽合理,车辆满载率不高等诸方面因素,都对物流配送路线的合理性起到一定的影响和制约。
　　通过研究,可以发现：充分掌握本企业的实际物流运作状况,有针对性地找出对策,然后利用较为科学的方法和思路及模型对配车路线进行优化,才能有效地找出连锁超市配送路线的优化方案。本文运用了“节约里程法”的思想,从有效地节约里程、减少配送车辆的数目、提高装载率的角度来降低成本,进而提高了企业的效益。     

基于混合粒子群法的微电网优化研究

微电网的优化运行是一个具有重要经济和社会效益的复杂问题。文章研究了在微电网中含有多种分布式电源,在并网运行方式下,建立了包含运行成本、微网与主网交互成本以及污染物治理费用的微电网多目标优化调度模型,应用粒子群优化算法对其优化调度模型进行求解,并针对一年中典型负荷日对微电网系统进行分析,验证该算法对微电网环保经济运行的有效性与可行性。     

The selective pickup and delivery problem: Formulation and a memetic algorithm

The pickup and delivery problem addresses the real-world issues in logistic industry and establishes an important category of vehicle routing problems. The problem is to find the shortest route to collect and distribute commodities under the assumption that the total supply and the total demand are in equilibrium. This study presents a novel problem formulation, called the selective pickup and delivery problem (SPDP), by relaxing the constraint that all pickup nodes must be visited. Specifically, the SPDP aims to find the shortest route that can supply delivery nodes with required commodities from some pickup nodes. This problem can substantially reduce the transportation cost and fits real-world logistic scenarios. Furthermore, this study proves that the SPDP is NP-hard and proposes a memetic algorithm (MA) based on genetic algorithm and local search to resolve the problem. A novel representation of candidate solutions is designed for the selection of pickup nodes. The related operators are also devised for the MA; in particular, it adapts the 2-opt operator to the sub-routes of the SPDP for enhancement of visiting order. The experimental results on several SPDP instances validate that the proposed MA can significantly outperform genetic algorithm and tabu search in terms of solution quality and convergence speed. In addition, the reduced route lengths on the test instances and the real-world application to rental bikes distribution demonstrate the benefit of the SPDP in logistics.     

混合邻域结构的粒子群算法

为了克服标准粒子群算法的早熟、停滞进化或易于陷入局部最优的现象,提出了一种混合模型(简称NSPO)。NSPO将一个粒子映射到无标度网络的多个网络节点上,借助网络结构获得该粒子的邻域拓扑。对粒子的更新,NSPO既考虑种群的最优,又考虑邻域的最优。在3个具有不同难度特点的测试函数上,将NSPO与标准粒子群算法进行了比较。实验结果表明:对于全局最优和梯度信息明显的函数,NSPO具有非常优越的表现;对于具有诸多局部最优的函数,NSPO逃逸局部最优的能力要强于标准粒子群算法;对于具有误导性梯度信息的函数,NSPO偶尔表现优异。     

基于物流系统接口模型的多式联运运输优化研究

多式联运运输过程中多种运输方式的无缝衔接仍存在很多问题,阻碍多种运输方式的优化组合。现从物流系统接口的角度,首次提出多式联运中物流系统接口模型（Logistics System Interface Model）,探讨了物流系统接口在多式联运运输中的作用,结合接口处的成本和运输过程的成本,构建多式联运总运输费用和总运输时间最小的双目标优化问题,通过双目标整数规划模型得到运输方式和路线的最优组合。结果表明通过物流系统接口模型可以进一步改善多种运输方式的衔接,有利于优化多式联运的运输组合。     

电池交换式电动汽车换电站选址优化方法

为实现电动汽车快速补能,面向电池交换的充电方式,研究了城市路网上电动汽车换电站的选址问题。首先研究了电动汽车用户的路径选择,基于交通网络均衡状态和换电站选址方案的相互影响,建立站点建设成本和出行成本之和最小为目标的换电站选址优化模型。然后预测不同方案下的交通网络均衡状态,并依据预测结果评价选址方案的优劣,最后设计求解算法,利用襄阳东津新区的路网及居民出行数据进行算例分析,验证模型及算法的可靠性,求得换电站的最优选址及换电需求。研究表明,建立的电池交换式电动汽车换电站优化模型可以获得路网路段流量及换电站处的换电需求量,给出最优的选址方案及换电站建设时序;电动汽车混入率对换电站布设、交通网络均衡状态有较复杂的影响;交换站数量的增加能减少出行成本,但边际作用递减。研究结果可为城市换电站的规划提供决策参考。     

Logistics scheduling to minimize inventory and transport costs

We study a logistics scheduling problem where a manufacturer receives raw materials from a supplier, manufactures products in a factory, and delivers the finished products to a customer. The supplier, factory and customer are located at three different sites. The objective is to minimize the sum of work-in-process inventory cost and transport cost, which includes both supply and delivery costs. For the special case of the problem where all the jobs have identical processing times, we show that the inventory cost function can be unified into a common expression for various batching schemes. Based on this characteristic and other optimal properties, we develop an O(n) algorithm to solve this case. For the general problem, we examine several special cases, identify their optimal properties, and develop polynomial-time algorithms to solve them optimally.     

集群环境下生产制造型企业与第三方物流的协同决策研究

为了解决集群环境下生产制造型企业与第三方物流之间合理的收益分配与风险共担问题,提高协同企业系统的运行效果,在探析集群环境下双方在协同模式中的收益与风险关系基础上,提出了基于Shapley值的协同收益分配与风险分摊决策模型,分别探索了以物流成本与收益分配,物流成本与风险损失两对变量之间的波动变化规律,并将之集成计算得出了协同选择的临界点与取值范围,辅助参与企业决策,通过实证研究验证了收益分配曲线与风险量化曲线的正向相关性波动规律。结果表明:集群环境中的生产制造型企业与第三方物流的协同模式具有以市场需求为中心的组织特点,影响协同选择的风险因素主要有生产制造型企业和第三方物流的地位与作用、协同各方投入与贡献度随时间推移产生的变化、外部产业政策及内部自适应等;在协同过程中,各参与企业所获得的收益与承担的风险与所投入的物流成本之间存在着正相关关系,且存在着选择临界点;模型演算出的协同选择临界点,可保障协同模型的长期性与稳定性。研究结果为物流协同选择研究提供了新思路,对企业协同选择决策具有借鉴意义。     

基于DEMATEL-ISM的国内甩挂运输发展影响因素研究

为了降低国内社会物流成本、提升运输效率、支持国家绿色化物流发展、推广先进运输方式,对国内甩挂运输发展的影响因素进行研究。集成决策实验室分析(DEMATEL)法和解释结构模型(ISM)法,运用Python软件构建了国内甩挂运输发展影响因素的多层递阶结构模型,并基于模型分析了影响因素之间的递阶关系。结果表明：1)政府扶持力度X₃和发展现代物流意识X₁₃这2个因素的重要程度远高于其他发展因素,作为原因因素直接或间接影响每个发展因素;2)运输平台网络构建水平X₁₀作为强结果因素,主要受到大数据技术应用情况X₁₁和“互联网+”模式结合情况X₁₂等强原因因素的影响;3)甩挂运输联盟是发展国内甩挂运输的中坚因素,但其内部具有不稳定性。因此,针对国内甩挂运输发展问题,应重点关注政府扶持力度和发展现代物流意识,并加快甩挂运输联盟向甩挂运输平台转化,甩挂运输联盟内部建议采用新技术保证联盟健康发展。研究结果可为发展国内甩挂运输提供思路,从而促进实现物流行业的可持续性发展。     

Optimally locating in-house logistics areas to facilitate JIT-supply of mixed-model assembly lines

In modern-day production systems, ever-rising product variety poses a great challenge for the internal logistics systems used to feed mixed-model assembly lines with the required parts. As an answer to this challenge many manufacturers especially from automobile industries have identified the supermarket-concept as a promising part feeding strategy to enable flexible small-lot deliveries at low cost. In this context, supermarkets are decentralized in-house logistics areas in the direct vicinity of the final assembly line, which serve as intermediary stores for parts. Small tow trains are loaded with material in a supermarket and deliver parts Just-in-Time to the stations lying on their fixed route. This paper discusses the general pros and cons of the supermarket-concept and treats the decision problem of determining the optimal number and placement of supermarkets on the shop floor. A mathematical model is proposed, an exact dynamic programming algorithm presented, and the validity of the proposed approach for practical purposes as well as the trade-off resulting from fixed installation and maintenance cost is investigated in a comprehensive computational study.