废弃物回收的多层逆向物流网络优化设计问题研究

废弃物逆向物流网络设计问题是一个关系到经济效益和社会效益的问题.本文研究了废弃物逆向物流网络设计问题,包括选择中转站和处理站的地址,确定将产生点的废弃物分配给中转站以及从中转站运送到处理站的最佳策略,确定处理站的容量.考虑了在满足公众的意愿的情况下,建立了一个多目标的纯整数规划模型,最小化总的建设费用和设施对公众产生的负效用.设计了基于启发式的两阶段分解算法求解,从而构建一个废弃物回收的多层逆向物流网络.最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性.     

考虑负效应的城市废弃物中转站多目标选址模型及算法

现有研究中废弃物处理设施的负效应测度没有考虑风向、风力等因素的影响,不能很好地反映实际情况。本文提出了一种基于扩散距离的负效应测度方法;以带中转设施的城市废弃物三层物流网络为研究对象,建立以年均总成本和所有居民日人均负效应最小化为目标的中转站选址问题的混合整数规划模型;根据问题特征,设计一个模拟退火算法与贪心算法相结合的混合算法(HSA)同时求解设施选址、中转站容量及废弃物产生点的指派三个决策。算例结果显示,基于扩散距离的负效应测度方法能较好地反映实际情况;HSA算法在求解同类问题上是可行的和有效的。     

带三重容量限制的中转物流选址-分配模型

本文分析了一类带三重容量限制的物流选址一分配问题(LAP):在物流网络受边最大单批通行容量、物流中心最大吞吐容量和运输工具总运输容量等三重容量限制下,如何进行中转运输的物流中心选址和相关资源分配,使总的费用最小.模型假设网络系统满足如下条件:商品只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输.本文建立了混合整数规划模型,提出了一种先进行选址然后进行资源分配的优化算法,并用优化算法对一个实例进行了求解.     

震后初期应急物资配送的模糊多目标选址-多式联运问题

针对震后初期应急物资配送系统优化问题,考虑应急物资需求模糊情况下应急物资配送中心选址和应急物资多式联运安排的集成决策,以应急物资配送总时间最短和受灾点应急物资未满足的总损失最小为目标,建立了一个震后应急物资配送的多目标选址-多式联运问题优化模型,设计了一种采用二维编码的非支配排序多目标遗传算法,并对该算法进行了复杂性分析。算例分析结果表明:该算法可以在得到Pareto前沿的同时,根据决策者偏好在Pareto前沿面上给出各种优化决策方案。     

通货膨胀下的联合库存选址模型研究

研究了通货膨胀对涉及一个供应商、多个候选配送中心和零售商的三级分销网络设计的影响.不同于传统的联合库存选址模型,所研究的模型考虑了整个系统的相关成本的时间价值,其目标是使在一定的通货膨胀率下总的选址、运输和库存成本之和的现值最小.为此,建立了一个非线性的整数规划模型,该模型为无容量约束问题的扩展模型,属于NP-hard问题.提出了3种基于不同编码形式的遗传算法用于求解该模型,并通过不同规模的算例对3种算法进行了有效性的分析和对比.最后,通过对各算例的计算结果的分析,发现随着通货膨胀率的增长,为了使这个分析网络的总成本现值最小,需要增加建立的DC的数量.     

基于随机运输路径选择的物流中心选址模型

旨在以物流系统总费用最小化为目标进行物流中心选址规划.政府做出物流中心选址规划后,客户会选择合适的供应商进行交易,并根据已有物流中心与交通流分布进行货物运输路线决策,使其总费用最少.论文提出了物流中心选址双层规划模型,考虑投资费用的约束,保证用户平衡的同时使整个物流系统总费用最低.其中上层规划目标是使物流系统总费用最小化,下层规划建立了一个Logit随机用户均衡模型,并构造了一个等价的凸规划问题.最后针对模型提出了一个算法,并通过算例说明其可行性.     

基于服务效率的自助服务设施选址模型与算法

研究了服务行业中基于服务效率的自助服务设施选址及选址点服务台数量分配的问题.通过确定选址数量,将排队理论与选址理论结合,以减少顾客访问的旅行成本和排队拥塞成本来提高设施的服务效率,对选址点的服务台进行合理分配,建立了非线性整数规划模型.运用下降算法和遗传算法对设施选址与服务台分配进行设计,并通过大量随机算例验证了算法的有效性.     

跨境电商企业海外仓选址多目标优化研究

海外仓作为一带一路战略环境下的一种新型跨境物流模式,具有运输时间短、退换货快等特点。本文在跨境电商的背景下,综合考虑建仓成本、运输费用、运输时间和税费等因素,提出了海外仓选址多目标优化模型,随后基于分层序列法设计了二分搜索-最小费用流算法对该模型进行求解,并证明该算法在多项式时间内可以得到最优解,最后通过算例证实了该模型和算法的有效性和实用性,这为跨境电商海外仓选址提供了理论依据和决策支持。     

随机多阶段分销网络设计模型

为了更合理的设计分销网络,本文提出了一种随机多阶段的联合选址-库存模型。在该模型中,不仅考虑了经济规模和分摊效益的影响。同时通过情景规划,考虑了在多阶段的分销网络设计中,对未来市场环境的不确定性。该模型的目标是使整个战略周期内的总期望成本(包括库存、运输、选址成本与损失的收益)最小。本文将该模型建立成为了一个非线性的整数规划模型,同时提出了一种基于拉格朗日松弛的求解算法。最后,本文使用该算法求解了三组不同规模的算例,得到的计算结果证明了拉格朗日算法是求解该模型的有效算法。     

城市应急系统优化选址决策模型和算法

以往的应急系统选址模型仅仅考虑在一个确定应急限制期下的选址问题.但是,在城市规划决策中,应急限制期和应急服务设施点建立的费用(数目)都相当重要.针对这个特点,提出了应急限制期下的应急选址模型,并提出了基于分支定界方法的应急选址模型的最优解.该算法利用FLPS′(k)的最优解为起点,进而获得FLPS′(k+1)的最优解,大大减少了计算量.