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.     

基于双层规划的分配——选址问题研究

针对实际情况中出现的多目标的分配选址问题.建立双层规划决策模型并提出了有针对性的算法.最后给出一个算例进一步说明。     

基于模拟退火理论求解库存路径问题的模型与算法研究

借用模拟退火算法的理论和方法,分析与建立m-to-1库存路径模型,利用启发式算法制定求解流程,并对关键环节进行了详细的阐述.为了证明算法的正确性与先进性,结合算例对所提出的模型与算法进行了分析,验证了提出的模型与算法的可行性及在所求解问题的规模上具有先进性.     

考虑费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型

针对现有物流配送中心双层规划选址模型的不足,建立了考虑下层规划费用函数约束的物流配送中心选址双层规划模型,并用算例对比验证了此模型的有效性。     

VMI模式下的库存路径问题及其优化算法综述

库存路径问题（IRP）是车辆路径问题和库存管理问题的结合,对供应商优化库存管理、车辆路线和交货计划,提供集成的物流解决方案具有重要意义。首先对VMI模式下库存路径问题的背景及分类进行综合分析,对引入该问题基础版本的精确算法及启发式算法的相关研究进行系统归纳梳理。针对基础版本外的随机库存路径问题,从有限计划范围和无限计划范围对相关算法的研究文献进行分类总结。最后结合问题发展趋势,对动态随机库存路径问题的研究成果进行归纳,指出IRP问题及算法将向着更加复杂的扩展层面发展。     

基于遗传算法的多产品单来源选址-库存问题

对多产品单一来源的选址—库存问题提出了模型,并用一种新颖的编码方式的遗传算法对该模型进行求解。     

基于遗传算法的多产品单来源选址-库存问题

对多产品单一来源的选址一库存问题提出了模型,并用一种新颖的编码方式的遗传算法对该模型进行求解.     

应急物流选址-路径问题研究综述

近年来,我国大规模突发事件频繁发生,这些自然灾害或公共卫生事件有着明显的突发性、不确定性特点,需要应急物流快速反应,对应急物流有着较高的要求。本文选取了国内相关学者已发表的应急物流LRP文献现状,并整理分析总结出研究的成果与不足之处,最终,对今后的应急物流选址-路径问题研究方向提出了展望。     

基于改进节约算法的选址与配送一体化问题优化研究

针对一类配送中心选址以及路线选择的一体化问题,提出一种能同时解决配送中心选址和配送问题的方法。通过建立改进的车辆路径选择模型,然后将节约算法进行改进,从而同时解决这类一体化问题。并以荣森物流公司的选址问题为基础,给出算例,验证该算法的可操作性。     

单周期随机库存控制策略下的选址分配问题优化模型及其算法

基于零售点所采取的单周期随机库存控制策略,建立了考虑库存的物流系统选址分配问题的混合整数非线性规划模型.设计了一种求解该模型的启发式算法:先用解析法求出各个零售点的最佳订货量,然后利用Hopfield人工神经网络算法求解各个零售点的最佳配送量,最后通过枚举法确定配送中心的选址以及最佳配送方案.将该启发式算法与分支定界法进行了模拟比较,结果表明该算法具有相对的先进性.最后,用实例对模型与算法进行了数值演算.     

双层规划模型在供应链选址中的应用

建立了基于竞争的物流中心选址双层规划模型,设计了模型求解的遗传算法,将配送中心选址涉及到的两个具有明显不同目标的决策者——选址规划者和客户联系起来考虑,并将配送中心建成后遇到的竞争问题也纳入其中,使配送中心选址问题的量化模型更具有实际意义和指导作用。     

压缩货物运输时间的铁路车流组织双层规划模型

以压缩货物运输时间为目的构建了优化铁路车流组织的双层规划模型。上层从铁路运输部门的角度出发,以全路车流组织成本最少为目标,考虑了技术站的编发能力限制、接车能力限制及编组去向预决策等约束条件,确定编组去向的开行方案。下层规划考虑货主的需求和利益,以各股车流的改编中转时间最短为目标压缩货物的运输时间,以流量平衡、车流组织形式的唯一性和技术站改编能力限制作为约束条件,形成车流改编接续方案并反馈回上层。采用模拟退火算法对双层规划模型进行求解,设计了退火计划表并阐述了算法流程,最后通过实际路网大规模案例验证了模型和算法的有效性。     

基于二层规划的协同采购策略模型研究

在对协同采购理论阐述的基础上,提出了一种基于二层规划的协同采购决策模型;以企业为上层决策者,主要供应商为下层决策者,构建了上下层间通过合作契约而共享资源的二层规划模型;采用遗传算法求解二层规划问题,最后给出一个算例。     

基于遗传算法的多周期确定性IRP问题研究

本文主要通过在分析多周期确定性条件的基础上建立的数学模型,研究多周期确定性客户需求下的IRP问题,并利用遗传算法对模型进行求解.同时以小群体规模、指定交叉率和变异率为实例,进行数值模拟实例分析.与利用经济批量采购公式求解的客户补货量进行了对比分析,遗传算法可以有效地解决了IRP中最优补货量的问题.     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究

通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。     

基于并行模拟退火算法的VRP问题研究

针对VRP问题构建相应的数学模型,在传统的模拟退火算法的基础上提出一种基于记忆功能的并行模拟退火算法求解VRP模型,并用模拟数据对模型和算法进行了验证。实验结果表明,改进的模拟退火算法求解VRP问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定,显示了良好的寻优性能。