基于改进小生境GA的有时间窗物流配送路径优化问题研究

有时间窗的物流配送车辆路径优化问题是一个NP难题,较难得到满意解.本文在基于隔离机制的小生境遗传算法的基础上,引入迁徙操作和模拟退火方法,用来解决有时间窗的车辆路径优化问题.这种方法不仅能够保证群体的多样性,而且具有良好的全局收敛性.实例也证明了该方法的有效性和实用性.     

物流配送系统中车辆路径问题仿真优化及其进展

物流配送系统中车辆路径问题的仿真研究是用系统仿真与优化的方法解决车辆路径问题,将车辆路径问题与物流系统仿真优化这两个研究领域相融合.综述了车辆路径问题模型与算法及物流系统仿真与优化国内外的研究成果,分析了这些研究领域存在的主要问题,在此基础上提出了用仿真优化方法求解物流配送系统的车辆路径问题的原理与方法,并通过实例验证了该方法的有效性,为进一步的研究奠定了基础.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题的研究

论文建立了物流配送路径优化问题的数学模型,并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,提出将爬山算法与遗传算法相结合,从而构造了求解物流配送路径优化问题的混合遗传算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足和爬山算法在全局搜索能力方面的不足,从而得到质量较高的解。     

基于电商承诺送达机制的多目标低碳MDVRP优化研究

针对存在多配送站的电商物流配送问题,首先,考虑实际装载量对物流配送过程中车辆燃料消耗量的影响,建立燃料消耗量模型,并结合电商平台的承诺送达机制,构建配送延迟时间函数。随后,提出了以最小化物流成本和延迟收货时间的多目标多配送站车辆路径规划问题,建立该问题的混合整数规划模型。再次,采用基于分解的多目标遗传求解算法对问题进行求解。该算法采用矩阵编码的方式,设计了基于贪婪搜索策略的启发式初始化方法,考虑到贪婪搜索策略容易陷入局部最优的劣势,在算法迭代过程中,允许部分不可行解存在以扩大解空间的搜索范围,并进一步设计了遗传算法的交叉和变异算子。最后,以具体物流配送案例进行数值实验,实验结果表明所设计的算法对求解本文模型是有效的。     

多车型车辆路径问题的量子遗传算法研究

本文在分析现有文献中多车型车辆路径问题中车辆使用优先原则的基础上,将车辆使用费用分为固定费用和油耗费用,并建立以配送总费用最小为优化目标的数学模型。设计量子遗传算法对模型进行求解,采用量子比特位设计染色体结构,改进遗传算法中交叉与变异算子,避免优秀基因不被破坏,设计快速寻优机制与最优保留机制,增强的求解效率。最后,结合算例对模型和算法进行了检验与分析。     

航空物流配送路径优化

航空物流配送对航空货运时间及服务水平有着极大的影响,其中,配送路径优化是配送合理化的核心问题.采用遗传算法设计航空物流配送路线,具有更高的准确度,对降低成本提高效率更有效.     

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。     

具有模糊旅行时间的VRP的一种混合遗传算法

传统确定性车辆路径问题是近几十年来运筹学领域研究的一个热点问题.但在许多实际的应用中,由于受客观世界中存在的不确定性因素以及人类观察、认识事物的模糊性的影响,车辆路径问题的某些参数可能是模糊的、不确定的.文中传统确定性车辆路径问题被扩展为具有模糊特征的模糊车辆路径问题.在对具有模糊旅行时间的车辆路径问题进行简单描述的基础上,构建了该问题的数学模型,并通过将模糊逻辑、模糊控制方法与传统车辆路径问题的遗传算法进行有效结合,提出了解决该问题的一种混合遗传算法.最后给出了该问题的一个计算实例,并通过随机模拟试验验证了该算法的有效性和优越性.     

物流配送系统中大规模最短路径算法的研究

在物流配送管理系统中,车辆路径优化是一个典型的难题,而最短路径算法是其基础.传统的最短路径算法,如Dijkstra最短路径算法因性能问题无法适应大规模的拓扑网络和实时计算.本文在Dijkstra最短路径算法的基础上,在方向优先等改进算法的启发下,设计和开发了基于GIS的大规模最短路径算法.实验表明,该算法受拓扑网络规模的影响极小,能够快速完成实时最短路径计算.     

考虑差异化服务时间的多车型电动汽车路径优化与充电策略研究

在政府政策大力支持以及社会环境意识不断增长的背景下,电动汽车在物流配送行业快速普及。电动汽车参与的物流配送服务需要物流专员、电动汽车和顾客三方协作完成。因此,在传统车辆配送路径优化的基础上,车辆的多样性、充电策略、人车的匹配以及服务时间差异化等因素都会影响物流运营成本。本文提出了考虑差异化服务成本的多车型电动汽车路径优化与充电策略问题并建立了该问题的整数规划数学模型。其次,提出了混合启发式算法MCWGATS,并通过多组算例验证了算法的有效性。最后,采用多组算例分析了多车型和差异化服务时间对运营成本的影响。实验结果表明,该模型有助于物流企业提高人员、物流车辆、服务时间等资源的利用效率,降低运营成本。     

基于MKM的市场营销群体决策支持系统结构的研究

描述了市场营销知识管理(MKM)的概念,建立了基于MKM的市场营销群体决策支持系统的结构与关键技术,利用群体满意度模型提高了市场营销群体决策支持系统的有效性,分析了制约MGDSS有效使用的若干因素,提供了解决问题的一些方法.     

基于结构差异的智能建模方法研究

通过分析基于规则和基于事例推理两种建模方法的特点,提出了综合这两种方法优势的基于结构差异的建模方法,该方法使用树状结构实现问题的知识表示,使用基于事例推理的方法生成数学模型的主体部分,使用基于规则的方法生成模型的差异修改规则,用以指导模型主体部分的修改.基于这一方法实现了一个物流配送车辆调度的应用系统,验证了该方法对于数学模型的智能构建工作是有效的.     

基于投资者情绪的投资组合模型研究

本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。     

基于代理人过度自信的委托-代理关系模型研究

本文研究代理人过度自信条件下的委托-代理关系以及过度自信对委托-代理关系的作用机理.研究结果表明,当代理人的效益工资和委托人的监督成本都不为0时,代理人的最优努力水平将随着其过度自信程度的增大而提高,委托人的最优监督力度将随着代理人过度自信程度的增大而减弱;当代理人没有效益工资时,代理人的过度自信在委托-代理关系中不发挥作用.另外,代理人的最优努力水平和委托人的最优监督力度都将随着委托人监督成本的增大而降低,而且前者还将总是随着代理人固定报酬和效益工资的增加而提高,后者虽然也将随着代理人固定报酬的增加而提高,但并不总是随着代理人效益工资的增加而加强.     

基于文化种群归类的中国企业出口对FDI带动效应研究

结合心理距离与文化距离的相关理论,运用格兰杰因果关系分析方法,对中国企业国际化过程中出口对生产性FDI的带动效应以及这种带动效应的文化差异性进行了初步探索。研究结果表明：在全球市场上,中国企业出口对FDI产生显著的带动效应;在不同文化种群市场上,这种带动效应与其文化距离正相关。最后,描述了目前中国企业国际化过程的特征,并提出了相关的管理含义。     

基于权威理论的家族企业家对企业的影响作用机理研究

以权威理论为基础,本文从科层权威、传统权威、报偿权威及超凡魅力权威四个构面分析了家族企业家的权威特征及其影响作用路径,在此基础上推导出家族企业家对企业的影响作用机理,解析了企业经营活动对家族企业家行为意志具有超强表达能力的根源。实证检验表明,问卷调查结果支持本文对家族企业家权威及其影响作用的分析和判断。     

基于GJR-GARCH的VaR模型及其在上海证券市场的实证研究

针对风险价值VaR的一般参数方法都是对称的,其在处理非对称时间序列时存在着局限性,本文提出了非对称的VaR计算模型,并以上海证券市场为对象进行了实证研究,结果表明基于非对称的VaR计算模型优于对称的VaR计算模型。     

基于过度自信的连续时间委托-代理模型研究

本文以有关心理学理论为依据,建立数学模型研究委托人和代理人过高估计公司信息质量条件下的连续时间委托-代理理论,并分析这种过度自信对委托-代理关系的作用机制.研究表明,最优补偿合同由两部分组成代理人的保留财富价值和代理人在合同存续期内的努力工作成本;而次优补偿合同由四部分组成代理人的保留财富价值、努力工作成本、风险溢价和未预期到的意外收益.委托人和代理人在公司信息方面的过度自信偏差都将提高代理成本、恶化道德风险问题.因此改善委托-代理关系的一个有效途径是,委托人自己首先要在公司信息问题上保持理性,其次是要雇佣在公司信息质量方面同样理性的代理人,使委托人和代理人双方都尽可能无偏地估计公司信息的信息价值.     

基于可能性理论的经营者业绩评价研究

对经营者进行客观公正的业绩评价,对企业的快速、健康发展至关重要。传统的经营者业绩评价体系与方法越来越受到各方面的质疑。本文在分析其弊端的基础上,提出了一种新的经营者业绩评价体系,并利用可能性理论来处理指标量化问题,建立了能充分考虑各影响指标的经营者业绩评价模型,为设计具有激励作用的薪酬结构提供依据。     

Cost sharing on prices for games on graphs

Let \(N=\{1,\dots ,n\}\) be a set of customers who want to buy a single homogenous goods in market. Let \(q_i>0\) be the quantity that \(i\in N\) demands, \(q=(q_1,\dots ,q_n)\) and \(q_S=\sum _{i\in S}q_i\) for \(S\subseteq N\). If f(s) is a (increasing and concave) cost function, then it yields a cooperative game (N, f, q) by defining characteristic function \(v(S)=f(q_S)\) for \(S\subseteq N\). We now consider the way of taking packages of goods by customers and define a communication graph L on N, in which i and j are linked if they can take packages for each other. So if i and j are connected, then a package can be delivered from i to j by some intermediators. We thus admit any connected subset as a feasible coalition, and obtain a game (N, f, q, L) by defining characteristic function \(v_L(S)=\sum _{R\in S/L}f(q_R)\) for \(S\subseteq N\), where S / L is the family of induced components (maximal connected subset) in S. It is shown that there is an allocation (cost shares) \(x=(x_1,\dots ,x_n)\) from the core for the game (\(x_S\le v_L(S)\) for any \(S\subseteq N\)) such that x satisfies Component Efficiency and Ranking for Unit Prices. If f(s) and q satisfy some further condition, then there is an allocation x from the core such that x satisfies Component Efficiency, and \(x_i \le x_j\) and \(\frac{x_i}{q_i} \ge \frac{x_j}{q_j}\) if \(q_i \le q_j\) for i and j in the same component of N.