产品组合决策模型研究

为了克服传统产品组合决策理论方法的缺陷，国外一些学者分别以作业成本法和约束理论为基础，提出了基于作业成本法和基于约束理论的产品组合决策模型．前者假设制造费用是完全可控的。后者则假设制造费用是完全不可控的．在分析了两种模型存在的缺陷的基础上，依据制造费用部分可控假设构建了改进的产品组合决策模型，对上述两种模型的严格假设予以释放，使模型更具广泛的适用性．     

家电回收的闭环物流网络选址模型

在逆向物流及闭环供应链理论研究的基础上,立足于家电行业,构建废旧家电回收的闭环物流网络体系。提出一个包括供应商、加工厂、配送中心、零售商、回收中心在内的多阶段闭环物流网络选址模型,该模型以经济成本最小和顾客服务水平最高为约束目标,确定配送中心、回收中心的位置。在对该问题进行分析的基础上,提出了针对该多目标模型的粒子群优化算法,并结合罚函数法对目标函数进行寻优。结合具体案例说明了该选址模型及其求解算法的应用。     

一个可求解非线性约束的CLP编译方案及其优化

描述了一个优化的约束逻辑程序设计（ＣＬＰ）系统的编译方法和编译优化策略．该系统是一个多重论域的ＣＬＰ系统,以区间算术和约束传播作为离散域和实数域上约束求解的统一方法,具有求解非线性约束的功能．实现为一个基于扩充的ＷＡＭ指令集的编译系统．在国内外已有的ＣＬＰ系统中,我们尚未见到同时具有多重论域,非线性约束求解和编译实现这３项特征的类似系统．     

煤炭企业退出战略决策模型及其实证研究

运用技术经济学原理，构建煤炭企业退出的战略决策模型和基于神经网络的组合预测模型，并将这些模型应用于我国煤炭企业退出战略决策的实际，进行了实证研究．结果表明：基于神经网络组合预测模型不仅比单一预测方法能够从整体上提高预测精度，而且能避免最优组合预测模型有时出现负权重的不足．而此结果已为HK集团所采纳并付之于实践的现实，又从实践角度证明了所建立的战略决策模型的有效性．     

回收不确定再制造逆向物流网络优化研究

考虑到逆向物流再制造过程中各消费区废旧产品回收点回收数量的不同,采用区间描述回收量的不确定,建立了一个多目标的再制造逆向物流LRP整数规划模型。基于运筹学的两阶段分解算法求解,第一阶段利用混合整数规划进行选址,第二阶段通过表上作业法得出最优的运输方案。设计的数值算例结果验证了模型和方法的有效性.     

基于供应链的逆向物流研究

随着社会经济的快速发展,企业对资源能源的需求越来越大。面对全球资源的有限性和发展循环经济的必要性,开展基于供应链的逆向物流研究,探讨逆向物流的组织模式、物流系统的规划以及开闭环供应链下逆向物流的回收模式对于实现经济的可持续发展,增强企业核心竞争力具有重要意义。     

基于TPS模型的现代餐饮物流配送系统研究

餐饮物流配送系统主要包括两种类型:自有型配送系统和第三方配送系统。将现代物流配送理念应用于基于TPS模型的餐饮商业模式的路径主要涉及餐饮物流系统与业务处理系统的协同问题,餐饮物流系统与客户关系系统的协同问题,自有型配送系统与第三方配送系统的系统问题。     

基于鲁棒优化的不确定需求下应急物资配送多目标决策模型

针对应急物资配送决策具有不确定性和突然性等特点,提出了一种基于多目标鲁棒优化不确定需求下的应急物资配送决策模型。在分析应急需求的随机性、应急物流设施点的需求不确定风险和路网中断风险的因素上,确定了以物资需求点的救援时间满意度之和最大、系统总成本最小以及物资到达需求点的救援时间之和最小为目标,构建了多目标鲁棒优化模型,并运用Matlab软件求解。以一个山区发生自然灾害作为突发事件为例,验证了多目标鲁棒优化模型的有效性和正确性。研究结果表明：不确定需求下应急物资配送中,决策者可以依据本文多目标鲁棒优化模型权衡利弊,制定出既具有应对风险能力,又能快速反应的救援方案。     

产品组合决策模型研究

为了克服传统产品组合决策理论方法的缺陷,国外一些学者分别以作业成本法和约束理论为基础,提出了基于作业成本法和基于约束理论的产品组合决策模型.前者假设制造费用是完全可控的,后者则假设制造费用是完全不可控的.在分析了两种模型存在的缺陷的基础上,依据制造费用部分可控假设构建了改进的产品组合决策模型,对上述两种模型的严格假设予以释放,使模型更具广泛的适用性.     

基于模糊神经网络的再制造逆向物流模型研究

再制造逆向物流过程中,影响废旧产品回收水平的因素众多,各定性因素、定量因素之间又相互影响,因此整个系统相当复杂。要对这种复杂系统不完整的、无规律的数据进行预测,基于统计方法的定量预测建模技术无法解决,因为这类模型无法适应环境变化或者由系统本身非线性引起的系统结构的变化。因此,应该研究采用非网络模型参数调节的建模技术来预测其不确定性。为此,本文应用模糊神经网络理论对再制造逆向物流模型进行研究,主要建立了废旧产品回收时间间隔的预测模型和废旧产品回收量的预测模型,两个模型经过数据修正调整,可以直接获得对产品销量、仿真回收量以及预测回收量随时间的变化情况。     

基于低碳理念的多级物流网络优化设计

针对碳排放成本对物流网络优化设计的影响,提出了基于低碳理念的多级物流网络优化设计方法.通过对物流节点开关状态进行调整,构建了考虑碳排放成本的多级物流网络优化设计模型,解决了多级物流配送网络中间节点选择和需求分配等多种决策问题.根据多级物流配送网络设计问题的特点,使用遗传算法分别对考虑碳排放和不考虑碳排放两种情况进行仿真分析.结果表明,在考虑碳排放约束的情况下,多级物流配送网络的成本明显降低,比不考虑碳排放的传统方法更具现实意义.     

基于模拟退火算法的逆向物流网络设计研究

逆向物流的兴起使物流的网络设计问题显得更为复杂,为此建立了混合整数设计模型,借助于模拟退火算法综合研究了正逆向结合的物流网络设计问题。通过对算法在不同控制参数下所得结果进行比较,得出了网络设计中各设施的选址结果以及系统运作费用最小时的运输路线,并且求出了最小运作费用。数值试验表明在处理逆向物流网络设计问题中模拟退火算法能够在较短的时间得出系统的设计方案,是一种比较可行的算法。     

面向LDSS的回程配货网点SOFM选址建模方法

针对我国第三方物流企业回程配送作业效率普遍不高的问题，从物流企业回程物流设施网络构建角度出发，运用人工神经网络自组织理论，分析了回程配货的特点，构建了回程配送网点SOFM选址模型.结合实例进行方法应用，运用Witness仿真软件对所建立的模型在有无回程配货网点的两种情景下进行仿真分析，验证了科学合理的回程配货网点可以支持企业提高运送效率并减少运作成本，具有一定的可行性，为构建LDSS提供了理论基础准备.     

制造企业物流多智能体建模及其应用

通过对企业生产物流系统的研究,利用多智能体技术对企业生产物流进行建模.该多Agent模型有两个层面的模型:(1)车间作业层面的生产物流多Agent模型,此模型包涵加工Agent、搬运Agent、零部件Agent等7个子Agent;(2)控制层面的多Agent模型,此模型包涵了管理Agent、计划Agent、决策Agent等9个子Agent.同时详细地介绍了各个子Agent的各自功能,各个子Agent按生产要求进行统一规划和协调,形成一个统一的整体.并以一个4工件4机器的柔性JSP调度为例,比较了故障前后各台机器的利用率所发生的变化,以此说明该模型是可行的,有效的,多Agent非常适合制造企业物流建模.     

逆向物流的流程分析及仿真

逆向物流作为一种有效的环保手段之一,越来越受到企业的重视.分析了逆向物流与正向物流的区别,重点探讨了IDEF0、QUEST软件在逆向物流建模和仿真中的应用,并初步建立了一个逆向物流的仿真模型.     

基于语义网的物流知识协同模式研究

实现物流管理的实时性、敏捷性、高效性和可视化是提升物流供应链的核心竞争力的客观需求。据此将知识协同理念和知识管理技术应用于物流管理,给出了物流知识协同的概念,阐述了物流知识协同的知识集成性、群决策支持性和智能性等新特征,分析了物流知识协同在语义网中应用的比较优势,并设计出基于语义网的物流知识协同模式,从而实现了知识资产的增值和协同效应的产生。     

一类基于物流服务水平的企业最优物流成本策略

依据博弈论原理,把企业物流服务水准的确定视为一种博弈,按照Nash均衡解的要求,建立客户对企业物流服务水准的需求分布及效用结构模型,导出均衡条件下企业选择不同物流服务水准所实施竞争策略的相应物流收益函数,使企业能够制定最优的物流成本和物流服务决策。     

基于Multi-Agent的供应链企业逆向物流库存模型研究

为了更好更快地实现国家规定的循环经济目标,当今企业也积极参与建设逆向物流工程。库存问题是逆向物流研究中最重要的内容之一,在采用Agent的建模思想基础上,充分考虑影响逆向物流供应链库存管理的各种复杂因素,抽象出交互、制造商、销售商、回收、信息和设计商等六大供应链逆向物流功能,由此组成供应链逆向物流库存系统的六类Agent,从而建立了基于Multi-Agent的逆向物流供应链库存控制模型。     

基于成本分析方法的物流配送网络系统定位研究

提出一种基于成本分析的物流配送网络系统定位方法。从网络结构全局出发,应用网络理论、运营成本理论、需求分布及路径形式等知识,给出了表示网络中所有中转站成本和选择配送运输成本的一个一般总成本模型。仿真实验说明了该方法是辅助第三方物流企业决策设计其配送网络系统结构的一种有效方法。     

多目标进化算法在物流配送中心选址中的应用

传统的物流配送中心选址模型过于单一地追求物流成本的最小化,而没有考虑服务的质量与效率．本文将顾客时间满意度作为度量物流服务水平的一个标准,提出了物流配送中顾客时间满意度的计算方法,建立了以物流成本最小化和时间满意度最大化为目标的物流配送中心选址多目标优化模型．采用一种基于NSGA一Ⅱ的多目标进化算法来求解,通过选择合适的编码方法和遗传算子可以得到模型的最优解,并通过实际算例说明了模型和算法的有效性．该模型能一次得到多组有效解,从而可以为物流配送中心选址提供更加全面的决策支持．