考虑时效修正的应急协同配送策略研究

本文以发生自然灾害为研究背景,对应急救灾过程中的时效性目标重新进行定义,建立了应急条件下各出救点的协同配送决策模型,运用表上作业法对模型进行求解,确定了出救点的配送路线和配送物资量,通过案例分析验证了模型的有效性和实用性。     

基于TOPSIS的铁路应急资源调度优化模型

突发事件下铁路应急资源的调度问题涉及多出救点、多资源的资源分配问题。针对由于救援紧迫性导致初期应急资源不足的情况,首先运用TOPSIS模型确定事故点的救援优先权;其次以资源调度总时间、总成本及惩罚成本最小作为目标函数,构建应急资源调度模型,并将事故点的优先权以时间系数和成本系数的形式加入到模型中,确保优先权较高的事故点优先获得应急资源;最后以自然灾害导致的区域铁路网内的多处事故为例,通过建模并运用LINGO11.0软件求解,验证模型的可行性和适用性。     

灾难救援应急物资配送问题的研究现状及发展方向

应急物资分配和车辆路径选择是灾难救援研究的2个核心问题。通过分类综述国内外学者关于应急物资分配和应急车辆路径研究的模型及结论,重点分析了模型的目标函数、约束条件、算法及优缺点。在灾难救援应急物资配送问题的研究分析中,提出考虑需求不确定性、建立更符合实际的模型、探索启发式算法、结合其他理论研究等研究方向。     

模糊车辆路径问题模型及算法研究

分析模糊需求信息条件下车辆路径问题,考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性,运用模糊数学的可能性理论建立以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型,并将模糊模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起,设计出混合智能算法对该问题进行求解.通过实例说明算法的有效性.     

车辆优化调度的遗传算法求解

根据货运车辆调度问题的定义,研究单个发货点对多个收货点的车辆调度问题。以车辆的载重量利用最高,且车辆周转时间最短为目标建立模型,并把原问题分解为两段用遗传算法求解：先求出第一个目标的优化结果,在此结果上再按第二个目标优化,得到问题的满意解。通过实例计算说明该算法的实际应用和效果。     

物流配送车辆优化调度模型研究

综合我国物流配送的特点,在车辆类型、车辆载重、客户时间窗等约束条件下,建立多配送中心、多车型的物流配送车辆优化调度模型,并综合应用启发式算法中的C-W节约法和精确算法中的动态规划法进行算例分析,验证所建模型的正确性.     

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。     

考虑碳排放的快递企业配送路径研究

在传统的VRP问题研究的基础上,将车辆数、旅行时间及碳排放最少作为模型的3个目标函数,构建基于时间依赖车辆路径问题模型的快递企业低碳配送车辆路径选择模型,并设计多种群遗传算法对模型进行求解。以某快递企业在成都的网点布局及早高峰配送数据为例,计算分析结果表明,多种群遗传算法求解基于时间依赖车辆路径问题的碳减排车辆路径问题具有较好收敛性。     

应急物资配送中心选址-路径优化研究

<正>1.引言突发事件,如自然灾害、突发公共卫生事件等,严重侵害了各国人民的生命安全和社会经济的进一步发展。在重大突发事件发生后,需要将大量的应急物资运送至需求点,用于救援活动的开展。因此,如何快速决策出配送中心的位置和配送路径,将物资及时地送达,是目前应急物流网络中的重点问题。2.模型建立2.1模型假设(1)备选配送中心容量和需求量已知。(2)车辆单位负载单位行驶距离的运输成本、车辆最大负载以及固定成本已知。(3)车辆必须由某供应点出发并回到该配送中心并且每辆车只被启用一次。     

单车场公交车辆调度问题的研究

根据单车场公交车辆调度优化问题的特点,建立了以车辆总空驶时间最少为第一目标,以所需车辆数最少为第二目标的双目标优化模型。采用遗传算法进行求解。实际应用表明该模型和算法能够快速得到公交车辆调度优化方案的满意解。