基于遗传算法的油料运输路径优化问题研究

油料调拨运输的优化决策问题就是从物流系统的总目标出发，运用系统学的理论和系统工程的方法对军事油料调拨运输中的运输方式、运输路径、运输工具等进行综合分析，并考虑环境因素（如计划、运力、安全、道路、特殊要求等），制定出可能的油料调拨运输方案，并从中选择最优，以达到提高军事油料调拨运输效率和效益的目的。从我军油料调拨运输的整体发展现状来分析，由于我军油料军代室分布全国各地，条件、环境等诸多因素都不一样，     

基于TOC和PSO的战时油料紧急调运优化方法

战时油料调运优化决策的目的就是在完成战时油料保障任务的基础上．最优化地发挥现有油料调运力量的能力,同时结合战场环境与作战部队作战任务,求得战时油料调运的最佳方案。     

基于多目标决策的油料运输路线选取研究

采取多目标决策方法,建立了一种油料运输路线优送决策模型,为油料运输路线选取提供了一个新的思路。在保证安全的基础上,权衡运输时间和运输费用,以油料运输的安全性、及时性和低费用作为运输路线优送的目标,从而构成多目标优送问题     

油料保障资源调拨运输优化模式分析和模型实现

本文结合“单对单”、“多对单”和“多对多”三种模式下的油料调拨运输优化,分别建立模型,并基于空间地理信息分析了模型实现,最后给出应用举例进行验证。为油料的调拨运输优化提供理论与技术支持,为油料调拨运输优化系统开发实践提供了相应模型及实现思路,、     

基于改进型多目标模糊优选的战时油料保障方式决策研究

在未来作战中,油料作为战争后勤保障的一项重要内容,具有其特殊的保障规律,在面向信息化作战条件下,油料保障也趋向信息化,精确化,立体化的方向发展。油料保障量化分析是其发展方向的基础,通过对油料保障需求、任务、行动的量化分析,实现保障能力与保障效益最大化以及保障指挥决策科学化、精确化。     

基于模糊层次分析法煤炭运输路径优化研究

随着高铁建成对铁路运输能力的释放和铁水联运的大力发展,煤炭运输考虑的因素发生改变,以往条件下的煤炭运输路径选择方法无法满足现在及未来煤炭运输的要求.遵循以费用、时间、方便性、货物损失程度为主要目标的运输路径优化的思路,根据指标定量和定性的特点,应用模糊层次分析法建立层次结构模型,用三角模糊数建立的判断矩阵进行计算分析,以运输成本、端点可变成本、运输时间、船货在港停留时间、办理的便捷性、线路通畅程度、货物损失程度七个因素为评价指标,形成煤炭运输路径优化评价指标体系,并进行实例验证.     

供应链管理思想在军用油料运输优化中的应用

军用油料运输是指在特定的历史和战役条件下，为提高战役油料保障能力，筹划和运用油料保障力量的军地联合保障行为。军用油料运输保障在决定战争成败中具有至关重要的作用。目前，供应链管理（SCM，Supply Chain Management）思想在地方物流中发挥了巨大的作用，在军用油料运输优化中的应用研究尚处于探索阶段。     

浅谈计算机模拟技术在油料运输决策中的应用

本文从分析信息化战争条件下传统油料运输决策手段的局限性入手,引出了加强计算机模拟技术在油料运输决策中应用的重要性和优越性,阐述了计算机模拟技术在油料运输决策中的几种具体应用。     

在时间窗条件下应急物资运输路径优化问题研究

应急物资调运主要是应急车辆在最短的时间内把应急物资运送到需求点,其研究的核心是最短路径选择问题。通过对研究问题的描述,界定其中交通网络的道路和节点均带有禁止时间窗,模型目标是通过路径选择最小化调运时间,鉴于模型的组合属性,利用动态规划和标号法算法对设计问题求解,以实例计算说明模型算法的有效性。     

运输路径优化蚁群算法问题研究

对于某一特定源点和目的地之间的车辆运输调度问题,建立基于风险、考虑成本和时变条件下的路径优化模型,采用蚁群算法的信息素更新策略,使边上残留信息素能够正确反映时变网络中边上权值的变化,并结合遗传算法,采取最优个体交叉策略将蚁群每次遍历后形成的解作为初始群种进行单点交叉计算,以避免陷入局部最优解,提高算法的收敛性。通过算例分析验证算法的有效性。     

基于节约算法的后疫情时代下冷链运输路径的优化研究

冷链物流在物流行业中占有重要的地位,随着时代的发展,尤其在后疫情背景下,冷链物流有着更为广阔的发展前景,但同时也存在着一些不可忽视的问题.本文介绍了冷链运输的现状,指出冷链运输过程中存在的问题,并通过节约算法,对冷链运输中的车辆路径问题进行优化,对比分析前后效果,合理安排最佳运输路径,在此基础上,提出一些解决办法.     

基于遗传模拟退火算法的战时物流配送路径优化研究

综合考虑战时物流配送车辆路径问题（VRP）的多目标评价，提出多属性道路网络下战时物流配送的VRP算法，并建立完全分层优化模型。将进化算法与传统优化技术相结合，构造了模型的两层求解算法，第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA算法，第二层采用枚举法。并以成品燃油配送为例进行了实验，结果表明算法较标准遗传算法更有效。     

考虑运输安全的多式联运路径研究

多式联运的方式主要是将货物利用两种或两种以上的方式运输到目的地.然而,当前社会物流技术正在飞速发展,多式联运的方式也在不断增加,社会各界也对多式联运的路径进行不断优化.本文主要对多式联运进行概述,并从运输安全角度来探究多式联运路径.     

多目标一体化的联运路径优化方法研究

在多式联运路径选择时,一般是从时间、成本、效益、服务水平等某个单一方面进行优化,必然存在片面性,为研究多目标路径优化问题,在分析他人研究的基础上,论述了运输时间与成本间的相关性,对这两个指标进行无量纲化分析,建立基于时间/成本一体化的多式联运路径优化模型,并利用该模型进行实例验证,证明其简洁、实用性.并把这一思路推广到多目标,如距离、成本等联运路径优化模型的研究,以期获得最佳物流效益.     

基于可拓决策理论的油料保障优先方向决策研究

战时油料保障是战时后勤保障的内容之一。未来战争具有参战部队武器装备多、作战空间大、作战节奏快、战斗样式转换频繁、油料消耗量大、油品种类需求繁多等特点。油料保障的高消耗、高需求、快节奏对油料保障优先方向确定提出了很高的要求。如果不能确定油料保障优先方向,就很难对油料进行合理储备和优化配置：进而无法提高保障效能。     

不确定条件下的低碳多式联运路径优化研究

在传统的多式联运优化模型中,从承运人角度,考虑实际运输过程中的不确定性和运输方案制定的超前性,引入三角模糊变量表示不确定的货物需求量,并对节点和目的地设置模糊时间窗,以运输成本最小和碳排放费用最小为目标建立优化模型,考虑运输能力、中转能力和客户最低满意度等约束的限制,通过模糊机会约束理论将含有不确定变量的优化模型转化为确定形式的数学模型,采用启发式算法进行求解,并设计案例验证模型的正确性和适用性。结果表明,在承运人优先考虑运输成本和碳排放量时,会更倾向于环境友好型的公铁联运模式;合理预估时间窗,在满足运输能力和中转能力约束的前提下,可以优化路径选择,有助于降低货物运输成本和碳排放量。     

电动车配送路径优化研究综述

电动车路径优化问题作为传统车辆路径问题的重要扩展,受到许多学者的关注.本文较系统地整理了国内外关于电动车路径优化问题的文献,详细总结了考虑多车型、充电策略、不同电能消耗模型等因素的电动车路径优化研究,并提出了今后电动车路径优化研究可能会更关注于考虑外界因素对电池容量、电能消耗等方面的影响.     

油料调拨绩效评价指标体系的构建

绩效评价在管理领域应用广泛,科学的评价是正确决策的依据和基础,是提高管理水平和促进工作效益的重要手段.油料调拨绩效评价对分析调拨环境、促进调拨决策优化具有重要作用.然而,评价指标体系的建立是正确、科学地实施系统评价的关键所在,本文在广泛调研论证的基础上,提出了调拨绩效评价指标体系建立的原则并结合实际制定了油料调拨指标体系,对部队和地方相关的系统绩效评价具有一定的参考价值.     

西南煤炭南下运输方案模糊评价方法研究

煤炭属于低附加值货物,运输成本对煤炭价格影响较大,而煤炭运输方案的选择具有多因素和评价信息模糊的特点,这给决策带来一定困难。为此,基于模糊系统方法建立西南煤炭南下运输方案选择的数学模型,用模糊系统方法对多种运输方案进行模糊评价,从而确定西南煤炭南下运输的最佳方案,并通过实例分析说明该方法的有效性。     

基于多目标模糊优选动态规划的油料保障分队分派决策研究

在未来作战中,战场油料消耗巨大,油料保障资源有限,合理分配油料保障资源,是油料保障决策成功与否的关键问题。油料保障分队是战时油料保障力量中的重要组成部分,具有野战油库、加油站的开设,越野机动油料保障,以及油料的储、运、加注等保障能力。在作战过程中,油料保障分队需要多次对作战部队进行油料补给,