震后应急物资配送的模糊动态定位—路径问题

进行震后应急物资配送系统优化是提高其配送绩效的重要手段.从系统集成优化的角度,研究应急物资配送中心定位与配送车辆路径安排的联合决策问题.综合考虑应急物资需求的模糊性、动态性和限制期,震后受损路网的动态恢复状况,不同类型有容量限制的配送车辆,以及物资需求分割配送等特点,以各物资需求点的应急物资运达时间之和最小为目标,采用机会约束规划方法建立了一个模糊动态定位—路径问题优化模型,并设计了一种两阶段启发式算法予以求解.最后,通过算例验证了该模型和算法的可行性及有效性.     

考虑时效与公平性的震后应急物资动态配送优化研究

大规模地震后应急物资的高效保障是应急救援有效开展的必要前提。震后应急物资运输与配送包括从区域储备仓库和外围物资集散地运输到区域应急配送中心、由区域应急配送中心配送到各个受灾点两个阶段。应急物资保障具有持续时间长、需求紧迫性强和物资相对短缺等特点。本文以应急物资保障时效性与分配公平性为目标,建立了考虑多种运输方式、多时段动态的应急物资配送中心选址与运输配送路径优化的多目标规划模型,并基于此模型设计了一种带精英策略的非支配排序的遗传算法,以九寨沟地区地震灾难情景对模型进行实证研究,验证了模型和算法的有效性,以期为震后应急物资保障提供理论指导与决策支持。     

应急救援物资紧缺的两级配送路径选择研究

针对应急救援物资紧缺难以满足所有需求的情形,以单个需求点最大缺货量最小、车辆运输费用最小为双目标,建立从配送中心到分发点再到需求点的两级配送路径选择模型,设计复杂性为O(n3)的近似算法GA进行求解,证明算法近似比的上下界并讨论影响因素,用数值验证算法GA的近似比接近于1,表明算法GA具有较好的性能。最后以雅安灾区配送实例验证模型和算法的有效性。     

震后应急物资配送的模糊定位-路径问题研究

从系统集成优化的角度研究震后应急物资配送的一种新模糊定位-路径问题(LRP),综合考虑救灾点所在地理位置和地形导致的应急车辆行驶时间的随机性、救灾点应急物资需求量的不确定性与应急物资配送的时间紧迫性,以应急物资总运达时间最短与总配送成本最小为目标,构建一个基于机会约束规划的多目标模糊LRP优化模型,并根据模型的特点设计了一种混合免疫遗传算法予以求解。最后,通过算例验证了本文方法能有效解决震后应急物资配送的模糊多目标LRP,实现了震后应急物流中心定位和应急车辆路径规划的联合决策。     

基于手机定位数据的突发事件下道路修复和物资配送集成优化研究

应急道路的修复是突发事件发生后有效开展物资配送的前提,而道路修复和物资配送二者集成研究极大地提高整个应急救援效率。但是由于灾害的突发性和不确定性,决策者很难立即获取充分的灾情信息,尤其是灾民分布情况、位置、灾害影响和物资需求等信息。传统的获取灾情信息的方法通常是通过救援人员的现场报导和调查,卫星图像等,阻碍了救援活动的迅速开展,效率低下。手机等移动设备的普及和广泛应用,使得手机定位数据为灾害情况下的应急救援提供了更加快捷的信息获取手段,大大提高了应急救援的效率。本文基于手机定位数据,同时结合道路修复和物资配送二者的相互关系,建立了混合整数线性规划模型,通过手机定位数据获取灾民分布情况、位置、灾害影响和物资需求等信息,实现精准道路修复和物资配送的决策,并设计了相应的启发式求解算法。最后通过算例仿真验证了模型和算法的有效性,同时将手机定位数据下的救援结果与缺少手机定位数据的常规救援结果进行比较分析,验证了文章所提出的手机定位数据的应用在应急救援方面的优势。     

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.     

大城市路网约束下的零售配送优化研究——以桶装水配送为例

大城市路网具有复杂的构成,并且许多零售商品的需求具有明显的季节性。本文以典型的桶装水企业在广州的配送为例,研究了上述特征下的车辆路径问题（VRP）。研究中收集了广州市实际的道路图,并调查取得各主要道路类型的平均车速。然后,根据各水站的需求情况将问题划分为淡季和旺季两类,结果表明,加强线路优化能够有效地节约配送成本。     

钢铁企业物资集中配送实证研究

随着经济全球化和国际竞争的日趋激烈,钢铁行业也面临着巨大的挑战.本文就钢铁企业物流管理中的集中配送问题进行探讨,以期为我国钢铁企业物流管理的发展和提高钢铁企业综合竞争力提供建议.     

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。     

时变路网下多中心电动车-无人机协同配送路径优化

针对车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化的多中心电动车-无人机协同配送路径问题,本文综合考虑配送区域路网交通信息,无人机最大飞行距离、承重能力,配送过程中电动车电池的荷电状态,以及车辆行驶速度、载重量等对电动车能耗的影响等,以总配送成本最小化为目标建立多中心车辆-无人机协同配送路径优化模型。根据问题特征,本文设计遗传大邻域搜索混合算法求解模型,该算法在传统遗传算法基础上,采用整数编码随机生成初始种群,通过无人机最大承重能力、飞行距离筛选无人机可服务的客户,然后确定车辆及无人机的配送路径生成初始解,并嵌入2组摧毁和重建算子进行进化操作。本文通过多组算例验证了算法及模型的有效性,并分析了车辆搭载的无人机数量以及车辆行驶速度对配送方案制定的影响。研究成果丰富和拓展了车辆路径优化的研究领域,可为交通、物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

航空科研院所物资管理优化研究

物资管理工作在企业中占有十分重要的作用,对于高速发展的航空企业来说更为突出。本文从研究航空科研院所的现状出发,着重从流程优化实施策略、实施方法等角度出发,制定了物资管理的优化方案     

碳排放影响下的动态配送车辆路径优化研究

本文考虑碳排放对动态配送车辆路径的影响,研究了客户需求点增减、客户需求量变化及配送路线交通中断三种情形下的配送车辆路径优化问题。首先,通过构建虚拟客户点,将动态车辆路径优化问题转化为静态车辆路径优化问题。其次,构建了基于改进遗传算法的动态车辆路径优化模型。最后,对比分析了考虑碳排放影响前后的动态车辆路径优化。研究结果表明：在满足时间窗要求的情况下,虽然考虑碳排放的动态车辆路径的总行驶距离增加了3.59 km,但碳排放成本和总配送成本分别下降了7.45%和1%;同时与静态车辆路径相比,在动态车辆路径问题中考虑碳排放可以使碳排放成本及总配送成本下降的更多,因此在动态车辆路径问题中考虑碳排放更具有价值意义。     

考虑异质性行为的灾后应急物资动态调度优化

在以人道主义为本的应急救援活动中,不可忽视被救灾民和施救决策者们异质性行为的影响。一方面,将各灾民因救援物资需求未被及时满足而呈现的差异化心理痛苦度量成经济损失,并纳入应急救援调度的社会成本这一决策目标中;另一方面,在灾后物资调度决策中,关注具有异质性偏好的各应急决策者所展现出的不同救援态度。结合面向联合机会约束规划的动态供需平衡限制,最终构建一个考虑灾民和决策者们异质性行为的多阶段灾后救援物资分配和应急路径优化模型。采用2008年汶川地震为案例背景,应用遗传算法对模型求解和参数分析,将仿真结果与不考虑异质性行为的传统救援调度方案进行比较,得出一些结论为构建高效的应急救援体系提供有益参考。     

应急物资保障体系信息化建设的问题与提升路径研究

我国为应对重大突发公共危机事件已经建立了相对完善的应急物资保障体系,但应急物资保障体系信息化建设还存在诸如信息化基础较差、信息缺乏整合、管理缺乏智能化、信息技术人才不足等问题,这严重影响了我国应急管理水平的提升。因此,各级政府要大力加强信息技术在应急物资保障需求分析、存储、应急物资信息平台、运输调配等方面的建设规划与推广应用力度,加快实现应急管理体系和管理能力现代化。     

基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测研究

针对不同样本在特征空间中具有不同的区域特性和不同分类算法之间的预测互补性,在电信客户流失预测理论基础上,融合多分类器动态集成理论和成本敏感学习理论,建立了电信客户流失多分类器集成预测的利润函数,并提出了一类新的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成的电信客户流失预测模型.首先使用K均值聚类法聚类训练样本成多个分区;接着使用NaiveBayes算法、多层感知机算法和J48算法在各分区样本上构建客户流失预测子分类器;最后使用改进人工鱼群算法分别对各分区的子分类器进行成本敏感优化集成.实验结果表明,所提出的基于多分类器动态选择与成本敏感优化集成模型的分类性能不仅优于由训练集全体样本所构建的3个单模型,也优于基于改进人工鱼群算法优化集成这3个单模型而得到的集成模型.     

顾客可选末端交付方式和时间窗的城市配送动态订单接受优化研究

在顾客可以自选末端交付方式和配送时间窗的情境下,为及时决策是否接受顾客配送订单,构建了城市配送动态订单接受决策框架,定义了配送路径预规划、配送需求评估、订单接受策略调整和路径全局优化四个阶段,建立了基于时间窗偏差阈值的配送需求评估方法,设计了全部接受、交付方式静态分配和服务选项动态分配三种订单接受策略调整算法。仿真表明:服务选项动态分配算法能够获取更高的利润,在单批次配送任务较多的情形下还具有更好的时间性能;随着时间窗宽度逐渐增加,自提柜交付收益和行驶里程逐渐减少,而送货上门交付收益和利润逐渐增加;时间窗偏差阈值对配送服务利润影响明显,但不存在趋势性关系;仿真算例显示,送货上门交付收益较高的时间窗偏差阈值,往往会获取更高的利润。     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究

整合逆向物流的协同配送面临着客户需求随机并发、行驶路径开环多变等不确定性挑战,这给配送路径动态规划和方案柔性制定带来了更严苛的要求.为此,使用"时间片"划分方式,将动态配送问题转化为一系列静态优化问题,提出了整合逆向物流的协同配送动态路径优化两阶段求解策略.首先,通过考虑车载量以及时间窗等软硬约束条件,构建以总物流成本最小和客户满意度最大的多配送中心协同配送初始-实时动态路径规划模型.其次,设计带有非支配排序与精英策略的多目标免疫遗传算法MOIGA对模型进行求解.最后,研究结果表明客户满意度与物流运营成本之间呈现悖反关系,高配送成本会带来高客户满意度,在相同成本支出情况下,MOIGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、MOIA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

多受灾点应急物资动态多阶段分配模型研究

针对传统的单阶段物资分配模型可能导致应急物资分配的局部冗余或短缺、高成本、系统无法达到全局最优等现实情况,通过在指数效用函数中引入灾民物资需求的比例短缺测度公平,以物资短缺的延迟损失最小化与物资分配的总成本最小化为目标构建考虑多集散点、多配送中心和多受灾点的三级配送网络的应急物资动态多阶段分配模型,设计了目标转化与线性近似相结合的模型求解方法,并通过算例对所提出模型的有效性和可行性进行了验证。结果表明：所提出的多阶段模型能够兼顾物资分配的效率与公平,最大程度地降低物资短缺的延迟损失以及物资分配的总成本;运用灾民物资需求的比例短缺量化公平,避免了由于各受灾点的需求量差异而对公平分配产生的影响,可以使各受灾点即使在应急救援初期物资有限、中期物资持续供不应求等情况下,仍然能够在每阶段获得一定比率的所需物资,进而避免较大的物资短缺损失,确保多受灾点之间多阶段应急物资分配的公平性,更符合灾害救援实际,可为现实大规模灾害应急救援物资多阶段分配提供决策支持。     

城市灾害应急目标管理及动态管理模型研究

根据城市灾害应急目标管理工作的实际需要,提出了城市应急目标管理的概念,从城市灾害预防、安全保障和应急救援三个方面,构建城市灾害应急目标管理的框架结构体系,提出了城市应急目标动态管理模型,并运用动态管理的方法,实现城市灾害应急目标的自我管理和自我完善,以达到城市应急管理目标的实现.