定位2运输路线安排问题的两阶段启发式算法

重点研究了集成化物流中一类特殊的定位一运输路线安排问题(LRP)的解决方法．LRP问题包括设施定位和运输路线优化两方面决策，属于NP-hard难题．由于问题的复杂性，提出基于假设前提的LRP模型及其两阶段启发式求解算法．该方法分两步实现：首先，采用基于最小包络聚类分析的启发式方法确定被选择的潜在设施及由每一个选中的设施所要提供服务的客户群；其次，运用带有控制开关的遗传算法求解每一确定客户类中的优化运输路线．提出利用两阶段启发式算法求解LRP问题，此方法实现容易、运算简单，一定程度上避免了遗传算法中的“局部最优现象”．仿真实验证明了该算法求解单目标LRP的有效性和准确性．     

定位-运输路线安排问题的遗传算法研究

定位—运输路线安排问题(LRP)是分销网络设计和物流管理决策中的难题。由于LRP是NP-complete问题,对它的求解方法大多局限于将其分解为定位—分配问题和车辆运输路线安排问题,或者是基于这种分解思想。文章通过对遗传算法(GA)中树编码、免疫遗传算法以及GA阶段进化策略深入地分析和研究,构建了定位—运输路线安排问题的遗传算法,它与以往算法最大的不同点就是并没有基于两阶段求解的思路,而是将LRP的解看作一个整体,从而减小了在进化过程中停滞于局部最优解的概率,提高了GA的计算效率和计算速度。文中详细叙述了针对LRP问题的树编码、交叉、变异、爬山、免疫、合并小路线等各种算子设计过程,并利用一实例来验证算法的可行性。该算法为LRP问题以及相关大规模组合优化问题的求解开辟了一个新的思路,同时也为GA中树编码在实际中应用做了有益的尝试。     

定位-运输路线安排问题的改进离散粒子群优化算法

定位-运输路线安排问题(LRP)是集成物流中的一个NP-hard难题,为求解一类特殊的LRP问题,提出改进的离散粒子群优化算法.该方法采用整体优化的思想,将LAP和VRP集成在一起.通过合适的粒子编码方式,并改进粒子的运动方程,引入相应的变异算子和趋同扰动算子等,使得算法的适用性和性能获得了改善.通过仿真实验及与另2个典型算法的比较分析,证明了该算法的有效性.     

震后应急物资供应点的多目标动态定位-分配模型

为提高救灾效率,需要研究震后应急物资供应点的定位-分配问题。因此,以需求效用最大化和物资分配公平性为目标,基于混合整数规划方法建立震后应急物资供应点多目标定位-分配模型。根据所建模型的特点,设计基于矩阵编码与小生境技术的非支配排序多目标遗传算法,对定位-分配问题进行求解。算例结果表明,该算法能够有效获得Pareto前沿,决策者可根据偏好与实际需要权衡多个目标,在Pareto前沿面上选择合适的决策方案。     

震后随机动态LRP多目标优化模型及算法*

为了在地震灾区快速配送救灾物资,建立了一个多产品多运输方式的随机动态应急配送中心定位—运输路线安排问题的多目标优化模型,据此得出不同阶段应急配送中心的定位以及救援物资运输路线安排决策方案。根据该模型的特点,提出一种基于动态规划和权重系数变换法的改进遗传算法,并运用罚函数法处理模型中的约束条件。算例分析表明了该模型和算法的有效性,能为应急管理部门提供辅助决策支持。     

震后初期应急物资配送LRP中的干扰管理研究

研究震后初期应急物资配送定位-路径问题（LRP）中的干扰事件实时决策方法,综合考虑灾区路网损毁情况、需求点的模糊需求量与时间窗限制、多方式配送等因素,以应急物资总配送时间最短构建了震后应急物流LRP的优化模型,并结合行为科学中对人的行为感知的研究方法从灾区需求点、应急决策部门、应急物流执行者三个方面分析干扰事件对应急物流系统的扰动,在此基础上以系统扰动最小为目标构建一个字典序的干扰管理模型。最后,根据模型特点设计干扰事件处理策略与混合蚁群算法予以求解。算例结果表明,该方法比全局重优化方法和局部重优化方法更加合理有效。     

基于电子眼的应急物流运输路径自动规划研究

传统应急物流运输路径自动规划方法无法对灾区路况进行整体把握,导致规划的路径中出现道路损毁的情况,车辆无法到达,影响安全的同时,绕路延长运输时间.因此,设计一种基于电子眼的应急物流运输路径自动规划方法.首先确定电子眼的相关参数,设计其工作逻辑,完成传输图像视频的遍历检测,为路径规划提供参考,选择GIS系统中的栅格数据,作...     

基于模糊优化的物流配送路径(MLRP)问题研究

研究采用嵌入模糊决策规则的遗传算法（即模糊优化方法）求解物流配送多目标定位-运输路线安排问题（MLRP）,重点考虑了时间和运输成本两个目标的MLRP的求解方法.该算法分成3个阶段,首先利用遗传算法对初始种群搜索选择优化配送路径;然后应用配送网络调度算法综合评价来确定配送路径中的关键路径和非关键路径;最后根据模糊决策规则计算其各个调度相应的指标,并对已挑选出来的染色体中的某些位基因进行调整,以提高算法的收敛性.计算机仿真结果证明了将此混合算法用于求解中、小规模物流配送问题的有效性.     

整车物流运输模型算法的研究

针对乘用车物流运输计划问题,本文建立了基于三维装箱问题的最优化装箱问题模型,提出了基于两阶段线性规划的处理算法。利用此算法,可在定义目标函数和约束的基础上,以较小的时间开销完成搜索空间的搜索,以得到最优化结果。在路径规划问题上,本文将路径规划问题简化为三角形路径规划问题,大幅减小了复杂度。最后,将两种算法相结合,可解决一般性的物流规划问题,并得到较优结果。     

军事物流系统架构及其调度决策

本文介绍了国内外军事物流系统现状及其发展趋势,根据实际情况提出构建军事物流指挥调度系统的可行性方案。现代物流调度指挥系统建设中,核心技术是物流系统的建模和优化以及指挥调度的智能化,本文提出了多目标优化的方法,用于解决物流管理中关键的定位—运输路线安排问题。     

航空紧急配送中的随机LRP模型及算法

针对震后紧急响应阶段路网中断和救援物资需求不确定性,建立航空物流中的随机定位—路线安排问题（LRP）模型,据此进行震后应急救援过程中救灾物资集散点和应急配送中心的定位以及救援物资空运路线安排的联合决策。根据该模型的特点,提出了一种改进的遗传算法,采用特定实值编码、罚函数法和物资需求量分割策略处理模型中的约束条件。算例分析结果表明,该模型和算法可以有效解决震后应急物流系统中的应急设施定位—分配和路线安排问题。     

定位—路线问题的遗传禁忌混合优化算法

研究了带软时间窗的定位—路线问题的遗传禁忌混合优化算法,该算法同时兼顾了定位—路线问题中的定位—配给和车辆路线安排两个子问题。给出的遗传算法与禁忌搜索算法的混合策略、遗传编码和相应的遗传操作方式,有效地提高了算法的求解效率和求解质量。最后,通过实验证明了算法的可行性和有效性。     

求解两级定位-路径问题的粒子群算法

为求解配送网络中的两级定位-路径问题,提出一种在粒子更新过程中融入路径重连启发式搜索策略的粒子群算法。其中,根据两级定位-路径问题中解的属性,提出以中转站、路径、边为对象的三个路径重连搜索模块;同时基于搜索模块的不同组合,提出四种路径重连策略。应用不同规模算例测试结果表明,该粒子群算法能有效求解两级定位-路径问题,且路径重连策略一的求解效率较高,策略二求解的稳定性较好,策略三求解时各方面均无突出表现,策略四求解时解的质量较高。     

基于模糊需求的应急物资中心选址—路径问题的算法研究

突发事件爆发后,应急决策通常面临信息不对称的情形,由此获得合理的解决方案非常困难。研究需求量不确定的场景下,同时决策应急物资中心选址方案和配送路径的问题。首先引入三角模糊数刻画模糊需求,提出模糊需求下的应急物资中心选址—路径模型;然后定义Q-学习中的状态、动作和奖励,形成超启发式算法的上层策略;最后以一种新架构封装低层算子,提出一种基于Q-学习的超启发式算法。通过数值实验验证了算法的有效性,同时通过案例分析体现了模型和算法在实际应用中的可行性。     

地震灾害下应急物流系统绩效评价

针对地震灾害下应急物流系统(ELS)绩效评价的问题,以地震灾害下的应急物流系统为研究对象,首先建立了ELS运作模型,并对该运作模型进行了分析;然后构建了地震灾害下应急物流系统绩效评价指标体系,并在上述基础上建立了基于BP神经网络的评价模型;最后将该评价方法应用于实例,验证了该评价方法的科学性和实用性。     

应急物流车辆调配问题的研究

对于应急物流配送车辆调度优化问题的研究可以在满足应急物流时间要求的前提下,更合理地安排车辆的调度运行,可以最大程度地节省物流成本。通过分析应急物流车辆调度问题的特点,结合实际情况,确立了一般性非满载应急物流车辆调度优化的数学模型,并采用人工免疫算法对该问题进行求解。仿真结果表明,该算法是可行和有效的。     

三层物流网络选址-路径优化及混合启发式算法研究*

为同时解决转运、分配、选址和车辆路径问题,在考虑车辆载重和行驶距离约束,配送中心处理能力约束的基础上,构建了一个多产品三层物流网络选址-路径模型,以总成本最小为目标,提出一种基于贪婪随机自适应搜索算法和里程节约算法的混合启发式算法,给出了该算法的步骤和伪代码。实验结果表明该算法具有可行性,并且与其他算法比较而言,算法具有高效性。     

集成三级物流系统的网络规划问题研究*

选址—路径问题是物流系统中的一个组合优化问题,启发式方法一般采用两阶段法将其分解为选址分派和车辆路径问题来顺序求解,但这两个阶段间的信息无法有效传递,因而往往不能得到集成问题的优化解。设计了具有能力约束的三级物流网络选址—路径问题模型,采用遗传算法整体求解该问题,避免了顺序求解带来的问题;设计了采用整数编码的三级染色体编码结构,采用禁忌搜索算法对交叉和变异操作作了改进,提高了算法的搜索效率,能够更适合集成问题的求解;最后通过算例分析,验证了本算法求解小规模选址路径问题的有效性。