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。     

物流网络节点的动态选址研究

企业在一个较长的规划期内规划企业自身的物流网络时，为了保证不同时期的物流网络节点选址都是最优的，需要确定一个随时间变化的选址布局，这个过程就是物流网络节点的动态选址。本文以静态选址模型得出的结论为基础，运用动态规划技术，找出了一个物流网络节点动态最优的选址-再选址方案，使得计划期内的累计总成本最低，并引入了预测准确性因子来解决预测的不准确性问题。     

基于随机需求的服务节点截流选址下限约束模型

通过顾客服务需求效用期望的函数描述,分析了顾客流量分配规律随机性特征,界定了服务节点设施期望截获的顾客流量分布;考虑节点设施的生存约束条件,构建了具有流量需求下限约束的服务设施截流选址模型.实证研究表明,通过估计和优化一定节点服务设施的顾客流量下限约束及其满足概率,服务节点截流选址模型可有效地帮助投资主体寻求回报率最大的服务节点组合,并对新建服务节点决策提供数据支持.     

基于横向转运策略的多级库存配置建模与优化

在多级维修供应体系下,采用备件横向转运补给策略能有效提高装备保障效率,针对该问题,依据生灭过程和METRIC理论,建立了多等级多层级装备备件的库存协调转运模型,并采用一种启发式算法对模型进行求解。在此基础上以装备可用度为约束,备件购置费用最低为目标,利用边际算法对库存方案进行优化。通过实例,模型的正确性通过仿真方法得到了验证,并与非转运条件下的优化方案比较,结果表明,本文构建的转运模型在提高装备保障效能方面明显优于非转运模型。     

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。     

提前转运还是紧急转运?考虑消费者缺货后悔的补货策略研究北大核心

对零售商来说,缺货意味着部分订单得不到满足,进而导致利润损失;另一方面,缺货导致的后悔却能缓解消费者的策略性等待。因此是否采取补货,采取何种补货策略对零售商来说显得尤为重要。本文构建模型,比较当消费者具有缺货后悔倾向时,提前转运和紧急转运下零售商的最优补货决策。研究发现:当期初库存水平较高时,补货策略能带来利润改善;当期初库存水平较低时,补货缓解消费者的后悔预期进而带来利润损失,并且该损失超过更多交易量带来的利润提升,此时不采取补货反而更优。比较两种补货策略可知:当期初库存水平较高时,提前转运下因预期缺货率降低带来的损失少于紧急转运时因额外费用带来的损失,此时提前转运更优;当库存水平较低时,预期缺货率降低带来的损失较大,此时紧急转运更优。另外,相较于紧急转运带来额外费用,提前转运有着预测偏差。两种转运策略的相对优劣还受到策略自身的影响,即较高(低)的偏差成本或者较低(高)的额外费用使得零售商更倾向于选择紧急(提前)转运。     

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。     

物流配送中心选址问题分析

配送中心作为物流网络的节点。其合理选址不仅影响到配送中心本身的运营成本、运营绩效、竞争战略和未来的发展,而且还影响到配送中心上游的供应商、下游的分销商或零售商的物流成本、以及物流战略和竞争战略,甚至影响到区域经济的发展。本文详细分析了影响物流配送中心选址的微观因素和宏观因素,从理论上进一步丰富和补充了配送中心选址研究。     

需求和供应不确定下的选址研究

在需求不确定的同时,考虑了由于意外事件导致设施失灵而造成的供应不确定性,提出了这两个不确定因素下的设施选址模型.已知各个设施的失灵风险概率,通过情景规划描述需求不确定性,在保证供应系统的稳定性和鲁棒性不低于既定值的情况下,使得运输费用和设施失灵不能提供服务时的风险费用之和最小,提出了拉格朗日松弛算法,并通过大量算例验证...     

基于物流能力优化的配送中心选址问题研究

通过分析配送中心的选址对第三方物流企业的发展有着重要影响,提出了配送中心的选址应该以提高物流企业的物流能力为目标,而物流能力是一个综合指标,因此基于物流能力优化的配送中心选址模型是多目标的,在模型求解中,利用带自适应移动线的遗传算法来权衡多目标函数.     

随机需求直通配送系统中横向转载的期望费用方法

一个随机需求的直通配送系统,在运行过程中按一定规则对当前库存在各需求点之间进行重新配置(转载)可以减少缺货。本文研究的是,在监控周期内设定若干个等时间间隔的检测时点,从第一个检测时点开始检查,并测算监控周期剩余时间内转载和不转载的期望总费用,比较二者,决定转载或非转载,逐次推进,使系统在一定服务水平下费用最低。     

与圆弧形曲梁连结的框架柱则移刚度

从悬臂直梁出发，可以推导出线刚度与固定端弯矩及铰支端转角的相互关系，进而通过该关系推导出曲梁的折算线刚度。如果考虑楼板的刚度足够大，利用传统的D值法可以直接计算出相关柱的侧移刚度。如果考虑楼板的刚度是有限的，则可以通过建立平衡方程和协调方程得出曲梁中部柱子的位移与其它柱子位移之间的关系，进而可以对曲梁中部柱子侧移刚度的修正系数进行调整，最终可以求出曲梁中部柱子的侧移刚度。     

Lateral inventory transshipment problem in online-to-offline supply chain

Online-to-offline (OTO) is a new commercial model with enormous market potential. Online customer orders are forwarded to the offline brick-and-mortar store to fulfil, which is a combination of dual-channel supply chain. OTO overcomes many disadvantages of the traditional dual-channel supply chain, but still faces uncertain market demand. To reduce the inventory risk caused by demand uncertainty, lateral inventory transshipment is employed in this paper to pool inventory risk in OTO supply chain. We model centralised OTO and decentralised OTO with/without transshipment, and then analyse different scenarios. Our results demonstrate that there exists a unique Nash equilibrium of inventory order levels in dual channels and an optimal transshipment price to maximise the profit of the entire supply chain. Finally, we provide a numerical example of uniform demand distribution. Our analyses offer many managerial insights and show that transshipment always benefits the OTO supply chain.     

物流中心选址的一种综合方法

物流中心选址是建立物流系统的关键环节。本文建立了一种针对企业采购与销售的整个上下游物流活动的物流中心选址模型，同时结合模糊评价法以综合考虑选址过程中的非费用因素，对选址方案进行评价，选取最优选址方案。     

灰色关联分析在物流中心选址决策中的应用

针对影响物流中心选址因素的特点,提出用灰色关联分析方法对物流中心选址进行决策,并给出了具体的计算方法和实例分析。     

基于横向补货的库存协调近似模型

以给定零售商独自拟定订货策略为前提,提出了一种在横向补货允许的情况下,能够有效地刻画系统库存的近似模型.该模型在"最近邻居"优先补货原则下,详细地阐述了系统中的产品需求走势和相应的需求满足率.并通过和仿真试验的数值结果进行比较,验证了该模型的有效性,还对横向补货允许和补货不允许两种不同情况下的系统库存成本进行了比较,形象地给出了横向补货策略在优化库存成本方面的绩效.关于单个零售商订货策略一般性的拓展以及系统联合订货策略的可能性研究也给予了相关说明.     

GPA Combined with the Hole‐Drilling Method Applied for Curved Surface Strain Measurement

Abstract: This paper describes three methods that were modified and combined to investigate the residual strain of a curved surface. First, the traditional grating transfer method previously only applied to a flat surface was extended to a curved surface using a new fabrication and transition approach. Second, the GPA method previously only applied in the nanoscopic field was extended to the macroscopic field. Third, both of the above methods were combined with the hole‐drilling method to obtain deformation information on the plane analysing grating. The data obtained were used to analyse the in‐plane residual strain by the GPA method, and an algorithm that can use the plane analysing grating data was used to calculate the curved specimen grating deformation. The feasibility and reliability of these methods were verified by using them to measure and analyse the residual strain of a welded joint on a stainless steel tube.     

新鲜度限制约束下物流配送中心选址-路径优化

目的 满足生鲜产品交付时较高的新鲜度要求,解决多产品、多车型情景下的配送中心选址-路径优化问题。方法 构建考虑碳排放成本和满足客户对产品交付最低新鲜度要求的双层目标规划模型。上层模型以配送中心固定成本、库存管理成本最小化为优化目标,下层模型以车辆固定成本、运输成本、碳排放成本、惩罚成本最小化为优化目标,并结合模型特点,采用两阶段启发式算法进行求解。结果 采用的两阶段启发式算法相对于遗传算法的平均成本解改进率为1.22%,相对于K-means聚类求解算法的平均解改进率为3.03%;两阶段启发式算法相对于遗传算法最优解运算时间的平均提高率为24.8%,相对于传统K-means聚类求解算法的平均提高率为33.0%。结论 经算例对比研究发现,不同新鲜度要求下对配送中心的选址以及车辆路径的安排有显著影响,企业可通过合理规划物流网络和准确评估客户对产品的新鲜度要求等手段实现企业物流成本的降低。