基于协同演化理论的战略创新路径研究

文章将运用协同演化的思想对环境选择学派和组织适应学派这两个战略研究的主流学派进行融合,形成"选择——适应——协同"的战略创新路径分析框架。在此基础之上,分析公司内部层次之间、公司与环境之间交互的不同特征,并归纳出四种战略创新的路径,即应急型、命令型、便利型与变革型。     

混合蚁群算法求解物流配送车辆路径优化问题研究

文中在分析VRP与旅行商问题（TSP）区别的基础上,构造了求解VRP的混合蚁群算法。将蚁群系统（ACS）算法同节约量和局部搜索策略2-opt法相结合来改进基本蚁群算法。仿真实验结果表明混合蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题。     

协同演化理论的研究进展

近年来,协同演化理论逐渐成为学术界一个新的研究热点。通过查阅相关研究成果发现,西方学者对协同演化的理论研究主要集中在协同演化的涵义、特征和类型等方面,而对协同演化的应用研究则从生物学领域扩展到了社会经济领域,重点是组织与环境的协同演化、技术与制度的协同演化、个体与制度的协同演化等。协同演化理论独特的分析范式和广泛的包容...     

制造企业与物流企业协同演化博弈研究

文中基于有限理性假设,对制造企业与物流企业的协同关系运用演化博弈模型进行了分析,得出其动态的演化进程及进化稳定策略,并对影响演化方向的博弈初始状态、协同收益、投机收益以及损失等因素进行了分析。     

互联网金融演化的动力——基于技术与金融的协同演化视角

技术与金融的协同演化机制是推动互联网金融演化的动力,本文通过构建一个产业协同演化的Logitstic模型,对技术与金融的协同演化机制进行实证分析。结论表明,信息与通信技术（ICT）产业技术与现代金融产业部门的有机耦合和协同发展,推动中国互联网金融模式在产业层面上的“涌现”,并且二者在协同演化进程中,由于中国金融产业部门在ICT产业技术领域的功能弱化导致二者“能量”交换不均衡的“非对称互惠”效应。因此,合理引导金融资源流向互联网、移动通信技术等现代电子信息技术的创新领域是互联网金融良性和可持续发展的政策取向。     

基于蚁群算法的应急物流配送车辆调度研究

以车辆配送问题为背景,运用了蚁群算法来求解应急物流配送车辆调度模型。在带有时间窗的基础上考虑应急系统各节点的运输距离和费用构造模型。根据模型的特点,设计了蚁群算法求解方法,并针对蚂蚁路径选择做了改进性分析。实例研究结果表明．蚁群算法在应急物流配送车辆调度问题中具有合理性、可行性和有效性。     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

差异演化算法求解集合划分问题

集合划分问题是组合优化中典型的NP难题,建立了集合划分问题模型,采用差异演化算法对其进行求解。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明了算法对求解集合划分问题的可行性和有效性。     

基于演化博弈的智慧物流园区协同创新

运用演化博弈方法构建管委会、物流企业及科研机构的三方协同创新模型,分析其演化过程,通过模拟仿真分析不同情形下三方的协同创新策略选择。研究表明：成本分担系数、收益分配系数及违约系数对管委会、物流企业及科研机构的影响存在差异,通常情况下,管委会选择积极支持协同创新;在低层次的成本分担系数下,物流企业参与协同创新而科研机构退出;在中高层次的收益分配系数下,物流企业选择参与协同创新,科研机构选择在中低层次下参与协同创新;在低层次的违约系数下,物流企业与科研机构退出协同创新,中高层次系数下选择参与协同创新。     

物流配送的车辆调度排班问题分析

随着经济的不断发展,城市正发生着日新月异的变化。城市的发展离不开大量货车的使用,所以如何解决物流配送车辆优化调度的问题就逐步成为城市建设发展的焦点。物流配送车辆优化调度的问题,即对固定的装(卸)货地点,选择较为适当的行车路线让车辆井然有序的从各个路点通过,并且在按照要求完成任务的情况下还起到了一定的优化作用。文中从物流配送车辆优化调度问题在国内外的现状分析开始入手,对物流配送的概述和流程进行了介绍,通过模拟试验利用动态策略解决实际的NP问题,还近一步的分析了国内外在物流配送车辆优化调度上针对实际问题的发展方向。     

物流园区企业捕食型协同模型研究

在分析园区物流企业的生态关系基础上,构建了园区物流企业捕食-被捕食进化模型,并以武汉丹水池物流园区为背景,结合对园区物流企业的实际运作,对园区物流企业的捕食型协同模式进行了实证分析。     

物流配送车辆路径的优化方法分析

随着经济全球化的不断发展,各区域的经济交流不断加强,物流行业迅速发展起来,同时配送成本在物流行业发展过程中显得越来越重要。物流企业要想在激烈的社会竞争中不被淘汰,就必须考虑如何降低随着社会结构改变而出现复杂化的物流配送成本,不断提高自身的综合竞争力。文中主要介绍了有关计算和改进物流配送车辆路径优化方面的问题,着重论述了对蚁群算法在降低物流配送成本,以及物流配送车辆在路径优化上中的应用,从而选择出对配送车辆路径进行最好的优化的方法。     

物流配送车辆调度优化方法比较研究

目前，对物流配送车辆优化调度问题（VRP）还是一个研究热点．许多学者采用了各种优化方法来解决实际问题。本文综述了物流配送车辆调度问题的各种优化方法．对其发展历程．优缺点、适用性等都作了详细的说明，并对它们作以比较分析，从而找到最适合现实状况的优化方法。     

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。     

物流系统的进化分析

结合系统论和进化论的原理，总结出物流系统进化的依据和规律，论述了物流系统的组成要素及其联系、并对物流系统进化的阶段进行了详细分析。     

带交货期限制的物流枢纽站选址问题

研究了在要求每对被服务的O-D能够在规定的交货期内从供给点经过一个或两个枢纽站到达需求点,如何选择P个枢纽站以使被服务的O-D流达到最大的问题。建立了一个多分配枢纽站最大覆盖问题的改进模型,并给出了贪婪相加-替代的启发式算法。     

现代物流中车辆路径问题的研究

本文阐述了车辆路径问题(VRP)的几种典型的模型和常见算法，分析了这些算法用于计算车辆路径问题的优缺点，并指出了VRP的研究范围还需向范围更广的供应链方向扩展。     

物流车辆路径选择中的交通状态预测方法研究

以道路服务水平作为反映交通状态的效率指标,通过大量的交通历史数据分析,研究了交通状态预测分模态的ARIMA模型,并进行了实验分析。实验结果表明,该模型能够准确的预测交通状态,并为优化配置物流车辆的路径选择提供有益的参考。     

基于约束规划求解车辆调度问题

在约束规划基础上,结合启发式方法,提出了一个求解集送货问题的新思路,并给出了具体的带有时间窗的集送货一体化问题的算例,求出了较高质量的满意解。