带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

基于ASRank和MMAS的蚁群算法求解飞机指派问题

本文将航班串的飞机指派问题归结为车辆路径问题,考虑连续航班串之间衔接时间、衔接机场的约束、每架飞机的总飞行时间约束,建立了带有飞行时间约束的车辆路径问题的混合整数规划模型。构造了蚁群系统算法,引入基于排序的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新策略。选取某航空公司7组初始航班串集合进行测试,并对算法中的重要参数进行了分析。实验结果表明,本文设计的模型和算法可以有效地减少连续航班串之间的总衔接时间,在可接受的计算时间内获得满意解。     

低碳环境下的车辆路径问题及禁忌搜索算法研究

基于节能减排的新视角,本文研究了低碳环境下由第三方提供运输服务的车辆路径问题,在安排车辆路径时,同时考虑了能耗、碳排放和租车费用,而这些费用不仅与距离有关,也与客户点的需求量和车辆速度有关。提出了考虑车辆运量和速度的能耗计算方法,建立了非满载运输方式下的低碳路径模型——LCRP。设计了基于路径划分的禁忌搜索算法RS-TS对问题进行求解,该算法引入了一种新颖的路径编码与解码算法WSS,采用了三种邻域搜索方法。通过基准测试实例验证了算法能有效地找到满意解,并揭示了距离、能耗、行驶时间等参数之间的关系,实验分析表明采用低碳路径安排更加经济环保且选择中低的交通速度更有利于节约能耗和降低碳排放。     

基于活动方法的瓶颈模型与拥挤收费问题研究

Vickrey提出的基于出行的瓶颈模型以出行作为分析单位,没有考虑出行与活动之间的相互关联.本文对Vickrey的瓶颈模型进行了拓展,提出了基于活动的瓶颈模型来研究通勤者早晨上班出发时间决策问题,模型考虑了通勤者对出行负效用与活动效用之间的权衡.在基于活动的瓶颈模型的基础上,分别研究了常数和线性边际活动效用下瓶颈动态拥挤收费和阶梯收费问题,并与传统的瓶颈模型的解进行比较.结果表明,当活动的边际效用为线性函数时,瓶颈处最优动态收费曲线不再呈分段线性关系,而是分段二次曲线;与基于活动的瓶颈模型相比,传统的基于出行的瓶颈模型将高估瓶颈处的排队延误、阶梯收费水平,以及早高峰的开始和结束时间;基于出行的瓶颈模型和常数边际活动效用下的瓶颈模型导致的最优阶梯收费是最优动态收费最大值的一半,并且刚好消除瓶颈处排队延误的一半;与线性边际活动效用下的瓶颈模型相比较,两者低估了阶梯收费能消除的瓶颈排队,从而低估了阶梯收费的效率.     

考虑时间序列关联的订单选择决策比较研究

在不同计划期的订单之间有可能存在时间序列关联,而现有生产计划模型大多不考虑这一关联关系对订单选择决策的影响.针对这一问题,以按单生产方式为背景,基于时间序列关联规则,建立了一个权衡当前与未来利润的订单选择决策模型,而将不考虑时序关联关系的订单选择模型作为比较研究的Benchmark问题.在数值仿真实验中,设计了一个动态随机的订单到达流,采用分阶段求解策略,以权重优先算法针对不同决策情景,分别基于两个模型进行决策并比较其决策结果.数据显示,在订单流中存在关联性的情况下,考虑时序关联关系的决策模型较优,证明在生产计划中考虑需求在时间方向上的关联性是必要的.     

信息缺失下的应急方案选择模型及算法研究

信息缺失是应急事件处置中的一个重要特征.对于考虑信息缺失的两阶段应急处置问题,本文提出了应急方案效度的概念,构造了考虑资源约束条件下的应急方案选择模型,并给出了求解算法.数值结果表明模型及算法的有效性.     

波特模型在特定项目机会研究中的应用

本文对波特模型进行了介绍,根据波特模型所考虑的因素和特定项目机会研究内容的比较,可知波特模型可以用于特定项目机会的研究.波特模型与要素分层法结合,可以对特定项目机会研究进行更完整、更系统的研究.分析了在特定项目机会研究中从波特模型各因素出发所应该考虑的问题,通过这些问题的分析可以完成特定项目机会分析.     

考虑交易成本的多阶段投资组合评价方法研究

多阶段投资组合评价是目前研究的热点问题,本文将交易成本考虑进去,构建了考虑交易成本的多阶段投资组合优化模型,基于真实前沿面定义了投资组合的效率并构建了相应的非线性模型进行计算。针对非线性模型难以求解及真实前沿面解析解难以获得等问题,本文证明了前沿面函数为凹函数,进而利用DEA模型的前沿面来逼近真实前沿面并估计多阶段投资组合的效率,最后通过仿真分析验证了本文方法的有效性。     

考虑最坏中断损失下的P-中位设施选址问题的模型与算法研究

蓄意突袭以及恐怖袭击会造成设施服务的突然中断成为网络系统的主要危害之一,因此网络设施选址决策应该同时考虑正常和紧急状态下系统的运作成本.本文研究考虑最坏中断损失下的网络设施选址问题,建立了该问题的双层规划模型,上层规划涉及设施选址决策,下层规划研究确定设施位置后,设施中断产生最大损失的问题.本文运用基于拉格朗日松弛的混合遗传算法来求解该双层规划问题.将European150数据集作为研究对象,对比研究了本文研究问题与传统的P-中位选址问题的结果,分析不同选址策略下网络系统的效率被中断影响的程度是不同的.最后通过改变一些关键参数,比如常规运作权重、设施数量、中断设施数量,对相关结果进行了分析.     

海运集装箱收益管理舱位动态控制策略研究

文章基于收益管理的思想对不确定环境下集装箱班轮的动态舱位分配问题进行了定量研究.考虑了班轮运输业中的团体预订行为,建立了离散时间、离散状态的随机动态规划模型,并分别对考虑团体需求和不考虑团体需求模型的性质进行了分析,提出了在不考虑团体需求情况下的阈值控制策略并指出了在考虑团体需求情况下该策略不成立的情况,最后,用数值仿真对以上性质和策略进行了验证.