带时间窗约束的逆向物流路径优化研究

目的 研究退货逆向物流的路径优化,以降低企业成本,促进退货逆向物流的发展。方法 聚焦于退货逆向物流的路径优化,充分考虑了运输成本和时间窗违规的惩罚因素,构建了一个旨在最小化回收成本的车辆路径优化模型。为了克服平衡优化器（Equilibrium Optimizer,EO）算法容易陷入局部最优的限制,将其与变量邻域下降法结合起来加以改进,并将改进后的EO算法与模拟退火（Simulated Annealing,SA）算法进行比较分析,同时也将原来的EO算法与变量邻域下降法进行比较分析。结果 优化后的EO算法相比于SA算法配送时间减少8.82%,总成本减少4.63%;相比于优化前的EO算法配送时间减少1.40%,总成本减少3.55%。结论 改进后的EO算法在求解车辆路径优化模型上有更好的适应性和收敛性,可以有效减少成本,缩短路径和时间。     

多配送中心冷链运输路径优化

目的 在降低配送成本的同时,保证生鲜配送的顾客满意度。方法 综合考虑运输距离、配送时间窗约束、生鲜变质等因素,以运输成本、制冷成本、车辆调用成本、配送中心开放和闲置成本及自提点对配送时间和生鲜品质的满意度为目标函数,建立双目标生鲜配送路径优化模型。结果 利用非支配排序遗传算法求得了不同需求情况下的生鲜配送方案。结论 在不同的需求状况下,合理选择开放配送中心能够在保证一定顾客满意度的情况下,有效降低了配送成本。     

带时间窗车辆路径问题的并行遗传算法

采用并行遗传算法研究了带时间窗限制的车辆路径问题.通过设计并行算法和交叉、变异等算子提高了算法的计算效率和性能.通过计算若干benchmark问题,验证了模型的有效性.     

面向随机环境的带软时间窗多式联运路径优化

针对多式联运运输距离长、中转环节多,易受机械故障、交通堵塞、天气状况等随机因素影响的特点,建立了更加符合实际的带软时间窗约束的多式联运路径优化数学规划模型.考虑到模型求解的复杂度,设计了一种遗传算法,并根据模型最优解的特点减少了搜索空间.最后通过算例对方法进行了验证.     

考虑港口忙闲时间窗约束的多式联运路径优化

随着海运贸易量的持续增长,以港口为核心枢纽的多式联运引起了多方关注。为追求多式联运整体效益,立足承运商角度,研究集港模式下集装箱多式联运的路径优化问题,基于港口忙闲时间段考虑忙闲时间窗约束,兼顾中转节点的周期性时间窗以及各运输方式的班期限制,构建以总运输成本最小为目标的路径优化模型,并设计改进遗传算法(IGA)对模型求解。结果表明,与不考虑港口忙闲时间段相比,考虑该因素可令集港货物有效错开港口业务繁忙期,进而避免过高的预集港费和晚集港费;同时,忙碌时间窗越接近截港时刻,空闲时间窗之间的间隔越长,对承运商的影响越大,因此考虑港口忙闲时间窗的运输方案更为合理。     

危险化学品运输安全的相关问题阐述

本文从危险化学品运输特点进行了分析,介绍了危险化学品道路运输存在的问题,并提出了相应的对策。这对运输的安全管理具有重的参考意义。     

带软时间窗的电动车辆路径优化问题

纯电动汽车作为一种新型的交通运输工具,其以节能、低碳以及绿色的显著优势已经被广泛地运用到各种物流场景中,但是其受到续航里程和充/换设施不健全等因素的影响,使得与传统汽车相比具有更高的使用成本。为了降低电动汽车在物流配送过程中的使用成本,研究了带软时间窗的电动车辆路径优化问题,建立了以最小化路径成本、时间窗惩罚成本以及车辆使用成本为目标函数的数学模型,并设计了节约里程加改进的禁忌搜索算法对该模型进行求解。最后,结合算例对提出的混合启发式算法进行了检验与分析。     

危险货物道路运输安全的监督管理

对确保危险货物道路运输安全的主要监控环节进行了探讨。     

外卖配送路径多目标实时优化研究

随着外卖行业的不断发展,外卖配送的路径优化问题已引起学者们的广泛关注。但现有研究未将骑手的目标考虑在内,且未考虑动态场景下多目标如何设定权重的问题。因此,本文对外卖配送路径的多目标实时优化进行深入研究。建立多目标外卖配送路径优化模型。该模型不仅考虑订单履行时间、平台利润和骑手服务质量3个常用的目标,另外增加骑手等待时间和骑手空驶距离这两个目标,充分将外卖平台、顾客和骑手的目标综合考虑。设计动态调整权重的多目标外卖配送路径启发式算法,解决动态场景下多目标权重如何设定的问题。通过外卖配送的实时数据进行算例分析。结果表明,本文提出的算法可以有效对多目标的外卖配送问题进行实时路径优化,且订单的密集程度对骑手等待时间和订单履行时间有直接的影响。     

带调整时间的多目标流水车间调度的优化算法

为高效地求解带调整时间的多目标流水车间调度问题,提出了一种多目标混合遗传算法,此算法依据基于Pareto优于关系的个体排序数和密度值计算适应度,保持解的多样性,并采用非劣解并行局部搜索策略,提高算法的搜索效率.此外,引入精英策略保证算法的收敛性,在进化过程中通过淘汰掉个别最差个体,进一步加快解的收敛速度.仿真结果表明,新算法能够有效地解决带调整时间的多目标流水车间调度问题.     

提高包装产品价值的优化设计方法

提出多目标决策分析的问题,它综合考虑了技术指标和经济指标,用优化设计的方法提高包装产品的价值。     

危险品运输选线的定量风险评价模型

定量化风险评价是危险品道路运输选线的重要决策依据,但在如何定量其风险方面往往存在分歧。系统地总结了常见的危险品运输定量风险评价模型,将其划分为传统风险评价模型及其特例、感知风险模型、条件风险模型、侧重后果的避灾风险模型以及改进后的传统风险模型5类,分析了风险评价模型的性质和原则,对将来的研究发展提出了建议。     

基于均衡生产的启发式调度方法探讨

均衡生产是合理组织生产过程的基本要求,均衡生产目标的实现要靠合理的生产调度来保证.本文对平行加工时实现均衡生产的启发式调度方法进行了分析,并结合不同的优化目标进行了求解和比较.     

A multi-objective scatter search for the ladle scheduling problem

We consider the ladle scheduling problem, which can be regarded as a vehicle routing problem with semi-soft time windows and adjustment times. The problem concerns allocating ladles to serve molten steel based on a given steelmaking scheduling plan, and determining the modification operations for the empty ladles after the service process. In addition, combining the controllable processing time of molten steel, the other aspect of the problem is to determine the service start times taking into consideration the technological constraints imposed in practice. We present a non-linear mathematical programming model with the conflicting objectives of minimising the occupation ratio of the ladles and maximising the degree of satisfaction with meeting the soft windows. To solve the multi-objective model, we develop a new scatter search (SS) approach by re-designing the common components of SS and incorporating a diversification generator, a combination method and a diversification criterion to conduct a wide exploration of the search space. We analyse and compare the performance of the proposed approach with a multi-objective genetic algorithm and with manual scheduling adopted in practical production using three real-life instances from a well-known iron–steel production plant in China. The computational results demonstrate the effectiveness of the proposed SS approach for solving the ladle scheduling problem.     

考虑订单合批批量的在线制造商承诺交货期决策研究

承诺交货期策略即向所有顾客承诺一致的交货时间是在线制造商最常用的基于时间的竞争策略。制造商通过调整运营参数来改变交货时间以实现向顾客承诺的交货期。基于运营批量对生产提前期的影响,本文构建了考虑订单合批批量的承诺交货期决策模型,分析了各种参数对生产提前期与运输提前期决策的影响。研究表明,库存成本、单位产品的加工时间、顾客需求的价格敏感性和时间敏感性系数等参数对于在线制造商的生产提前期和运输提前期决策往往具有不同的影响。最后本文的算例验证了研究的结论。     

罐式危化品多式联运调度模型研究

随着我国危化品需求的快速增长,危化品运输事故也越频繁。为了降低危化品运输风险,保障运输安全,本文尝试将以罐式集装箱为载体的危化品调度问题与多式联运结合起来,建立了带时间约束的成本和风险最小的多目标规划模型。在此基础上,利用二维欧氏距离客观赋值的模糊算法求解模型。结合算例验证,将多式联运应用到危化品调度问题有利于降低风险,确保调度的安全性。同时,该方法能在风险可控的范围内,实现调度成本的最小化。     

考虑高铁时间窗和客户满意度的生鲜品公铁联运路径选择

针对生鲜品小批量、高时效的运输特点,提出将“高速公路+高速铁路”作为一种快速联运方式应用于生鲜品的多式联运中。以总成本最低为目标,以高铁服务时间窗、客户满意度为约束,构建基于模糊需求的生鲜品公铁联运路径选择与运输方式组合模型。以“哈尔滨-昆明”联运网络为例进行算例分析,应用Lingo12.0实现模型求解。结果表明,提出的“高速公路+高速铁路”联运方式在运输总成本和客户满意度方面均优于单一运输方式,且与“高速公路+航空”联运方式相比具有成本优势;采用灵敏度分析法,分别探究了置信水平、客户品质满意度约束值和时间满意度约束值的变化对运输总成本的影响关系,同时验证了模型的有效性,为“高速公路+高速铁路”方式下的生鲜品运输路径选择提供有益参考。     

面向垃圾分类的全柔性多车舱车辆调度优化研究

垃圾分类运输是垃圾分类政策有效实施的重要环节.现有分类运输方法以单车舱专用车辆为主,易造成车辆资源浪费、垃圾收集点拥堵等问题.为此,本文引入能同时独立运输多种垃圾的多车舱车辆,依托我国垃圾收运实际情况,对车舱设置、收运模式等进行分析;以此为基础提出全柔性多车舱车辆路径问题(full flexible-MCVRP)及优化模型,并采用遗传算法进行求解.实际算例表明,与现有专用车辆分类调度方案相比,本文所给多车舱车辆调度方案总行驶路径更短,收运效率更高.进一步,针对几种典型城市生活区域,研究了垃圾分类占比对车舱分配方案的影响,为多车舱车辆设计提供参考.     

A fuzzy goal programming model for the simple U-line balancing problem with multiple objectives

A fuzzy goal programming model for the simple U-line balancing (SULB) problem with multiple objectives is presented. In real life applications of the SULB problem with multiple objectives, it is difficult for the decision-maker(s) to determine the goal value of each objective precisely as the goal values are imprecise, vague, or uncertain. Therefore a fuzzy goal programming model is developed for this purpose. The proposed model is the first fuzzy multi-objective decision-making approach to the SULB problem with multiple objectives which aims at simultaneously optimizing several conflicting goals. The proposed model is illustrated using an example. A computational study is conducted by solving a large number of test problems to investigate the relationship between the fuzzy goals and to compare them with the goal programming model proposed by Gökçen and A?pak (Gökçen, H. and A?pak, K., European Journal of Operational Research, 171, 577–585, 2006). The results of the computational study show that the proposed model is more realistic than the existing models for the SULB problem with multiple objectives and also provides increased flexibility for the decision-maker(s) to determine different alternatives.