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.     

随机需求下基于“自营+外包”模式的配送中心选址-配送问题研究

针对顾客需求量不确定情况下末端配送中心选址及提前备货问题，提出了基于“自营+外包”配送模式的配送中心选址-配送问题。以自营配送中心的固定运行成本、提前备货成本和各种场景下的自营配送成本、外包配送成本以及缺货损失成本的期望值之和最小化为目标，建立了两阶段连续型随机规划模型。第一阶段确定自营配送中心的选址位置和各个配送中心的提前备货量；第二阶段确定各种场景下的自营配送货运量、外包配送货运量和客户点的缺货量等，使总成本期望值达到最小。基于Monte Carlo抽样理论设计了求解模型的样本均值近似方法；以及求解大规模问题L-shaped分解算法。通过模拟算例验证了两阶段随机规划模型的优越性和样本均值近似方法的有效性；并对自营配送中心固定运行成本、单位商品的自营配送成本和外包配送成本等进行灵敏度分析，得到了不同参数对应的最优配送策略，结果表明，正常情况下“自营+外包”配送模式是企业的最佳选择。本文同时将配送中心选址和提前备货量作为随机规划模型的第一阶段决策变量，可以帮助企业降低物流成本、提高顾客的满意度。     

基于需求预测的两级动态配送路径优化研究

针对传统响应式配送难以应对海量动态客户需求的困境,在此提出基于需求预测的两级动态配送路径优化方法。利用历史数据从需求预测、需求聚类和需求配额三个维度,处理电商物流配送过程中的动态需求;建立基于需求预测的单阶段和多阶段两级车辆配送路径优化模型,并针对问题特性利用分支定界算法与CW-禁忌搜索算法生成两个阶段的最优配送路径。最后结合实验案例对模型与算法的有效性进行验证,试验结果表明本文设计方法具有较好的动态场景适应度和客户响应能力。     

引入整合风险的4PL模式下供应链资源整合优化

在对4PL模式下供应链资源整合运作特征及整合中主导因素及其关系进行简要描述的基础上,围绕对整合决策具有重要影响作用的整合风险进行了分析;提出了引入整合风险的资源整合决策模式,建立了4PL模式下供应链资源整合决策的拓展多目标优化数学模型,搭建了改进的蚁群寻优算法实现该整合决策优化过程的求解。最后通过算例验证了优化过程及算法的有效性与可行性。整合决策优化模型及算法突出体现了4PL的运作优势,突出了从战略高度及系统性角度对供应链整合风险的把握,同时实现了资源整合优化多目标之间的权衡。     

基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究

针对跨区域多配送中心多车型开放式动态联合配送问题,通过引入时间轴概念将动态问题转化为静态问题,建立考虑车载率的开放式车辆路径模型,提出多配送中心问题的整体算法和多车型的使用原则,强化物流资源整合和跨区域路径整体优化.利用云模型中云滴的随机性与稳定倾向性,改进遗传算法中交叉与变异概率的设置方式,采取“初始优化+实时优化”的两阶段求解策略,对开放式动态车辆路径问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

基于多阶段信任关系传递的020社区医疗平台资源整合优化

020社区医疗平台运作的关键问题在于如何对种类繁多、关系复杂的各类社会医疗资源进行整合优化来满足不同社区患者的个性化需求。在020社区医疗模式下,医疗资源及医患关系的复杂性与动态性决定了不同诊疗阶段中的患者信任及其传递效应在平台资源整合中将发挥关键性作用。通过分析020社区医疗平台医患交互特征,本文提出了该模式下的多阶段信任关系传递机理,并对其进行了量化处理。在此基础上,研究了基于多阶段信任关系传递的020社区医疗平台资源整合优化问题,并构建了优化模型和求解算法。最后,通过算例验证了优化模型和方法的可行性和适用性。     

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。     

不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解

为制订有效的应急供应链网络规划方案,提升应急组织救援效率、实现资源物质合理配置,考虑供应和需求的不确定性,采用多运输方式联合的配送模式,以最小化网络响应时间、成本和碳排为优化目标,构建两阶段应急供应链混合整数规划模型,同时,基于鲁棒优化理论构建可调节鲁棒优化模型,增强网络应对不确定因素的能力,通过线性对偶理论对含不确定参数的约束进行转化;为提升模型的求解效果,提出一种优化布谷鸟搜索（optimize cuckoo search,OCS）算法,引入基准实例,以验证OCS算法求解多目标函数的优越性和适用性;最后,利用武汉新冠疫期期间应急物资配送数据,研究带有不确定参数的应急供应链网络决策问题,并通过敏感性分析证明鲁棒控制系数对不确定扰动的有效抑制作用。     

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.     

分布决策环境下生产-分销协同计划研究

针对分布决策环境下因信息不对称使得供应链协同计划求解困难及难以达到全局最优的问题,本文利用多层规划理论和方法构建一个供应链生产-分销协同计划模型,采用模糊交互式协商和遗传算法的优化求解方法对协同计划模型进行求解。该方法求解的结果是一组满足约束条件的满意解,各节点企业根据自身偏好和约束信息决定是否接受该满意解,或者修正各自目标满意度隶属函数重新求解。决策过程具有一定的柔性。最后通过算例给出供应链生产-分销协同计划满意解的求解过程,对文中所建立的模型和算法进行了有效地说明和验证。求解结果说明该模型和协商方法能够有效地解决非对称信息条件下供应链生产-分销协同计划的求解和冲突问题。     

面向新零售的生鲜连锁企业城市配送网络优化研究

城市配送网络优化是生鲜连锁经营企业实施新零售的关键环节,本文研究新零售背景下生鲜企业城市配送网络面临的多业态门店选址及末端需求点分配问题。本文系统考虑多业态零售门店选址布局及覆盖范围、冷链设施配置、冷藏品类选择等生鲜新零售特征构建非线性混合整数规划模型,并设计混合拉格朗日松弛算法求解模型,通过与CPLEX对比验证本文算法的有效性。根据典型生鲜连锁企业重庆果琳的实际数据,运用本文模型及算法得到重庆果琳多业态零售门店布局、门店线上订单覆盖范围、门店冷藏最优品类和门店冷链设施配置方案,并探讨需求规模变动、消费者自提意愿、线上订单规模和气温变化等因素对城市配送系统的影响。结果发现相比重庆果琳现有配送网络,优化方案平均成本降低2.52%;生鲜连锁企业损耗成本占总成本超过70%,配置冷链设施总成本仅降低0.32%;需求规模变动对城市配送网络及单位配送成本的影响较小;消费者自提意愿、线上订单规模和气温变化不影响城市配送网络结构且对总成本影响较小。     

基于混合差分进化算法的联合补货-配送优化模型

本文综合考虑联合补货与配送决策,研究了随机需求、允许缺货环境下多企业多产品联合补货与配送集成优化模型,设计了混合差分进化算法(Hybrid Differential Evolution, HDE)对该模型进行求解,同时通过算例与遗传算法、标准的DE算法进行了比较,证实HDE算法高效且稳定;另外,设计了一个先补货再配送的两阶段优化模型,对比优化结果发现采用供应链协同时补货成本较高,配送成本较低,且总成本较低。最后,对相关参数进行了敏感性分析,发现需求率和库存维持成本的变动对总成本的影响远远大过次要订货成本对总成本的影响。     

基于改进多目标烟花算法的预制构件配送优化研究

在运输阶段,预制构件从生产工厂运送到施工工地,长距离、大体积、易损伤等因素导致其物流成本偏高,科学合理的配送方案有助于降低物流成本。本文基于运输成本、配送效率、配送时间等多维度的现场需求,建立了将运输成本作为第一目标,收货方的客户满意度作为第二目标,车队的平均实载率作为第三目标的混合车队配送模型。最后以预制构件生产工厂为算例,利用遗传算法的交叉变异过程对多目标烟花算法进行改进并对模型进行求解,从分析求解结果可以得出,该模型在有效降低了配送成本的同时,提高了客户满意度以及平均实载率,证明了模型的实用性与可行性。     

跨国企业嵌入集群下链与链竞争动态网络模型分析

在产业集群背景下,跨国企业携技术领先优势进入集群,经历从竞争嵌入(斯坦伯格博弈)到融合均衡(古诺博弈)两阶段。基于此,本文研究集群原有供应链在跨国企业嵌入后,形成原供应链与新供应链之间相互竞争,以及最终达到集群整体网络动态均衡的变化过程,通过利用变分不等式和动态博弈方法,建立起考虑汇率下的链与链动态竞争网络模型,并给出相应的算法。通过实例发现,在第一阶段原有集群供应链能保持较高的消费者满意度,且市场占有率高于跨国企业供应链;在第二阶段,跨国企业供应链的市场占有率则反超。更重要的是,在第二阶段集群市场整体销量和整体利润总和均高于第一阶段。     

基于服务能力均衡的网购供应链资源整合决策

为客户提供满意的个性化服务是网购企业提升客户体验价值和竞争力的关键,满意的个性化服务需要对网购企业后台运行的供应链资源进行有效整合。在网购供应链资源整合特征分析基础上,从网购供需服务能力动态协调与均衡的角度出发,基于网购个性化服务模式分析并挖掘出资源整合的主导因素,建立了整合决策的优化数学模型,搭建了改进的蚁群寻优算法来实现整合决策优化的求解。最后通过算例验证了方法的有效性与可行性。     

考虑同城配送的多产品多中心两级物流网络设计及车辆路径研究

随着快递行业的快速发展,快递企业单处理中心模式已无法满足多种快递产品的处理需求。同时,同城快递与跨城快递独立配送模式导致城市物流末端配送资源利用率低。为建立高效的城市快件配送网络,本文分析现有配送系统及多产品需求特点,设计了服务多种产品的同城-跨城配送相融合的城市配送网络,构建了多中心-两级配送-环线配送网络车辆路径优化模型,并建立以系统车辆路径总成本最小和快递包裹配送总时间最少的多目标数学优化模型。结果表明该模型能够有效区分各快递产品,降低处理中心的工作压力,缩短快递包裹平均配送时间,从而提高末端配送效率和资源利用率。针对该模型,采用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行求解,结合算例验证了模型及算法的实用性与有效性。     

差异分批模式下的联合成本优化问题及算法

提出了一类制造企业的联合成本优化问题,将企业的产品制造环节和配送环节进行协同运作,实现供应链环境下的联合调度.在生产环节,考虑一类典型的差异分批制造模式,即待加工的作业尺寸有差异,而批处理设备的容量确定,设备环境为多台并行设备;在配送环节,企业采用自有车辆进行运输,车辆具有相同的运输能力;若完工的作业在当前无可用车辆进行配送,则转入产成品库存;联合成本为生产、库存和配送三阶段的总成本.本文首先构造了基于整数规划的数学模型,证明了联合成本的最小化问题是强NP-hard问题;然后设计了多项式时间的近似算法,分析了算法的时间复杂性,并证明了算法的求解性能.     

带模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径问题

在线资源的特性使得配送车辆采用分时租赁的模式为客户进行服务,配送车辆路径问题呈现多模糊时间窗特性。本文构建了带有模糊工作时间窗的多配送中心同时集散货物车辆路径模型,以最小化配送成本、车辆使用数,最大化服务质量为优化目标。根据客户期望时间窗、硬时间窗、软时间窗,改进了线性梯形隶属度函数表示客户模糊满意度。模型的求解采用自适应大规模邻域搜索算法,通过引入多种群搜索机制和非支配排序操作,加快算法收敛速度、增强算法全局寻优能力。最后,通过算例求解验证模型和改进算法的有效性和优越性。     

考虑交货因素的热轧无缝钢管订单排程模型与算法

无缝钢管的市场需求具有多品种、小批量的特点，为了在满足客户需求的同时保证高效连续化生产，文章在满足生产工艺特征的基础上将配送地址和交货期等合同因素引入热轧无缝钢管订单排程问题中，建立了以适期交货、订单集中生产配送和最小化机器设备调整为优化目标的订单排程优化模型，并设计了两阶段求解算法：首先，以订单交货期与配送地址差异最小为目标，基于凝聚策略设计了订单聚类算法，将具有相同工艺约束、相似合同要求的订单进行聚类，并形成初始轧制计划；然后，以设备调整和提前/拖期最小为目标，设计混合变邻域搜索算法，对初始轧制批次进行排程优化。基于实际订单数据的实验结果表明，模型和算法对问题的描述和求解是可行有效的。