冷链食品零售店选址问题的双层规划方法

为提高冷链食品物流管理绩效,文章提出一种基于双层规划的冷链食品零售店选址方法。考虑到食品企业和零售用户对零售店选址的不同要求,建立了以企业总费用最小化、销售量最大化为上层目标和以用户综合运输满意度最大化为下层目标的双层规划模型。该模型可以确定零售店的开设位置及其服务用户,更加有利于企业的销售管理。为便于模型应用,阐述了所建模型的总体求解思路,给出了将上层目标化多为少的求解步骤。通过算例验证了模型及其算法的有效性。     

不确定条件下供应链网络鲁棒优化与算法

在市场需求和成本的不确定条件下,文章整合供应商选择、设施选址和能力规划,建立供应链网络设计的鲁棒优化模型,分析了鲁棒优化模型的可行性,并将随机模拟和双层遗传算法相结合,提出了模型求解的混合智能算法.算例表明模型和算法是有效可行的,并且运用鲁棒优化模型进行供应链网络设计能够有效地降低企业的市场风险.     

物流配送中心选址的设计及评价模型

文章研究物流配送中心选址问题,运用运筹学原理建立方案设计模型,并结合不确定性多属性决策模型进行方案评估,优化整个选址过程,为物流中心的选址问题提供参考方案,寻求最佳经济效益。     

医药逆向物流网络优化的设计

文章从医药行业的特殊性入手,研究了建立集中式逆向物流中心的医药逆向物流网络优化设计问题.针对如何确定逆向物流中心的地址.以及废旧、废弃医药的回收量,建立了一个以总成本最小为目标函数的混合整数非线性规划模型.针对该模型的特点,设计了相应的求解算法,最后通过算例验证了模型的有效性和算法的可行性.     

以市场需求为逻辑起点的物流中心选址模型构建

随着市场经济的到来,市场需求成为确定市场供应量的先决因素。此时在进行物流中心的选址时,库容不再是一个可以由计划部门主观预测所决定的常量,而是由市场需求量决定的一个因变量。这就要求构建物流中心选址模型的思路完成一个逻辑上的、     

基于改进粒子群优化算法的物流配送中心选址技术

文章同时考虑客户和物流规划部门的利益,构建了物流配送中心地址优化的双层规划模型。提出了一种改进的粒子群优化算法,分别求解双层规划模型的上层模型和下层模型。仿真实例表明了本文方法的可行性和有效性。     

基于ES模型的供应链系统风险度量

为了在应对供应链风险的过程中,及时做出正确的决策,文章将期望损失方法引入,建立了供应链风险度量模型;提出供应链收益最大同时风险损失最小的双目标函数,建立双层规划模型,并运用遗传算法进行求解。可以看到,这种基于期望损失方法的双层规划模型,对供应链风险应对决策的确定是切实有效的。     

基于混合遗传算法的鲁棒双层规划求解

文章针对双层规划系数的不确定性问题提出了鲁棒双层规划模型,以上下两层决策者均需获得鲁棒解为前提假设,将模型转化为下层含有二阶锥约束的确定性问题;根据转化后模型特点,将基于单个牛顿方程的非内部连续化算法引入到遗传算法,设计了一种混合遗传算法对其进行求解,从而获得鲁棒解;最后通过算例验证了该算法的可行性及有效性。     

再论需求周期性变化的应急资源选址与配置

文章针对需求周期性变化的应急资源选址与调配问题,指出文献[1]建立的非线性整数规划中存在的缺陷,结合原文中的算例求解过程与结果展开讨论与分析,进而引入新的决策变量重建了需求周期性变化的应急资源选址与调配模型,并用目标规划法求解.鉴于各时段资源放置总量及需求满足总量等重要决策变量的取值具有主观性,我们取不同参数将多次运行结果进行对比分析,为解决此类问题提供了实用方法.     

基于离散双层线性规划的二级分销网络模型及算法

文章针对二级分销网络优化问题,充分考虑了网络决策部门和顾客双方的自身及共同利益、顾客间决策的独立性,建立了离散双层线性规划模型;为了在决策过程中达到整体目标,协调顾客的独立决策,克服多层规划模型求解的复杂性和困难性,提出了相应的交互式补偿模糊算法,最后通过实证分析验证了模型的有效性和算法的简单性、实用性。     

弹性需求下广义用户均衡分配的拥挤收费定价模型

文章根据路径出行成本的变化给出了一个需求函数,并对用户均衡的路径选择条件进行了推广,获得的广义用户均衡路径选择条件更具有普遍性.在此基础上,建立了由交通网络系统总出行成本最低为目标的上层规划模型和满足广义用户平衡分配条件的下层弹性需求规划模型构成的拥挤收费双层规划模型,并用直接搜索法对该模型进行了求解.算例表明,文章给出的广义用户平衡条件和拥挤收费的双层规划模型具有很好的适用性和可行性.     

随机平衡配流与次优拥挤收费的双层规划模型构建与求解

随着城市化进程加快,汽车拥有量迅速增长,交通拥挤日趋严重。文章建立了基于随机平衡配流和次优拥挤收费的双层规划模型,并提出了求解模型的算法。研究如何利用双层规划模型来解决城市道路次优拥挤收费时收费位置与收费费率的制定等,期望能以满足使用道路人和管理道路人的利益为基础,在系统方面减少阻碍,使用路网的服务质量有所提高,同时也改进路网的利用效率,最大限度的获得更多的利益。     

基于替代需求的两阶段多需求FIFLP研究

研究了两阶段截流设施选址问题(FIFLP),第二阶段出现需求替代的情况,由第一阶段的2种需求变为第二阶段的3种需求,其中有一个需求出现了替代的情况,旧需求和替代需求共存的情况.文章基于以上问题给出了选址数目和基本选址流量约束的两阶段多元需求FIFLP模型,并运用改进的贪婪算法求解模型.最后给出了一个算例,通过与精确解的比较,证明改进的贪婪算法的可以很好的用于求解此类问题.     

灰色关联分析和变权综合的AHP在物流中心选址中的应用

自20世纪90年代初开始,我国政府部门有组织、有计划地推动物流配送工作.从全国范围看,目前我国物流中心的发展非常迅猛,各地区、各领域兴建物流中心的积极性都很高.考虑到节省成本及有效地管理生产和供应链上的物资流通,研究物流中心的选址也就是非常重要的.     

连锁经营企业区域物流配送中心选址的两阶段模型

本文在提出配送中心吸引力指数的概念、建立以吸引力指数最大为目标函数的选址理论模型的基础上,求解出理论上的最优选址点;然后为了使模型解决具体问题时具有实用性,引入交通区位和地价两个权重因素,在理论最优选址点附近区域内有选择地挑选若干个点一起作为候选地址,对不同候选地址的吸引力指数用交通区位因素和地价因素两个权重进行加权,从而实现连锁经营企业区域物流配送中心的选址优化。     

带道路容量限制的多配送中心选址问题的数学模型与算法

文章研究了带道路容量限制的多配送中心选址问题,在综合考虑货物周转费用、运输费用、配送中心年固定费用的前提下,根据实际情况引入了运输道路容量限制,以总费用最低为目标建立了该问题的整数线性规划模型。然后给出了求解该模型的精确算法,又根据贪婪思想设计了求解该问题的启发式算法,并利用具体的实例进行了模拟计算,结果显示,其模型及算法具有很好的效果。     

基于改进灰色关联的商业网点最优选址研究

文章将欧氏距离引入到灰色关联分析法中,提出一种适用于商业网点选址的模型——灰色关联匹配模型,克服了灰色关联分析法仅从单方面考虑紧密度的不足.实例证明该模型与传统的方法相比,改善了数据列之间的贴近度,从形状的相似性和位置的相近性两方面考虑,提高了选址效率,在商业网点规划的选址中具有一定的适用性.     

“双碳”目标下绿色双层投资组合研究

在绿色投资日益盛行和金融机构积极推进“双碳”目标的背景下，越来越多的投资者在估值、产品和策略中考虑ESG因素。随着ESG投资理念的深入，如何在投资组合中合理纳入ESG因素成为学界的研究热点。本文从预期效用理论出发，针对效用函数中风险厌恶系数和ESG偏好系数的估计困难以及投资组合规模缺乏限制等现实问题，提出了绿色双层投资组合模型。其中上层规划是决策效用函数系数的稀疏优化问题，下层规划是构建绿色投资组合的二次优化问题。在求解层面，针对不同约束情形，利用下层问题的最优性条件将双层规划问题转化为混合整数二次规划。研究结果表明：第一，通过模拟真实市场环境验证了模型的数值有效性，针对不同偏好的基准指数，模型可以准确估计隐含的参数水平；第二，通过验证2015—2021年间编制ESG100指数和上证50指数的341个投资组合，研究发现金融市场上的绿色指数隐含正向的ESG偏好，绿色指数相比于收益更加偏好资产的绿色属性；第三，以上证50和ESG100指数为基准构造的静态和动态投资组合在2015—2021年间不仅较好地实现了对基准的追踪，更获得了稳定的超额收益，从夏普比率，信息比率以及Omega比率等指标来...     

发生吸引量不确定的离散交通网络设计模型

交通网络设计是交通规划的核心内容之一,而网络设计由依靠交通需求预测技术.为了改进传统的以确定性需求为基础的网络设计,文章以交通需求不确定性为基本前提,认为交通发生吸引量也是不确定的,并使用随机双层规划、均值方差和交通分配理论建立了发生吸引量不确定离散交通网络设计的基本模型.为了求解发生吸引量不确定的离散网络设计问题,开发了基于MonteCarlo模拟、遗传算法和交通分配算法的方法.Nguyen Dupujs网络的计算结果表明,需求不确定程度和政府决策者风险偏好等对规划方案具有重要影响.     

线性双层规划的一类鲁棒解

文章基于上层目标函数获得鲁棒解的前提假设,对上下两层目标函数和约束条件的系数均在箱集内扰动的不确定线性双层规划进行了研究.提出了系数扰动情形下线性双层规划一类鲁棒解的概念,给出相应的定义与定理,以此将原不确定性模型转化为确定性模型.继而通过引入一个充分大的常数,将含有互补等式约束的确定性模型处理为混合整数规划问题,从而获得鲁棒解.最后通过数值算例验证了该算法的可行性及有效性.