港口拖轮调度模糊规划优化模型及算法

为了解决不确定环境下的港口拖轮调度优化问题,综合考虑其模糊性以及港口拖轮作业分配计划的决策,构建了以拖轮总燃油成本最小化为目标函数、考虑多停泊基地条件下的一体化拖轮调度模糊规划模型.针对问题特点设计了一个基于调度计划编码的鲸鱼—遗传混合算法代码,分别采用混合算法与CPLEX,Memetic算法对若干算例的求解结果进行对比分析,结果验证了所提混合算法的可行性,并就可信性水平的变化进行分析,证明了模糊规划模型的适用性.     

可持续闭环供应链网络设计的多目标模糊规划问题

为解决不确定条件下可持续闭环供应链网络设计的问题,以成本和环境影响最小、社会影响最大为目标,建立带有模糊参数的多目标闭环供应链网络规划模型.首先采用Me测度处理相关模糊目标和参数,并运用加权增广Epsilon-约束方法解决多目标问题,在此基础上设计一种基于[0, 1]随机数的双层编码遗传鲸鱼(GA–WOA)混合算法进行求解,然后构造多个不同规模算例,将混合算法求解结果与CPLEX、遗传算法的求解结果进行对比,结果证明该编码方式和混合算法具有合理性.最后针对模型的多个参数变化进行分析,以验证所建模型的可行性.     

碳税影响下再制造物流网络鲁棒优化模型

为了解决不确定环境下低碳再制造物流网络设计的问题,在政府征收企业碳税的情况下,综合考虑网络中再制造产品需求量和废旧产品质量的不确定性以及设施选址和节点间运输路线的决策问题,采用鲁棒优化方法,以碳税成本和物流成本之和最小化为目标,建立了再制造物流网络鲁棒混合线性规划模型。通过案例验证了鲁棒模型的可行性,就税率和不确定参数的变化进行分析,表明鲁棒模型的决策具有实用性和有效性。     

低碳闭环物流网络模糊目标规划模型及算法

为了解决模糊环境下的低碳闭环物流网络设计问题,综合考虑网络中的模糊性、碳排放和响应能力问题,对于设施是否联合以及设施选址和节点间的运输路线决策,采用具有不同重要性和优先级的模糊目标规划方法,以最小化物流成本、最少化碳排放量和最大化响应能力为目标,建立了闭环物流网络模糊混合线性规划模型。根据问题的特点,以MATLAB为平台,编写了一个基于路线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对比分析,结果验证了所提遗传算法的可行性,并通过例子验证了模糊目标规划模型可以解决3个目标之间的冲突,表明了其决策的有效性和实用性。