整车物流网络规划集成优化模型研究

优化整车物流系统配送网络可降低成本,为此,建立了综合考虑运输规模效应、库存控制策略、设施和服务质量等决策因素的整车物流网络规划集成优化模型。给出了一种流预测和遗传算法相结合的求解方法。在遗传算法中采用二进制码和自然码组合的编码方式,使得每个合法染色体都代表一种可行物流网络结构。为了解决适应度函数中的工厂与分销中心之间的运输成本计算困难的问题,提出了流预测算法,用于确定产品在工厂、集货中心和分销中心构成的凹费用流网络中的最优运输路径,进而获得适应度函数值。最后,通过仿真试验验证了优化模型的正确性和算法的有效性。     

制造/再制造物流系统集成分区-选址-运输问题研究

在综合考虑制造/再制造物流系统的分区,选址和运输问题,以及运输和设施建设成本的规模经济效应的基础上,建立了两阶段规划模型,用来确定客户分区,选址方案,配送、回收的物流分配和运输路径,使运营周期内的净收益最大.最后通过一个算例验证了模型和算法的有效性.     

不确定需求和能力约束下的多目标多工厂生产计划

针对多个具有供需关系的制造工厂和多个地域分散的客户组成的供需网络,研究了不确定需求、生产能力和运输能力条件下的多周期多目标生产计划方法,决策变量为每个周期上工厂的生产计划及工厂间的运输计划,优化目标为最大化总利润与最大化任意客户的平均客户满意度.利用模糊数描述不确定参数,在建立问题的混合整数规划模型后,将此模糊数学模型转化为最大化满意度的加权和模型,并提出了禁忌搜索与后向启发式方法相融合的B-TS算法.计算实例证明,B-TS算法能够有效获得多目标多工厂生产计划.     

基于CMI的废旧轮胎回收系统多周期LRIP

为提高废旧轮胎回收的效率和效益,针对废旧轮胎规范化回收系统优化问题,建立了一种基于回收商管理库存方式的多周期定位-路径-库存问题优化模型,并据此进行回收中心开设地点选择、收集车辆路径安排以及回收点与回收中心的两级库存控制的联合优化决策。设计了一种两阶段启发式算法:阶段1采用先定位-分配,后安排车辆路径和库存的方法,基于系统总成本最小求得初始解;阶段2采用改进启发式搜索方法搜寻更优解。示例分析结果表明了该模型和算法的有效性,并证明了回收商管理库存方式可以显著提高废旧轮胎回收系统的运营绩效。     

一类参数和时滞不确定的闭环供应链动态模型与鲁棒H∞控制

建立了一类参数与时滞不确定的闭环供应链动态系统模型,包括具有参数不确定的产品回收模型、具有时滞不确定的再制造模型、具有参数和时滞不确定的第三方逆向物流模型三种典型的闭环供应链模型。分析了闭环供应链动态系统的鲁棒运作问题。针对闭环供应链动态系统运作过程中参数与时滞不确定干扰的问题,给出了解决供应链动态模型的鲁棒H∞控制策略及其线性矩阵不等式算法。通过库存状态的静态反馈控制,抑制了供应链动态系统中的不确定性干扰,使供应链运作达到理想状态。最后,以结合国内钢铁行业废钢回收运作状况为背景,进行了仿真计算,并验证了鲁棒H∞控制结果。     

基于成本切换的闭环供应链离散动态模型及其模糊鲁棒控制

为研究Internet环境下基于成本切换的不确定闭环供应链运作问题,建立了一类基于成本切换的闭环供应链动态模型,该模型包括基于成本的切换信号向量以及第三方逆向物流服务商回收和制造商自行回收两个子系统,该模型的逆向物流部分包括废旧产品回收再制造部分和产品无偿回收部分.针对闭环供应链系统在第三方逆向物流服务商回收和制造商自行回收两种模式切换过程中成本波动较大的问题,分析了闭环供应链切换系统的运作过程,且在运用Lyapunov-Krasovskii函数方法和并行分布补偿算法的基础上,以线性矩阵不等式形式提出和证明了闭环供应链切换系统渐近稳定的充分条件,并设计了切换律.通过一个仿真例子验证了所提方法的有效性.     

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.     

不确定环境下闭环供应链的回收—生产—分销协同计划

为了提升闭环供应链网络的协同运作绩效,在市场需求和回收产品供应数量不确定环境下,针对由一个进行拆卸、检验的联合回收中心,多个进行制造和再制造的生产工厂,以及多个进行销售和下游回收的分销中心组成的三阶段闭环供应链系统,建立了回收—生产—分销三层协同计划模型。该模型充分考虑了各级成员企业之间物料流动的相互关联和各自不同的运作目标,能够确保整个系统协同运作。基于决策交互的特点,设计了分层迭代整体求解策略,并在单层求解过程中设计了双倍体自适应遗传算法。最后,通过一个汽车发动机生产供应网络的仿真算例,验证了模型和方法的适用性和有效性。     

制造/再制造物流网络优化设计的多周期静态选址模型

制造/再制造物流网络优化设计是制造/再制造物流管理的重要组成部分.考虑到物流系统不同时间段设计参数的差异,建立了物流网络优化设计的多周期、有能力限制、正逆向物流集成运作的混合整数非线性规划模型.利用该模型可以确定制造/再制造混合系统中各种物流设施的位置、数量及其相应的物流量分配,还可以获得计划期内的系统最小总费用.为快速有效地得到设计结果,提出了模型求解的混合遗传算法,介绍了算法的实现步骤.最后通过算例验证了模型及其算法的有效性.     

不确定环境下的鲁棒多产品、多周期供应链网络设计模型

在成本和客户需求不确定的条件下,研究了由供应商、工厂、分销中心和最终客户构成的多产品、多周期供应链网络设计问题。针对成本和需求不确定性,采用情景树方法进行建模。在同时考虑解鲁棒和模型鲁棒基础上,建立了以供应链运作绩效最大化为目标,网络结构设计、物流运作等为约束条件,节点选择、连接路径等网络要素和生产、运输、库存等物流量为决策变量的鲁棒供应链网络设计模型。针对由不确定情景数众多导致的模型规模过大的问题,通过情景缩减技术进行了筛选,降低了求解难度。最后,通过数值算例验证了文中所建鲁棒供应链网络设计模型的稳定性和有效性。结果表明,所提出的供应链网络设计模型在确保总体绩效的同时,能够有效应对成本和需求的不确定性扰动,并为具有不同风险偏好的决策者提供了更多可供选择的方案。