需求异质性下的定制化自提点服务组合优化

为适应顾客需求多元化的趋势,提高自提服务效率,研究了定制化服务理念下的自提点服务产品组合优化问题。应用客户关系生命周期理论进行需求预测,通过顾客权重和效用函数刻画了顾客需求异质性,通过固定成本和变动成本衡量企业的资金投入。建立多目标优化模型,解决了自提服务模式由标准化服务转向定制化服务过程中,在顾客满意度和企业成本之间取得适度平衡的问题,设计NSGA-Ⅱ求解并进行了算法对比。通过算例验证了模型和算法的有效性,揭示了自提点建设运营总成本随顾客总效用的增加而增加;建设运营具有多品种核心服务产品的自提点,辅之以支持性服务产品,将有效提高顾客的效用;企业在决策过程中应具有前瞻性,适当提高自提点处理能力,应对未来需求量的增加。     

考虑送货上门影响的自提点多目标选址问题

为提高自提点运行的效率和效益,研究了考虑受送货上门影响的自提点选址问题。基于巢式逻辑模型,提出顾客选择自提服务的决策过程,并刻画了顾客无法准确评估送货上门等待效用或者自提损失效用的有限理性。从顾客期望效用最大化的角度出发,基于排队模型,考虑取货距离、取货时间、运费、安全性、沟通便利性、退货方便性等因素,构造送货上门与不同自提点的分段效用函数。在此基础上,构建了有限理性下自提点选址的多目标优化模型,用自提点的总成本反映效益目标,用总服务需求反映效率目标。针对优化问题,采用非支配排序遗传算法进行求解。算例结果显示:忽略送货上门的影响将导致设立的自提点总成本和总服务需求量增加;顾客理性程度越高,自提点的总成本和总服务需求将越大;在低运费条件下,顾客将更多地选择送货上门服务,反之将选择自提服务。     

基于顾客点分布的自提点逐渐覆盖选址模型

为了研究网络零售配送中基于顾客点分布的自提点数量和位置的集成选址问题。根据顾客点的分布设计网格动态密度聚类算法,确定自提点的选址数量和备选位置;然后建立以顾客满意度和最大覆盖为双目标的自提点逐渐覆盖选址模型来实现自提点选址。在IBM CPLEX中对算例进行求解,验证了算法和模型的有效性,同时根据计算结果提出两种适用于网络零售配送的自提点选址策略。     

需求依赖末端交付与时间窗的城市配送自提柜选址—路径问题

为了满足城市配送中顾客对末端交付方式和服务时间窗的个性化需求,考虑送货上门和自提柜两种末端交付方式,基于自提柜选址及配送路径对配送节点末端交付方式和时间窗分配的制约性,以配送数量最大化和配送成本最小化为目标,构建了自提柜选址—时间窗分配—路径规划多目标联合优化问题模型,刻画了自提柜距离、配送时间误差对顾客配送服务需求的影响,优化设计了多目标粒子群算法的编码和初始种群构建方法,通过Solomon算例库仿真分析发现:Pareto解集中无法分离出配送数量最大化和配送成本最小化均占优的解;随着顾客对自提柜距离敏感度的增加,两种目标偏好都应减少自提柜数量,尽量采用送货上门服务;随着顾客对配送时间误差敏感度的增加,两种目标偏好均无法避免配送数量下降,车辆和自提柜数量变化趋势并不显著。     

服务方案设计中的服务要素优化配置

针对服务设计流程中的关键环节——服务要素优化配置问题,提出一种基于优化模型的服务要素配置方法。依据质量屋描述了顾客需求与服务要素之间以及服务项之间存在的关系,并确定服务项的相对权重;通过描述企业资源限定情况下服务要素的提供程度和提供成本来刻画顾客针对服务要素需求的满意度;综合考虑服务方案设计的总预算成本约束以及顾客针对竞争企业的满意度,构建了以顾客满意度最大化为目标的服务要素优化配置模型,进而通过求解模型来确定服务要素配置方案。以航空公司客舱服务设计为例,说明了所提方法的可行性和有效性。     

网购城市配送多容量终端选址与多车型路径集成优化

针对网购物流城市末端配送个性化配送服务需求,分析了末端交付系统的特点,建立了送货上门与客户自提二元需求模型,并引入针对客户群的车辆路径近似连续模型。建立了集送货上门和客户自提于一体的多容量终端选址—多车型路径集成优化模型,并设计一种先"多容量选址—分配"再"多车型路径"的两阶段模拟退火启发式算法。通过末端交付系统不同配置方案对比与算例仿真,验证了模型及算法的实用性与有效性。     

基于满意度的模糊机会约束模型在产品设计中的应用

对基于顾客满意度的产品设计方法进行探讨，以顾客满意度来衡量产品设计中产品各要素与顾客需求的匹配问题；基于顾客对产品的满意度评价，建立了一个分析和测量用户满意度的模糊机会约束规划模型，给出了模糊模拟处理目标函数的步骤和基于模糊模拟的遗传算法求解模型的过程。通过手机改进设计实例的求解，从顾客对手机满意度评价中得出权值．再将对顾客满意度影响大(即权重大)的要素进行了改进设计。     

考虑顾客替代选择的城市配送备选服务选项集多目标优化研究

在顾客可选末端交付方式和时间窗等服务选项的情境下，为被拒绝的配送需求提供备选服务选项集是供应商平衡顾客满意度和服务成本的重要措施之一。首先使用嵌套Logit模型分析顾客对配送服务选项的替代选择行为，然后构建考虑期望距离最小和顾客替代选择累计转移率最大的城市配送备选服务选项集多目标优化模型。仿真发现：在配送点分布呈分散和聚集结合的情形下，非支配排序遗传算法更适用于配送点数量更多的算例，可以有效降低车辆行驶距离、车辆数量等成本因素；随着时间窗偏差阈值增大，总收益逐渐下降，其中送货上门服务收益下降趋势明显，自提柜服务收益则震荡上升；顾客替代选择累计转移率最小约束值对收益的影响不存在线性关系；在时间窗偏差阈值较小、顾客替代选择累计转移率最小约束值较大的区域，往往能获取更高的总收益。     

基于多目标规划的产品延伸服务规划

为解决顾客/专家常在多个评价值间犹豫不决的问题,结合犹豫模糊术语集和质量功能展开将顾客需求及重要度转化为产品延伸服务工程特性及重要度。基于min-upper和max-lower算子解决犹豫模糊术语集的多样化粒度问题,利用二元语义词计算方法将犹豫模糊术语集转化为区间数形式,采用区间数偏好度计算方法计算顾客需求的重要度和产品延伸服务工程特性的重要度。通过对定性候选服务规格的量化,建立以顾客满意度最大化、服务实现成本和服务响应时间最小化的多目标多约束优化模型,利用灰色速率关联度将其转化为单目标规划模型进行求解。最后,以某数控机床服务工程特性方案规划为例,验证了所提方法的有效性。     

基于改进多目标粒子群优化算法的企业再制造物流网络优化

为解决碳税政策下的多目标企业再制造物流网络优化问题,综合考虑设施选址与运输方式选择,建立了总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型。设计了约束处理机制改进多目标粒子群优化算法,并结合水泥企业运营管理数据验证了模型和算法的有效性。将改进多目标粒子群算法与第二代约束非支配排序遗传算法比较,凸显了改进多目标粒子群算法在求解中、大规模问题时的优越性。     

基于遗传算法的闭环物流网络随机规划模型

为解决不确定环境下的闭环物流网络设计问题,在消费者需求为随机量的情况下,考虑设施选址和节点间运输路线的决策,采用机会约束规划方法,以物流成本最小化为目标,建立一个闭环物流网络随机规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于优先级编码的遗传算法代码,分别利用遗传算法和CPLEX对若干算例的求解结果进行了对比分析,验证了所提算法的可行性,并就需求变化进行了分析,结果表明随机规划模型的决策具有合理性和适用性。     

送提一体与终端共享下的最后一公里配送选址—路径问题

为有效解决电商物流最后一公里配送问题,基于最后一公里配送特征分析,从系统集成优化的角度出发,对送提一体与终端共享下的多主体共同配送选址—路径问题进行了研究。在该问题中,任意客户均存在两种服务方式,自提点可同时服务不同企业的客户,且能够被不同企业的配送车辆访问。针对该问题,建立了以系统总成本最小化为目标的整数规划模型,并设计了一种融合遗传算法、局部搜索算法及多种先进进化与搜索策略的混合遗传算法予以求解。在此基础上,通过基于标准算例库和实际案例的对比仿真实验验证了算法和模型的有效性。     

双渠道多级分销网络选址—库存问题

针对分销网络中各节点独立决策与全局最优并存的现实需求,引入目标级联法用于解决双渠道多级分销网络选址库存问题.构建了多层级、多节点、多主体的三层级问题求解模型,并采用底层先收敛、局部用遗传算法的协调策略进行求解,实现选址决策、库存决策与线上需求分配决策.以某红酒企业的双渠道分销网络运作模式为案例,对选址—库存模型进行求解与结果分析,并与传统的一体化优化方法的求解效果进行对比,验证了目标级联法在求解选址—库存问题的有效性;通过对需求方差的变化进行敏感性分析表明,为降低需求不确定性对企业物流总成本的影响,应及时优化供应链结构,调整线上需求分配的层级.     

多目标产品配置优化研究

针对多目标产品配置优化问题,考虑实例关系和个性化等约束,构建了以性能、成本和交货期为目标的产品配置模型。设计了一种改进的非支配排序遗传算法(Non-Dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行配置模型求解,并根据顾客偏好推荐配置方案。该算法采用动态罚函数处理约束问题,采用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度,对变异操作结果进行模拟退火操作,避免了算法陷入局部最优解,并针对多目标问题改进了Metropolis准则。通过算法验证与实例应用,证明本模型有效可行,改进NSGA-Ⅱ算法在配置问题求解上优于NSGA-Ⅱ算法。     

参照效用下的自提服务价格与品牌形象决策

针对顾客对自提服务产品的价格和品牌形象均存在参照效应的情况,通过网点距离、服务产品价格和品牌形象共同构建顾客总效用函数,并采用概率函数描述顾客的选择行为,建立了以利润最大化为目标的服务产品价格和品牌形象决策模型。同时,设计了遗传算法进行求解,结果表明,顾客对各效用因子的重视程度,影响着企业的产品价格制定和品牌形象设立。而企业在价格降低或品牌形象提升受限时,通过决策因素的多周期波动,在吸引顾客的同时提高了企业收益。     

公共自行车多目标动态调度建模与算法研究

针对公共自行车系统自行车时空分布不均衡的问题,对公共自行车调度过程中自助服务点调度优先级、动态需求特性、服务时间窗等进行了研究,建立了统筹用户满意度与企业调度成本的公共自行车系统动态调度多目标优化模型。结合禁忌搜索算法的爬山性能和遗传算法算子交叉、变异功能,设计了一种禁忌遗传混合算法对动态调度模型进行了求解。以杭州市某区域公共自行车系统为研究对象,对上述模型与算法进行了实验验证。研究结果表明,所得到的调度方案能够在较大程度上满足公共自行车系统服务点的租赁需求,可以减少调度车辆的行驶距离,降低调度的成本。     

产品回收多级逆向物流网络优化设计模型

为降低逆向物流成本,改善客户产品回收便利性,优化逆向物流网络中产品回收的渠道选择决策,在原有正向物流网络基础上,提出了包含初始收集点、集中回收中心和回收处理工厂三种物流设施的多级逆向物流网络.以总逆向物流成本最小为目标,兼顾各客户群的产品回收便利性,建立了0-1混合整数规划模型,实现逆向物流网络的选址/分配问题.应用遗传算法求解该模型.模拟算例表明,该算法有效且可行,为企业进行逆向物流网络设计提供可参考的模型和求解算法.     

基于客户点行政地址的自提点选址—路径优化

为解决基于客户点行政地址的自提点选址—路径问题,研究了网络零售配送中基于客户点混合地址的自提点选址和路径规划问题的集成优化。根据客户点的行政地址设计了客户点地址聚类算法,确定了代表各客户点的索引点作为自提点备选位置。制定了双层路径规划策略,分别通过改进蚁群算法求解以配送路径最短为目标的上层路径规划模型,实现配送区域块内索引点之间的路径规划;通过下层门牌号码排序算法,利用客户点的行政地址实现了索引点内客户点之间的路径规划。以重庆市巴南区鱼洞街道内的客户点为研究算例,对自提点选址和配送路径规划两方面算法与模型进行验证,计算结果表明了算法和模型的有效性和实用性。     

基于多阶段工作转移矩阵的串行耦合设计任务分配策略

针对串行耦合设计任务的团队分配因涉及任务的返工而导致分配策略相当复杂这一问题,引入多阶段工作转移矩阵,将任务间的耦合关系以返工量的形式量化,并根据团队分配衍生矩阵建立串行耦合设计任务分配的数学模型,简化了串行耦合设计任务的分配过程。利用遗传算法求解该模型,获得了不同设计需求下产品开发任务的最佳任务分配方案。以某电动汽车开发项目为例,验证了该模型的可行性和有效性。     

基于NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计

为了描述产品与服务的相互作用对产品服务系统配置设计的影响,提出一种NSGA-II的产品服务系统多目标优化配置设计方法。首先,将产品模块和服务模块划分为必选和可选两种,分析了制造企业产品服务系统方案配置问题。其次,分析了方案配置过程中的约束条件,包括方案性能约束、方案成本约束、响应时间约束及模块相容相斥关系约束,建立了方案配置的多目标优化模型。然后,提出了基于NSGA-Ⅱ的模型求解算法,给出了具体的算法求解流程。最后,通过案例分析,验证所提算法的可行性。