竞争环境下的轴-辐式集装箱海运网络设计问题

针对航运企业的重组与全球扩张引起的竞争问题,提出了竞争环境下的轴-辐式集装箱海运网络设计模型。模型采用基于路径的变量作为决策变量,利用离散函数来表示航运企业与航运联盟的竞争可吸引的流量(或客户),目的在于通过设计混合轴-辐式集装箱海运网络,实现以更低的服务成本和更短的服务时间最大化可吸引的流量,建立了枢纽港口数量约束、航线连接约束、航线中转约束、流量竞争约束等,运用多点交叉遗传算法进行求解,最后结合亚欧航线的集装箱海运市场进行实例分析,对考虑客户需求多样性与航运联盟对策下的轴-辐式集装箱海运网络进行设计,并验证了算法的计算效果。     

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.     

整合逆向物流协同配送动态路径优化问题研究北大核心CSCDCSSCI

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,通过考虑车栽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-实时动态路後规划模型.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M0IGA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,M0IGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、M0IA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性.     

禁忌搜索算法在单分配多枢纽轴辐式物流网络中的应用

随着经济的发展,轴辐式网络因有提高运输效率,优化资源配置,产生范围经济等作用越来越多的受到各方面学者的关注。本文对轴辐式网络进行优化分析,改进轴辐式网络的多重分配多枢纽中位问题模型,得到无容量限制的单分配多枢纽中位问题模型(USApHLP)的混合整数线性规划模型,并采用改进的禁忌搜索智能算法来求解,通过算例验证了禁忌搜索算法可以有效的求解单分配多枢纽中位问题。     

基于成本/服务权衡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。本文针对售后服务逆向物流网络设计问题,考虑了同时优化物流网络运营成本和服务水平,提出了一个多目标整数规划模型来确定服务中心的个数、位置、容量等级以及客户区指派到服务中心的策略,并得到成本和服务之间的权衡关系。设计了一种混合多目标进化算法求解模型。通过实例分析,找出了影响物流网络设计的关键因素。通过算例测试,对混合多目标进化算法和ε约束法进行了比较,结果表明混合多目标进化算法对求解中大规模的问题是一种良好的方法。     

供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题

取送货车辆路径问题在多点调拨系统普遍存在,属于NP-hard问题。该问题研究通常需考虑车场数、车型种类、货品种类、客户服务次数等诸多因素,已有文献多假设客户间供需已匹配、单车场、单车型、单货品和取送货需求一次性满足,优化目标多设置为总路径最短。而从企业运营实践来看,运输方案不仅要规划客户间访问路径,还需进行客户间供需匹配;运输成本不仅与运距有关,还涉及运输货品的重量和派车成本;运输网络中多车场、多车型和多货品更加常见,且客户需求量往往大于车辆装载能力。因此,本文首次尝试基于"运距×运量"的车辆路径成本和基于额定吨位的固定派车成本之和最小为优化目标,建立同时考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和需求可拆分的取送货车辆路径问题模型,并设计基于大规模邻域搜索的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想来快速构建高质量初始可行解,并通过引入四种移除算子、两种修复算子和车场车型调整优化策略形成大规模可行搜索邻域以增强全局寻优能力。基于18个文献算例和6个企业实例的数值实验结果表明：1）本文提出的算法在求解质量和求解效率方面均优于相关文献中的算法;2）相对人工调拨方案,本文设计的方案能够帮助企业节约33%的运输成本和21%的车次。本研究不仅可拓展取送货车辆路径问题现有理论,而且可为企业实际运营提供决策支持。     

产品回收逆向物流网络优化设计模型

为了在传统正向物流网络基础上扩建产品回收逆向物流网络,基于混合整数线性规划方法建立了一种单产品、有能力限制的产品回收逆向物流网络优化设计模型,据此确定物流网络中各种设施的数量和位置,并在由此构成的各条物流路径上合理分配物流量,以使各种设施的投资和运营成本之和最小。给出了提高模型求解效率的Benders分解算法,并通过算例验证了模型和算法的有效性。     

考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化问题

针对多中心集配网络优化研究在网络联盟构建和机制设计方面存在的不足，研究考虑违约追偿和损失补偿的多中心集配网络联盟优化策略。首先，提出基于履约成员重要度的最小费用剩余节约方法，研究了履约成员应得利润问题，进而分别建立履约成员损失补偿和违约成员违约成本分摊模型，对履约成员应得补偿和违约成员违约成本进行了量化研究。其次，考虑违约行为导致的客户服务关系变化特征，构建了最小化网络运营总成本、车辆使用数以及服务等待时间的多目标优化模型。然后，提出了基于K-means多维聚类算法的CW-NSGA-Ⅲ混合启发式算法求解模型，该算法结合CW节约算法提高了初始可行解质量，应用精英保留策略增强了混合算法搜索性能，并引入基于路径偏移惩罚的边界交叉聚合方法改进了非支配解的选择机制，保证非支配解集的多样性，同时提高了其收敛速度，与MOGA、MOHSA和MOPSO算法进行对比分析，验证了算法的有效性。最后，结合实例对提出的模型和算法进行验证，并对不同违约成员数量和客户退出方式下的多中心集配网络优化结果进行了对比分析。结果表明，该方法能够量化违约成员违约成本，保障履约成员应得利润，完善联盟成员合作机制，并优化违约行为...     

分销网络优化模型及算法研究

为了优化网络结构,寻求最佳配送策略,最终找出成本最小的供应链,针对需求拖动式供应链中,多供应商、多产品、多客户分销配送网络的优化设计问题,在考虑需求分配的情况下,提出了分销配送网络的优化模型。为了求解优化模型,提出了基于混合遗传算法求解混合0-1整数规划问题的算法,它是用遗传算法搜索0-1变量的最优解,将其他算法融入遗传算法中,对非0-1变量进行求解的一种算法。最后通过两个算例进行了仿真实验,初步验证了优化模型和算法的有效性。     

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。     

The Impact of Logistics Performance on Trade

This paper studies the impact of logistics performance on global bilateral trade. Taking a supply chain perspective, logistics performance refers to cost, time, and complexity in accomplishing import and export activities. We draw on a data set compiled by the World Bank containing specific quantitative metrics of logistics performance in terms of time, cost, and variability in time. Numerous researchers have shown that logistics performance is statistically significantly related to the volume of bilateral trade. Our research calibrates the impact of specific improvements in logistics performance (time, cost, and reliability) on increased trade. Our findings can spur public and private agencies that have direct or indirect influence over logistics performance to focus attention on altering the most relevant aspects of logistics performance to improve their country's ability to compete in today's global economy. Moreover, as our logistics metrics are directly related to operational performance, countries can use these metrics to target actions to improve logistics and monitor their progress.     

考虑第三方物流竞争的第四方物流运输与库存外包决策

第四方物流在物流外包中的主导地位和第三方物流在提供服务时基于配送频率的竞争对物流外包产生重要影响。针对这一问题,本文建立基于价格、配送频率和需求分配比例的三阶段非合作动态决策模型和库存运输联合优化模型(ITIO)来分析4PL主导的业务外包和3PL之间的竞争,通过对比两个模型来分析决策权对个体和系统绩效的影响,并用算例验证了文章的结论。研究表明,在3PL同质且需求分配比例为0.5时,三阶段非合作动态决策模型的配送频率比ITIO最优值小29%,库存持有成本比ITIO最优值高41%,物流配送成本比ITIO最优值小21%,总成本比ITIO最优值大9%。库存运输联合优化模型虽然具有一定成本优势,但是其过分强调协调不利于3PL之间的竞争和提高。     

总成本期望角度的先进制造业供应物流服务能力配置研究

对成本风险较高的先进制造业,将送达时间作为连续随机变量,以供应和生产系统总成本期望最小为目标,分不同情况建立了各项成本期望随供应物流能力配置量变化的模型,并分析物流利润率对制造企业最优供应物流能力配置的影响。算例分析说明:增加物流能力配置量可有效降低系统平均总成本;运载工具故障概率越小,总成本期望在增加物流能力配置时收敛越快;物流的超高利润率会使制造企业最优物流能力配置小于系统整体的最优物流能力配置。     

绿色物流网络系统建模与效率边界分析

绿色物流对于我国保护环境、节约资源和实施可持续发展战略具有重要的意义。绿色物流要求在进行物流网络系统设计时不能只考虑成本,还要考虑物流活动对于环境的影响。因此如何平衡物流成本和环境质量是一个关键问题。本文提出了绿色物流网络设计步骤和模型,将环境质量和物流成本作为优化的目标,利用多目标优化方法获得物流成本和环境质量之间的效率边界。通过分析效率边界的性质,指出了效率边界的作用。最后通过实例计算对影响效率边界的参数进行了分析,能为有效的实施绿色物流提供决策工具。     

基于混合蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究

基于绿色物流发展理念，为企业寻求经济与环境达到双赢的局面，本研究将节能减排转化为绿色成本，融入路径优化问题中，建立以总成本最小为研究目标的冷链物流路径优化数学模型。针对蚁群算法初始阶段由于信息素不足导致收敛速度慢的问题，将A*算法与蚁群算法相结合，利用A*算法的全局收敛性和蚁群算法的正反馈性构造了一种混合蚁群算法。通过对实例进行仿真优化与对比分析，验证了模型和算法的有效性。     

突发疫情环境下基于服务水平的应急物流网络优化设计

针对突发疫情环境下的应急物流网络优化问题，本文定义了一类创新的应急服务水平函数，刻画了决策者对疫区应急物资需求满足程度与应急救援总成本控制之间的偏好侧重。在此基础上，进一步融合疫区的人口流动特性、不同疫区的人口密度特征、政府部门的二级环形预防策略以及应急配送的服务半径限制等现实因素，建立了基于服务水平的疫情应急物流网络优化模型。以江苏省甲型H1N1流感为背景进行算例测试，结果表明本文所设计的模型能够为疫情应急管理提供有效的政策建议和决策支持。     

基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题

针对生鲜商品多中心共同配送优化研究在资源共享和温度控制有效结合方面存在的不足,提出研究集成资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。首先,结合生鲜商品的易腐性和配送过程的及时性特征,构建了包含生鲜商品多中心间的运输成本、配送成本、车辆温控成本、违反时间窗惩罚成本、生鲜商品价值损失和车辆租赁成本的物流运营成本最小和配送车辆使用数最小的双目标优化模型。然后,设计了结合生鲜需求客户地理位置、需求商品温控区间和时间窗约束的K-means多维聚类算法,进而提出一种TS-NSGA-II算法,该算法设计了禁忌搜索算法(TS)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)间有效的选择性赋予机制,进而增强了解空间的搜索和寻优能力,并通过与MOGEA和MOPSO算法的对比分析,进一步验证了模型和TS-NSGA-II算法的有效性。最后,通过实例分析探讨了不同资源共享模式和温控区间的多中心车辆路径优化方案,研究结果可为生鲜商品物流配送企业进行资源共享模式选择和温控区间设计提供方法支撑和决策支持。     

基于不同TPL权力的电商供应链决策研究

第三方物流企业受到政府补贴的大力扶持,物流服务显著提升,对消费者网购产生积极影响,逐渐享有供应链话语权。通过分析物流服务供应商的物流成本结构,分别考虑物流投资与物流成本函数,从第三方物流供应链权力视角构建三种电商供应链物流外包权力结构场景(物流服务商主导模式、物流服务商次主导模式和物流服务商跟随模式),综合研究第三方物流企业权力对电商物流外包供应链决策的影响。结果表明,当物流服务商权力越小时,物流服务水平、市场规模、制造商利润和网络零售商利润越大。而不同权力结构下的批发价格、零售价格、物流服务商利润关系受到物流投资系数和物流配送费用的共同影响。当满足条件时,物流服务商跟随模式使得供应链实现帕累托最优。不同第三方物流企业处于不同权力地位时,供应链利润均随物流配送费用的增加、物流投资系数的增加,物流成本系数的减小而增加。据此对不同的物流补贴政策效果进行分析,并为政策制定者和供应链主体提供参考性意见。     

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.     

危险品集成物流管理系统选址-选线模型研究

以路网的危险度瓶颈限制为切入点研究了一类危险品集成物流管理系统选址—选线问题,对应于路网危险度瓶颈限制引入安全费用非递减函数,并根据运输工具的安全配置等级构造该等级下的子网络,物流系统的选址—选线结果随着路网的调整而不断变化.危险品集成物流系统的管理存在多个目标,文中首先分析了成本、风险和风险公平性等优化目标,在说明了建模的假设条件后,建立了基于路网危险度瓶颈限制的危险品集成物流系统选址—选线的多目标模型,并根据模型给出了一种启发式算法,最后用一个算例对模型进行了数值演算.