物品配送路径优化的改进遗传算法

描述配送中心物品配送路径优化问题，并构造求解问题的改进遗传算法，在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态，同简单遗传算法相比，该算法能够增强全局收敛性，提高收敛速度。     

企业生产行为的优化方法分析

优化方法是经济学中常用的一种数学方法。在微观经济学中,企业的生产行为的目的是追求利润最大化,其生产法则是由优化方法得出的。这里分析了单一目标和多目标下的企业决策的优化方法。     

福建省生产与总产出的计量经济模型

本文论述建立一个能反映福建省生产和总产出经济活动关系的计量经济联立方程模型,对模型进行了历史模拟和事后预测,并进行产出结构分析.     

Efficiency measurement with multiple outputs and multiple inputs

This paper discusses modeling technical and allocative inefficiencies in both cost minimizing and profit maximizing frameworks with special emphasis on multiple inputs and multiple outputs. Both primal and dual models are considered for this purpose. In the primal approach we use a separable output and input function (the constant elasticity of transformation output function and Cobb-Douglas input function). The dual models assume translog cost or profit functions. Technical inefficiency is assumed to be random in the cross-sectional models, and fixed firm-specific parameter in the panel data models. Allocative inefficiencies are always treated as input-specific parameters. We derive exact relations linking technical inefficiency and allocative inefficiencies to cost and profit when the underlying technology is represented by a flexible functional form such as the translog. It is shown that appending a one-sided homoscedastic error term to model technical inefficiency, or neglecting technical inefficiency altogether in a translog profit tunciton results in model misspecification and inconsistent parameter estimates.     

基于模糊机会约束的物流配送路径优化

在建立基于模糊机会约束的物流配送路径优化问题的数学模型基础上,构造了求解该问题的模糊模拟遗传算法。并用实例验证,结果表明用此算法可以有效的求解此类不确定问题,具有良好的寻优能力。     

基于遗传算法的多目标集装箱多式联运运输优化模型

基于集装箱多式联运在进行门到门的运输过程中可以选择多种运输方式和路径的组合进行优化运输这个特点，本文将多式联运的运输优化问题转化成为一个最短路径问题，以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型，并选择遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证。     

物流中心仓库货位优化系统的研究

介绍了什么是货位优化,阐述货位优化技术是如何提高物流中心的操作效率及应用货位优化系统所带来的实际意义,比较了当今国外物流公司已推出的各种货位优化系统之间的区别,提出了开发该系统的基本思路。     

一种基于经验与模型的选址优化方法

分析了传统选址问题中存在的问题，结合现实生活中的两则典型事例，提出基于经验简化选址问题的工作思路，用模型化的方法对简化后的选址问题进行优化决策，形成满意的选址方案。     

物流中心仓库货位优化系统的设计研究

以上海医药物流中心仓库为研究对象，为其仓库货位优化系统建立一个有效的多目标优化数学模型。并引入“类聚”的方法来解决同一产品族的货物临近放置的问题。最后，应用多目标遗传算法进行货位优化。