震后初期应急物资配送的模糊多目标选址-多式联运问题

针对震后初期应急物资配送系统优化问题,考虑应急物资需求模糊情况下应急物资配送中心选址和应急物资多式联运安排的集成决策,以应急物资配送总时间最短和受灾点应急物资未满足的总损失最小为目标,建立了一个震后应急物资配送的多目标选址-多式联运问题优化模型,设计了一种采用二维编码的非支配排序多目标遗传算法,并对该算法进行了复杂性分析。算例分析结果表明:该算法可以在得到Pareto前沿的同时,根据决策者偏好在Pareto前沿面上给出各种优化决策方案。     

解决多目标优化问题的自适应差分算法

针对多目标优化问题,该文提出了一种自适应差分算法.该算法引用了一种新的选择方法,有效保留了精英解;给出了自适应参数F的一个新定义,使算法的搜索速度与算法当前的实际情况相结合;同时采取了局部搜索策略,有利于算法全面搜索可行空间.最后,把算法应用到四个典型的多目标测试函数,数值结果表明,该算法能够有效的收敛到Pareto非劣最优目标域,并沿着Pareto非劣目标域有很好的分散性.     

国家血液战略储备库选址——库存问题

建立血液战略储备库是应对大规模突发事件应急血液保障问题的重要途径之一.为提高应急血液保障能力,以灾后应急血液保障时效性最高及日常条件下血液战略储备库运营总成本最低为目标,基于非线性混合整数规划方法建立了一个考虑多情景、多阶段、多血型、随机需求、库存补充提前期、容量限制及协同定位等因素的血液战略储备库多目标选址—库存问题优化模型.根据该模型的性质,设计了一种基于小生境技术的多目标非支配排序遗传算法进行求解.算例分析结果表明,该算法能够有效获得Pareto前沿,产生一簇Pareto解,因而决策者可根据偏好与实际需要权衡应急血液保障成本与时效性,选择合适的血液战略储备库选址—库存决策方案.     

考虑顾客选择行为的逆向物流网络设计问题研究

逆向物流网络设计是企业获得经济利益和提高竞争力的战略决策之一.本文在进行逆向物流网络设计时,考虑了企业和顾客有不同的利益,通过双层规划建模来描述物流网络设计问题.上层模型为双目标模型,描述企业同时优化物流总成本和服务水平,下层模型描述顾客选择回收点的行为.设计了求解算法,得到一组Pareto解构成的效率边界,通过分析效率边界,确定企业的物流网络结构.最后用算例验证了模型和算法的有效性.     

基于半定规划松弛的高阶投资组合优化研究

以最小化峰度为例研究了具有高阶目标函数的投资组合优化问题.针对目标函数的高阶性与非凸性所带来的投资组合优化模型求解困难,根据Lasserre和Waki的研究成果,提出高阶投资组合优化模型的半定规划松弛算法;并从理论上推导得到最小化峰度的投资组合优化模型的有效前沿.最后通过实证分析,验证了理论推导得到的有效前沿,进而说明了半定规划松弛算法求解高阶投资组合优化问题的有效性.     

考虑分时电价的多目标批调度问题蚁群算法求解

对同时优化电力成本和制造跨度的多目标批处理机调度问题进行了研究,设计了两种多目标蚁群算法,基于工件序的多目标蚁群算法(J-PACO,Job-based Pareto Ant Colony Optimization)和基于成批的多目标蚁群算法(B-PACO,Batch-based Pareto Ant Colony Optimization)对问题进行求解分析。由于分时电价中电价是时间的函数,因而在传统批调度进行批排序的基础上,需要进一步确定批加工时间点以测定电力成本。提出的两种蚁群算法分别将工件和批与时间线相结合进行调度对此类问题进行求解。通过仿真实验将两种算法对问题的求解进行了比较,仿真实验表明B-PACO算法通过结合FFLPT(First Fit Longest Processing Time)启发式算法先将工件成批再生成最终方案,提高了算法搜索效率,并且在衡量算法搜索非支配解数量的Q指标和衡量非支配集与Pareto边界接近程度的HV指标上,均优于J-PACO算法。     

多油品供给受限下多油库被动配送车辆路径问题研究

成品油供给不足将导致加油站油品订单无法完全满足,如何安排有限油品的合理配送对保障能源供给安全至关重要。为此,本文考虑有限供给下不同客户配送的优先次序,开展配送计划、车辆调度和路径优化等油品配送网络规划活动,对多油品供给受限情况下多油库被动配送车辆路径问题（Multiple Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP）进行深入研究。首先,文章构建了考虑需求优先等级和配送成本的多油品多油库车辆路径规划多目标优化模型。其次,采用多目标粒子群优化算法（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）对模型进行求解,以实现车辆高效调度和油品配送路径优化。最后,基于CNPC在青岛市部分油库和加油站点的数据信息,构建油品配送网络进行实证检验。算例结果显示,配送车辆路径经过优化后,生成Pareto非劣解集,配送成本显著降低,配送满足率明显提高,这也进一步验证了该模型及相关算法的可行性和有效性。     

震后应急物资多方式供应的模糊动态LRP

研究震后应急物资多方式供应中的多层次设施定位-路线规划问题(LRP),综合考虑应急物流网络中的多周期应急物资模糊需求、时间窗限制、部分路网损毁与动态恢复、车辆随机行驶时间、大需求点采用需求分割策略同时进行运输与配送等特性,以应急物资总供应时间最短为目标,构建了一个震后应急物资多方式供应的多周期模糊LRP优化模型,并根据模型特点设计了一种贪婪算法结合蚁群算法的混合启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了本文模型和算法的可行性与有效性.     

基于期权视角的海外市场拓展的双目标多项目多期优化随机机会约束模型

随着经济全球化趋势进程的加快,海外市场资源优化配置逐步成为理论研究和实务关注的热点,而已有研究却鲜有涉及海外目标市场开拓的资源配置问题。本文在对此问题进行分析的基础上,提出了基于期权度量的收益目标模型和基于信息熵度量的风险目标模型,构建了随机环境下基于现金流供需约束的双目标多项目多期优化0-1机会约束优化模型。在吸取NSGA-Ⅱ算法思想的基础上对DE算法进行了改进,设计了求解此类配置问题的Pareto解算法,比较了伸缩因子分别为固定数和随机数时差分算法的性能,得出后者算法性能稍微优于前者。     

时变随机网络下有时间窗的有害物品运输路径选择研究

研究了时变随机网络下有害物品运输路径选择问题。首先定义了可行路径的具有随机性和时变性的选择向量,以期望值为目标,建立了多目标时变随机网络下有软、硬时间窗限制的有害物品运输路径选择模型。给出了时变随机网络下的有效路径的定义,并设计了多维时变随机动态标号,利用此标号设计了求解模型的多项式算法,通过此算法可以得到时变随机网络下有害物品运输路径的所有有效解。最后给出了一个应用算例。