基于顾客需求异质性的多级自提点选址研究

为实现自提服务的供需匹配,提高网点和网络的运行效率,研究了多级自提点选址问题。在物流服务需求多元化的背景下,考虑顾客需求的异质性,将目标顾客划分为高级顾客、中级顾客和初级顾客,相应建立包含自提服务中心、自提服务点和自提服务站3个层级的嵌套型自提网络结构。在此基础上,基于自提点层级、顾客需求类型,构建兼顾顾客效用和企业成本的多目标选址模型。针对优化问题,采用粒子群算法进行求解,并用案例验证了模型和算法的有效性。结果表明,自提点的总成本随着顾客效用增加而增加;当企业发展战略聚焦中高端顾客时,可优先布局自提服务中心和自提服务点;反之,优先布局自提服务站。     

基于双层规划的生鲜自提柜节点选址研究北大核心CSSCI

通过结合生鲜自提柜选址影响因素及其自身特点,建立双层规划选址模型来刻画企业选址决策及消费者偏好行为之间的相互关系。上层企业决策中加入因新鲜度损耗带来的需求损失及距离惩罚成本,下层消费者行为偏好模型中加入新鲜度损失成本及自提出行成本。通过设计内外层嵌套遗传算法和基于消费者的匹配算法对算例进行求解,验证模型可行性及算法效率,并针对产品新鲜度、需求损失率及消费者取货成本参数进行灵敏度分析,得出新鲜度、需求损失及取货成本参数将对模型最终的决策产生深远的影响,并导致总成本分别上涨5万元、23万元及8万元左右。     

基于双层规划的生鲜自提柜节点选址研究

通过结合生鲜自提柜选址影响因素及其自身特点,建立双层规划选址模型来刻画企业选址决策及消费者偏好行为之间的相互关系。上层企业决策中加入因新鲜度损耗带来的需求损失及距离惩罚成本,下层消费者行为偏好模型中加入新鲜度损失成本及自提出行成本。通过设计内外层嵌套遗传算法和基于消费者的匹配算法对算例进行求解,验证模型可行性及算法效率,并针对产品新鲜度、需求损失率及消费者取货成本参数进行灵敏度分析,得出新鲜度、需求损失及取货成本参数将对模型最终的决策产生深远的影响,并导致总成本分别上涨5万元、23万元及8万元左右。     

考虑顾客拥塞成本的自提点容量优化研究

随着电子商务的发展,自提作为重要的末端配送方式之一,逐渐被电子商务企业、物流企业和末端顾客所接受。现有的自提点的服务能力已经不能满足旺盛的使用需求,而自提点容量和顾客需求不匹配的问题逐渐凸显。企业根据一段时间内较稳定的需求量,对自提点容量进行优化,以提高自提点效率,避免出现资源闲置的情况。通过分段效用函数刻画顾客效用,通过概率函数刻画顾客选择行为,引入拥塞时间函数,构建基于加权的企业改建成本和顾客等待成本之和最小为目标的自提点容量优化模型。针对优化问题,采用烟花算法求解,并通过案例验证了模型和算法的有效性。结果表明,企业改建成本和顾客拥塞成本随着薪资水平的提高,大体呈现缓慢上升的趋势;随着企业建设成本权重的上升,企业改建成本和加权总成本总体上呈逐渐降低的趋势,而顾客拥塞成本则缓慢上升。     

考虑顾客有限理性的汽车租赁需求无约束估计方法

租车系统的预订数据不能代表顾客真实需求,库存控制导致供需不匹配,也会产生需求的“溢出”和“再现”。无约束估计多以短视型或策略型为假设,导致顾客的有限理性行为没有被充分考虑。以多价格等级车型的租赁需求为研究对象,基于顾客的有限理性形成租赁决策,用Logit模型分析顾客选择行为,结合前景理论的价值函数求得顾客效用,以分析需求转移行为,实现无约束估计。算例表明,多车型Spill改进模型能有效避免需求高估,并解释真实需求对收益的影响程度,存量控制收益提高了0.81%。     

基于DEA的电子废弃物回收点选址

逆向物流网络设计中的回收点选址决策是一个多目标决策问题,涉及成本和回收率等多种目标.现有研究大都基于距离或成本等单一目标,以回收点为研究对象,建立非线性的混合整数规划模型,设计复杂的算法完成相应的选址决策.从实际问题出发,基于DEA理论,改变现有研究方法中以回收点为研究对象的传统思维,以决策方案为决策单元建立相应的回收点选址决策的DEA模型,大大简化了计算的复杂性.最后,采用一个算例分析说明了所提方法的合理性和优越性.     

考虑客户满意度的物流末端节点选址模型及算法

为了解决自取货的物流末端单一节点选址问题，在服务顾客数量和地理位置已知的前提下，考虑最远取货距离的约束，建立以客户满意度模糊隶属度为目标函数的数学模型。为了求解该模型，运用均值聚类给出初始可行节点，以满意度较小的客户为顶点，在分析其合理性的基础上，设计基于三角形外心和等分点的启发式算法优化初始解，算法允许接受一次次优解以避免陷入局部最优，并通过记忆数组来跟踪搜索过程，最终输出过程最优解。最后给出算例分析，证明了所提出的图上寻优算法优于均值聚类和点密度聚类算法。     

基于成本/收益权衡的多元需求FIP选址研究

需求种类分析对选址决策至关重要,考虑了消费者需求种类为多元化,且各类需求间有影响的网络上截流(FIP)选址问题,引入路径上需求损失函数,建立了收益最大和总的建设成本最小的双目标的多元需求FIP(mDFIP)的新模型。所建立的模型为NP-hard问题,设计了多目标演化算法求解模型,最后通过具体的算例与基于ε约束法的分支定界法进行比较,结果表明在求解效率上多目标演化算法具有很大优势。     

无回收市场下以旧换新策略对回收中心选址的影响

在无回收市场前提下,构建了一个以旧换新策略下新的回收中心混合整数非线性规划选址模型,以使回收中心净利润最大.并提出了启发式算法来解决大规模选址问题,最后算例分析了制造企业品牌差异对回收中心净利润的影响.     

具有地区零售饱和度限制的竞争型零售网点选址模型

零售网点的选址在零售业经营决策中占有至关重要的地位.研究了零售网点选址的两个关键影响因素,即零售引力法则和零售饱和指数;综合分析了两个因素对零售网点选址决策的影响.在考虑零售引力法则和零售饱和度的基础上,建立了竞争型零售网点选址的二次规划模型,并给出MaX-Min蚂蚁算法,最后通过具体的算例与全枚举法作了比较.结果表明,该模型和算法可以用于零售网点的选址决策中,并能够有效地得到问题的近似解.     

考虑顾客延误损失的配送中心选址双层规划问题研究

配送网络中存在潜在的延误风险。针对延误情景下配送中心选址问题,提出双层规划模型。上层是企业选址的0-1规划问题,下层是顾客对设施目标选择的0-1规划问题,并考虑配送距离、时间延误造成的损失等因素对顾客选择的影响。通过层次遗传算法,对具体案例进行分析。结果表明,选址成本与顾客损失效用之间的反比关系,有效选址可以缩短物资配送距离和配送时间,从而降低选址成本和减轻顾客损失。     

基于分级选址模型的学校选址问题

考虑到我国中小学选址问题的特性,本文引入分段效用函数,综合考虑距离、服务质量等多种选址因素,提出基于效用函数的分级的带容量限制的中位模型。模型约束条件包括需求的全覆盖、设施的最小容量约束、需求点就近分配给设施点、需求点单一分配给设施点及开放与关闭设施数目限制等。本文使用拉格朗日松弛算法,以武汉市经济技术开发区为例,就目前学校选址及分配的合理性问题、学校最小容量的合理设置问题和需求波动后的重新选址及分配问题进行了分析。     

综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型

研究应急物资储备库选址理论和方法在应对当前频发的重大突发事件具有重要的现实意义和理论价值。针对现有设施选址理论存在的局限性,提出综合模糊TOPSIS决策的应急物资储备库多级覆盖选址模型。在分析应急物资储备库选址影响因素的基础上,构建应急物资储备库选址评价指标体系,运用模糊TOPSIS方法对候选应急物资储备库进行初选;基于"备用覆盖"和"部分覆盖"思想,建立应急物资储备库多级覆盖选址模型,运用遗传算法对模型求解,确定最终选址方案;以一个算例对算法进行验证,分析了算法的有效性。     

设施数目不确定情况下的截流选址问题

由于选址决策的长期性,相关参数会随着时间而变化,所以选址问题存在很多不确定因素.针对在最终设施数目不确定,但已知相应概率的情形下,研究了如何选择初始设施的位置,使得期望值最大的截流选址问题,并建立了整数规划模型.在此基础上给出了未来至多新建一个设施时的启发式算法,并通过算例,与分支定界法进行比较.结果表明,该算法能得到较好的结果.     

考虑退货的多商品多来源闭环选址库存问题模型与算法

考虑客户需求多元化,商品来源多样化以及存在商品退货这些现实情况,集成设施选址和库存策略进行优化,构建考虑退货的多商品多来源闭环选址库存问题模型。针对该模型的特点,通过引入截断选择机制、改进变异与交叉策略,设计改进的混合差分进化算法对该模型进行整体求解,并通过算例证明了该模型和算法的可行性与有效性。最后,通过算法对比分析,证明改进的混合差分进化算法在运行时间、求解精度上均更优。     

组合折扣条件下带有可变提前期的库存策略

为了有效地分析随机需求条件下库存策略,在连续库存补货策略中考虑运输和采购的组合折扣且进货提前期为可变情形,建立订单量、再订货点和进货提前期优化决策模型,并设计模型求解的有效算法.最后通过算例,验证模型的有效性和实用性,并就考虑运输与不考虑运输条件下的库存策略进行了比较分析,就模型主要参数对订单量、再订货点、进货提前期和...     

顾客满意度导向的供应链三层目标优化研究

针对在订单突然增加的情况下供应链系统如何协调顾客满意度和企业利润的问题,将核心企业作为协调中心,优先考虑顾客满意度,并兼顾供应链节点企业利润,利用多层目标规划理论建立三层决策优化模型,并用模糊隶属度原理将多目标问题转化为单目标问题,设计了基于交互协商的三步求解算法,利用遗传算法对转化后的模型进行求解。最后,通过数值算例验证了此三步求解算法的可行性和一定程度上的先进性。     

核心企业主导型供应链金融的序贯互惠博弈模型

以DK序贯互惠博弈模型为基础,在一般化假设基础上,构建了核心企业提供供应链金融支持的供应商与核心企业合作行为的两阶段序贯互惠模型。推导得出了在供应商完全理性假设条件下和具有互惠动机条件下供应商与核心企业博弈行为的序贯互惠均衡(sequential reciprocity equilibrium,SRE),并在此基础上提出命题1、2、3,分别指出供应商具有完全理性、供应商具有互惠动机但核心企业不提供支持与核心企业提供支持三种情形下的合作行为。最后,算例验证了论文所得结论。该研究结论将对供应链金融合作关系决策提供积极的参考价值。     

考虑顾客耐心的呼叫中心等待提示决策模型

通过向客户提示可能需要等待的排队时间来改善顾客满意度是目前呼叫中心的重要手段之一。实践表明,提示时间长短的确定对顾客满意度和呼叫中心效用具有重要影响作用。基于排队论建立了考虑顾客心理行为影响的最大系统效用优化模型,并给出了基于混沌搜索的求解算法。针对一类带有排队等待时间提示的M/M/N+M排队模型,研究了排队时间提示对顾客耐心心理与放弃行为的影响规律,用概率函数描述了顾客心理变化和放弃行为,推导了稳态下的排队系统的性能计算公式,构建了最大化系统效用值的优化模型和混沌搜索求解算法。数值实验验证了算法的收敛性和有效性,并给出了不同耐心顾客群体和呼叫中心运营模式下的系统最优提示时间策略和效用值的变化规律,作为实际工作中的指导准则。     

考虑设施可靠性的线状需求物流节点选址研究

为了解决交通线路建设物资的物流节点选址问题,在服务线路和需求密度已知的前提下,考虑物流节点可靠性以及物资运输时间约束,建立以运输成本和时间惩罚成本之和为目标函数的数学模型。为了求解该模型,在经典p-中值选址模型基础上,采用线积分取代离散点来表示线状需求,证明目标函数在给定区间内为凸函数,并利用二次插值和黄金分割法相结合的算法对模型进行求解。通过对是否考虑可靠性的2种选址结果进行对比研究,以及对可靠性间的相关性对选址结果的影响进行灵敏度分析。算例分析表明,与不考虑可靠性相比,提高可靠性可以降低选址系统运营总成本,也可定量地刻画出可靠性间的相关性对选址结果的影响。