生产成本和需求同时扰动下供应链的协调

为提高供应链的运作效率,在市场需求为零售价格的线性函数假设下,考虑一个由单供应商单零售商组成的两级供应链,当干扰事件造成生产成本、市场规模和价格敏感系数同时扰动时,构建了一个两级供应链的博弈模型.研究了在集中化决策下供应链的最优应对措施,以及分散化决策下当供应商为Stackelberg博弈主导者情形时的供应链的协调机制.研究结果表明,在稳定情形时供应链制定的生产计划有一定的鲁棒性,但当扰动超过一定的范围时,供应链应该调整生产计划并设计新的契约才能达到协调.通过算例验证了相关结论.     

智能蚁群算法解决公交区域调度问题研究

针对多条运营线路的公交区域调度问题，给出了人员调度问题的改进模型，模型的目标是在满足工作时间、跨度时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小。论文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进。对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过仿真，对模型的正确性进行了验证。证明了改进蚁群算法解决公交调度问题的高效性和较强的适用性。     

多式联运的最短时间路径-运输费用模型研究

随着经济的迅速发展，单一的运输方式越来越不能满足来自客户的敏捷制造、快速响应市场、物流供应链管理等诸多方面的需求，多式联运为之提供了良好的解决方案；多式联运运输网络考虑了节点间的运输时间、节点处的运输方式转换时间以及可能发生的货运延迟；给出了多式联运下的路径最短时间模型，并根据求得的最短时间路径提供了相应的运输费用模型，为多式联运的相关研究工作提供了理论基础。     

基于ASP的企业物流管理模式

目前,研究适合于中小企业管理模式的相关论文已有很多,本文则是基于比较流行的ASP思想提出了广义ASP中小企业管理模式。 何谓广义的ASP ASP(Application Service Provider),译为“应用服务提供商”。顾名思义,它可以对企业提供在线业务应用服务和管理服务。具体的操作过程是:企业将有关生产经营活动的数据信息及生产经营特点传递给ASP,由ASP通过软件处理后,传递给企业使用。ASP负担软件,硬件的购买、安装、构造、维护,企业通过软件租用或租赁形式来获得服务。ASP实际上是一些为第三方提供服     

港口集装箱码头轮胎式龙门吊优化调度研究

随着贸易全球化的到来,集装箱运输业飞速发展,港口集装箱码头受到越来越多的重视。轮胎式龙门吊体积大,作业效率低,该环节 已经成为码头作业的瓶颈。提出了轮胎式龙门吊优化调度混合整数规划模型,研究了定量作业条件下的龙门吊优化调度问题,通过实际案例分 析为码头管理者提供决策支持。     

基于运输费用分解法的多周期随机存贮运输问题研究

在分析传统FPP方法不足的基础上， 提出了一种求解存贮运输问题的新方法——运输费用分解法. 研究了该方法的特点和适应范围， 并应用该方法求解了一类多品种多周期随机需求的存贮运输问题，构造了求解该问题的启发式算法. 实验结果表明，TCPP方法能够有效地求解复杂的多周期随机存贮运输问题.     

智能蚁群算法解决公交区域调度问题研究

针对多条运营线路的公交区域调度问题，给出了人员调度问题的改进模型，模型的目标是在满足工作时间、跨度时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小。论文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进。对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定，改进了算法转移策略和信息素更新策略。给出了算法的实现步骤。通过仿真，对模型的正确性进行了验证。证明了改进蚁群算法解决公交调度问题的高效性和较强的适用性。     

城市交通需求管理的探讨

城市交通需求管理的探讨申金升，徐一飞一、引言随着社会经济的迅速发展和城市化进程的加快，我国城市交通建设也有很大进展，但也面临着一些紧迫问题，形势不容乐观。例如，交通需求长期持续增长，供需矛盾远禾从根本上得到缓解；受政府财力的制约，基础设施的建设速度难...     

蚁群算法及其在有硬时间窗的车辆路径问题中的应用

为求解有硬时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于可行解两阶段构造策略的自适应混合蚁群算法.在第一阶段,用蚂蚁的局部遍历代替传统的全局遍历,每个蚂蚁采用蚁群算法进行局部遍历,构造一个回路,蚂蚁转移采用回路两阶段构路策略;在第二阶段,由前一阶段所构造的回路通过采用近似解可行化策略来组合形成可行解.此外,为提高算法的寻优能力,在转移规则中引入了基于时间窗的紧迫性因子和匹配度因子,并与节约算法和爬山法有机结合.实验结果表明,自适应混和蚁群算法性能优良,能够有效地求解有硬时间窗的车辆路径问题.     

基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题．蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,可以很好地解决旅行商问题(TSP)．在分析VRP与TSP区别的基础上,构造了求解VRP的自适应蚁群算法．指出可行解问题是蚁群算法的关键问题,并重点对该问题进行了研究,提出了近似解可行化等解决策略．实验结果表明,自适应蚁群算法性能优良,能够有效地求解VRP问题．