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新冠疫情爆发后,对应急物资库存与应急物流的选址路径问题协同优化,可有效保障应急救援工作的开展。文章提出了在避免应急物资库存耗尽的情况下如何增大松弛库存问题,采用转运结合的公铁联运协同配送模式,构建了应急物流网络的双目标优化数学模型,以提高均衡松弛库存,降低总时间成本。采用遗传算法求解双目标优化问题,解决了应急物流中心的选址、公铁联运路径以及应急物资的配送量等问题。通过湖北省应急物流的算例验证方法的可行性,研究结果表明,在应急物资有限的情况下,不同选址路径优化方案的均衡松弛库存目标和时效性目标满足Pareto最优。应急部门可以结合疫情选择合适的应急物流网络优化方案,以实现在避免物资耗尽的情况下最大限度的均衡松弛库存。 相似文献
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<正>为提高突发事件下的救援效率,考虑设施中断情况下应急物流配送中心选址问题,基于鲁棒优化理论,建立了以物资运输成本和惩罚成本最小为目标的两阶段鲁棒优化模型,采用列和约束生成(C&CG)算法求解。最后,基于真实数据,将列和约束生成(C&CG)算法与Benders(BD)算法进行对比。结果验证了C&CG算法解决设施中断下物流选址的有效性,为不确定条件下应急物流设施点的选择提供了有效的解决方法。1.引言近年来,突发性自然灾害和人为事故频发,严重影响了人们的正常生活,应急物流选址在应急物流体系中处于举足轻重的地位,科学合理地布局能够及时应对突发性灾害, 相似文献
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<正>一、应急物流储备中心简介理想的应急物资储备点应该保证覆盖2万平方公里,合理的应急物流储备中心选址,可以保证物资的及时供应,减少运输配送成本,保障应急物流体系的反应速度和民生需求。应急物流储备中心的选址需要考虑以下因素。1.国家的政策法规,政治经济条件。中国是全球受突发灾害影响较为严重的国家之一,我国目前突发公共事件频发, 相似文献
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<正>本文主要针对垃圾回收选址-路径问题进行研究,加入了垃圾分类。建立了考虑垃圾分类的垃圾回收中转站选址-路径模型,最小化物流总成本。根据问题模型特点,设计了改进遗传算法来对问题进行求解。采用自适应交叉、变异算子、变邻域算法以及精英保存策略来对算法进行改进。通过模拟实际案例和与标准遗传算法的对比实验了模型的适用性及有效性,为优化垃圾分类背景下的选址-路径问题提供决策支持。1.引言目前,随着我国经济的发展,人民生活质量水平的提升,城市及农村的垃圾产量也在逐年增长,环境问题也日益严重。而随着垃圾量的提升, 相似文献
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<正>交通限行政策虽然缓解了城市交通压力和环境污染,但也增加了城市配送的作业难度。本文针对交通限行背景,建立以配送成本、客户满意度、碳排放成本为多目标的城市配送路径优化模型。最后进行算例分析,验证模型的有效性及适用性。一、引言城市配送作为物流链条的最后一公里,在城市生产制造、消费经济等方面的基础保障作用日益突出。尤其在电商飞速发展时代,城市配送高频次、多品种、小批量的需求日益增长, 相似文献
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从供给、需求两方面研究铁路物流中心的中观选址问题,建立包括配送费用、铁路作业费用、中转费用的总费用最小的"备选点—货源地"的2层规划模型。以某二级城市内5个货运站向城市的9大货源地提供运输服务为例,利用Lingo软件求解铁路物流中心选址的混合整数规划模型。 相似文献
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模糊随机环境下再利用逆向物流网络设计 总被引:2,自引:0,他引:2
考虑模糊随机环境下,再利用逆向物流网络在数量方面的不确定性,并考虑了回收点与回收中心的回收周期不同步等复杂因素,提出了第三方构建再利用逆向物流网络的数学模型。该模型结合遗传算法、模糊随机模拟及数学规划的混合智能算法,并通过算例验证模型和算法的可行性,得到模糊随机环境下的最优选址结果和回收点最优回收周期。 相似文献
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基于多节点的物流选址规划研究 总被引:2,自引:1,他引:2
物流节点选址是在一个具有若干需求点的经济区域内选择一个地址设置物流点的规划过程。物流节点的数量和分布直接影响到该物流系统的服务成本及服务范围,因此物流节点的选址是物流系统规划中至关重要的环节。对多物流节点的选址问题,可利用鲍摩-瓦尔夫模型求解,通过举例对模型的运用进行了说明。 相似文献
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当前,疫情防控阻击战鏖战正酣。以习近平同志为核心的党中央决策部署、统一指挥、令行禁止,坚决遏制疫情蔓延。在交通运输部领导下,广大道路货运企业和卡车司机顾全大局、落实要求,有力保障了应急物资、重要民生物资运输,为抗击疫情做出重大贡献!但同时,随着春运返程高峰和企业开工复产的到来,运输矛盾凸显,有货无车、有车无人现象越发明显,防止疫情扩散、确保春运服务、稳定货运物流、畅通运输路网、关爱卡车司机,已经成为当前货运物流行业抗击疫情的首要任务。 相似文献
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在分析油料应急保障特点的基础上,建立了油料应急保障决策模型。构建损失函数,用于分析发生不同级别突发事件对油料保障区域造成的损失.评估油料资源布局保障能力。从油料补给点选址和油料配置两方面对油料资源布局进行优化调整。采用改进的微粒群优化算法一次性求解模型问题。通过算例验证模型的合理性及其微粒群算法的可行性,阐明该模型的研究对加强油料应急保障力度具有重要意义。 相似文献