基于二层规划的选址库存路径问题研究

针对一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用用二层规划方法建立了一个选址库存路径问题模型,其中上层规划为配送中心选址模型,下层规划表示客户选择最佳配送中心、库存及路径问题,设计了双层模拟退火算法求解碟型,最后利用不同问题规模的算例将该算法与标准的模拟退火算法进行对比,结果证实改进算法的有效性.     

基于二层规划的选址库存路径问题研究

针对一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用二层规划方法建立了一个选址库存路径问题模型,其中上层规划为配送中心选址模型,下层规划表示客户选择最佳配送中心、库存及路径问题,设计了双层模拟退火算法求解该模型,最后利用不同问题规模的算例将该算法与标准的模拟退火算法进行对比,结果证实改进算法的有效性。     

一类节点带两重容量限制的LRP问题研究

分析了一类节点带两重容量限制的三层LRP问题:在物流网络受物流中心吞吐能力和物流网络节点最大单批处理能力两重容量限制下,如何进行物流中心选址和运输路线安排,使总的费用最小。建立了混合整数规划模型,提出了一种优化算法,并用优化算法对一个实例进行了求解。     

基于改进Dijkstra算法的医药物流配送网络优化

配送是医药物流的重要环节,时效性是衡量医药物流配送质量的一个重要标准。省时、省力的配送路径规划对提高医药物流配送时效性问题具有决定性作用。本文应用改进Dijkstra算法使其能遍历所有节点,并运用Matlab软件解决算法时间复杂度问题,在计算方法和搜索效率两个方面提高医药物流运作效率,以成都市医药物流配送案例加以论证和分析。改进后的Dijkstra算法将能运用于更多领域的配送路径规划问题的解决。     

带软时间窗车辆路径问题改进遗传算法

研究了考虑车辆数和总成本情况下的软时间窗车辆路线问题的多目标规划问题.提出了一种改进的遗传算法,在算法中利用适应度函数解决了两个目标之间的平衡问题.通过修改交换算子,不仅增加了算法的搜索能力,还去掉了种群差异性的限制.通过实例验证说明该算法能有效地解决软时间窗车辆路线问题,为实际应用提供有力的决策支持.     

基于物流配送最优路径选择的研究——以日本国内为研究对象

通过对日本国内物流行业的数据、政策及法律法规的研究,明确了日本国内政府与物流企业对于物流软技术的重视以及行动。本研究针对物流软技术中的配送最优路径选择问题,根据旅行商TSP问题与Dijkstra算法算出配送的相对最优路径。这两种算法中,得到相同情况下每种解的配送路线,再对TSP问题与Dijkstra两种算法进行比较并分析两种配送路线的成本和特点,提出最佳配送规划方案。     

越库作业调度问题及其启发式算法研究

主要研究两台机器环境下的以加权完工时间和为目标函数的越库调度问题。首先针对两机器越库调度问题进行研究与分析,给出该问题最优解的若干性质;其次,基于最优解的性质,提出求解该问题的启发式算法,并在此基础上对所给算法进行改进;最后,通过数值实验与动态规划算法比较,证明所给算法及其改进算法的有效性。     

基于蚁群算法在TSP问题中的仿真分析

在移动机器人路径规划TSP问题中选取蚁群算法和遗传算法的matlab仿真作为研究重点,根据算法的特点分析了蚁群算法的主要参数例如启发信息影响程度的表达因子;信息素挥发系数,蚁群中的蚂蚁数量等对TSP问题规划最优解和效率的影响,同时对比遗传算法对TSP问题的仿真分析,得出蚁群算法的效率优势和遗传算法的稳定性优势,为进一步的两种算法优势互补融合研究做铺垫。     

带软时间窗车辆路径问题改进遗传算法

研究了考虑车辆数和总成本情况下的软时间窗车辆路线问题的多目标规划问题。提出了一种改进的遗传算法，在算法中利用适应度函数解决了两个目标之间平衡问题。通过修改交换算子，不仅增加了算法的搜索能力，还去掉了种群差异性的限制。通过实例验证说明该算法能有效地解决软时间窗车辆路线问题，为实际应用提供有力的决策支持。     

基于安全性目标的机位分配模型及算法

以分配在同一机位的相邻两架飞机产生的冲突概率最小为优化目标，并建立了整数规划模型，利用现代优化算法-遗传算法对该问题进行求解。该算法在计算时问、并行性和结果优化程度上都有一定的优势     

供应链中配送中心选址模型的研究

针对现实中普通存在的不确定环境，通过对配送中心的选址问题进行了进一步的研究，在传统的双层鞫标规划．的基础上，将竞争问题加入到配送中心的选址中来，建立一种更加符合实际情况的配送中心选址方法，对未来配送中心的建设提供一定鹂参考谁甩，     

Bilevel optimization for the reorganization of inland river ports: A niche perspective

To address the problems of duplicate construction, disorderly competition, small scale, and weak functionality, we examine the reorganization optimization of an inland river port group to realize its coordinated development. Considering port customers' decision-making behaviors, we propose a bilevel programming model for inland river port group reorganization based on niche theory. More specifically, an upper-level model is used to develop a reorganization plan, including the inland river port spatial layout and expansion extent, to maximize the value contributed by the port group to its region and industry and minimize the competition among the ports from the perspective of port management. More specifically, two upper-level objectives can be creatively measured by niche breadth and niche overlap. A lower-level model oriented to port customers aims to reduce their respective logistics costs by designing a transportation plan and providing feedback to the upper-level model to facilitate adjustments for port group reorganization. Since the dynamic interaction between the upper- and lower-level models significantly increases model complexity, we develop a hybrid heuristic algorithm by incorporating a genetic algorithm and an exact solution method. To verify the applicability of the proposed model and the efficiency of the developed hybrid approach, we conduct a series of numerical experiments on a real-world case study concerning Jining City, Shandong Province, China. Our case study also provides managerial insights into investment scale, land-use intensification, and the balance of planning objectives that may be useful for port managers.     

受时间窗约束的随机定位-运输路线优化

在物流系统中,配送和运输受时间窗限制。研究基于时间窗约束的随机定位－运输路线安排问题（LRP）优化,建立了该问题的数学模型,提出一种一阶段的改进遗传算法。通过仿真算例,验证了该模型及算法的有效性。     

逆向物流定位-运输路线安排问题研究

构建了一个逆向物流混合整数规划模型—定位—运输路线安排问题的模型,采用启发式聚类规则与禁忌搜索算法的混合策略对模型进行了求解设计,最后提出了下一步的研究方向。     

基于数量折扣的双层规划订货策略研究

考虑单供应商单零售商组成的两级供应链,在市场需求为零售价格的指数函数假设下,建立了当占支配地位的供应商给零售商提供数量折扣时的双层规划模型,然后设计了一种简单实用的求解算法。     

供应链中配送系统联合优化的数学模型及求解的混合算法

主要分析了供应链配送系统中分销商和零售商之间的关系，应用最优化方法提出了以转运为基础的动态数学模型。设计了遗传算法和线性规划单纯形法相结合的混合算法。该算法成功的解决了0-1混合整数规划问题，并以苏果超市为背景对模型进行实例分析。分析结果表明，该模型能够有效的降低库存，为企业科学决策提供了支持。     

基于分层遗传算法的一类非线性规划问题的新解法

关于非线性规划的问题的诸多传统解法中都存在效率较低、容易达到局部最优、甚至找不到最优解的局限性。而基本遗传算法也常常由于本身算法的局限性,在搜索最优解的过程中易早熟,局部搜索能力弱,后期收敛过慢。源于这些缺陷,本论文提出使用分层遗传算法来求解一类非线性规划问题,并通过数值实验,结果表明基于分层遗传算法求解一类非线性规划问题是非常有效的。     

配送中心车辆调度模型及遗传算法设计

针对物流配送中心车辆调度问题,采用混合整数规划方法进行建模。对实际问题进行研兖分析后,基于所研究问题的特点,提出基于遗传算法的求解方法。通过数值实验对算法不同参数组合进行分析、比较,获得最佳参数组合．建立了有效的求解该问题的遗传算法。并通过对实际问题的数值仿真试验．验证了算法的有效性。     

供应商选择问题的随机机会约束规划模型及其混合遗传算法

在供应商的最大供应数量、质量水平、送达时间均为随机变量且预算给定的条件下,建立了供应商选择问题的随机机会约束整数目标规划模型.鉴于传统方法求解随机规划较为困难,给出了一种将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起的混合遗传算法并用多个算例进行了验证,结果表明该算法有较强的适应性.