基于改进模糊遗传算法的混合车辆路径问题

本文建立了多配送中心、多车型、多产品的车辆路径问题的混合数学模型,提出了一种新的模糊遗传算法求解混合车辆路径问题,通过改进的模糊逻辑控制器实现交叉概率和变异概率的动态调整,以加快算法收敛速度并避免算法陷入局部最优解。采用标准算例进行对比,证明模糊遗传算法有较好的计算结果和计算效率,并用模糊遗传算法对混合车辆路径模型进行仿真测试,取得了理想的结果。     

动态需求下车辆路径问题的周期性优化模型及求解

针对客户点不断更新的动态需求车辆路径问题,依据滚动时域对配送中心工作时间进行划分,提出基于延迟服务的周期性客户点实时重置策略,策略中延迟服务机制能结合车辆启动延迟系数对照当前时域的时间进行检验,满足所有客户点的服务需求,保证车辆满足中心时间窗约束。设计多阶段求解的混合变邻域人工蜂群算法对各时间片内子问题进行连续迭代优化,算法中子路径动态转变的设计能较好平衡原有客户点和新客户点对路径更新和车辆实时信息匹配的要求。算例验证及对比分析表明本文策略和算法在求解动态问题时的有效性和可行性。     

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.     

时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题研究

本文研究了时间依赖型多配送中心带时间窗的开放式车辆路径问题,基于道路通行情况,建立车辆行驶速度时间函数;考虑车辆载重、里程限制与客户点服务时间窗的约束,建立混合整数规划模型,目标函数为最小化车辆总成本,具体包括车辆行驶时间成本和车辆固定发车成本;提出了一种二维编码方式的混合遗传算法,针对混合遗传算法设计了多分区段单点交叉策略、动态插入算子及局部搜索策略;最后,基于Solomon VRPTW基准数据集生成27个测试算例,使用混合遗传算法进行求解。数值实验结果表明,考虑道路通行情况,选择合理的出发时间,避免拥堵时段进行配送服务,能明显减少车辆的总行驶时间,且验证了混合遗传算法能够获得问题的满意解。     

同时集散货物的开放式车辆路径问题研究

本文研究了车辆工作时间限制下同时集散货物的多配送中心开放式车辆路径问题,以车辆数和运输里程最小为目标,建立了多目标规划模型,提出了基于拉格朗日松弛技术和禁忌搜索算法的混合求解算法。 该算法首先求出最优解的最大下界,然后采用客户点的分配和调整策略实现解的可行化,其中禁忌搜索引入了4种领域搜索方法,采用了随机变领域搜索方法和重起策略。算例分析表明,该算法能有效地找到满意解,且采用开放式安排路线比闭合式安排路线更加经济合理。     

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.     

基于Lagrange松弛分解法的供应链生产-定位-路径集成问题优化

本文研究了集成生产批量、配送中心定位和车辆运输路径问题的一个复杂大系统,并建立了相应的数学模型。为了便于理解和求解这一大系统,将这一系统运用Lagrange松弛法分解成了生产、配送中心和定位-路径等三个相对独立的子系统。基于次梯度优化算法提出了一种优化协调机制,实现了系统的整体优化,并进行了数值实验分析。     

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。     

实时/时变路网环境下城市出救点选择与救援车辆路径的集成动态优化

为了提升城市突发公共事件应急资源调配效率,考虑实时/时变路网环境下出救点选择与救援车辆路径的集成优化问题(CERFSVRP),设计了一种实时/时变交通信息的结合策略,并提出了满足先进先出原则的路段行驶时间计算方法.在此基础上,综合考虑出救点选择、供应能力以及车辆路径连续性等约束条件,以应急响应时间最短为目标,基于虚拟出救点概念和滚动时域策略建立了CERFSVRP动态优化模型.针对该模型的特点,设计了一种改进遗传算法和线性规划法相结合的两阶段算法.算例分析结果表明该模型和算法可以有效解决实时/时变路网环境下城市突发公共事件CERFSVRP动态优化问题.     

越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆调度优化

针对越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆路径问题,建立以车辆派遣成本、运输成本、时间惩罚成本、越库内部操作成本总和最小化为目标的库门分配与车辆路径优化模型。根据问题的特征设计改进的自适应遗传算法,并根据时空距离生成初始解。通过对不同规模的算例进行对比和分析,验证了模型的正确性和算法的有效性,结果表明,所得出的库门分配和车辆调度优化方案可以有效降低越库配送中心的运营成本。研究成果拓展和丰富了越库配送下的车辆路径问题研究,能为物流企业优化配送方案提供理论依据。     

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。     

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。     

基于复杂网络的投资组合优化研究

本文基于复杂网络的局部聚类系数改进了传统的全局最小方差投资组合模型。首先通过股票对数收益率的相关系数矩阵构造股票关联网络,然后计算股票关联网络的局部聚类系数,最后通过全局最小方差模型确定最佳投资组合。将改进后的模型应用于A股市场,经过夏普比率、信息比率和欧米茄比率的对比分析得出改进后的投资组合模型在样本外的表现优于传统的全局最小方差投资组合模型。     

基于博弈论的知识型企业激励问题研究

对于知识型企业来说,有效的激励是激发知识型员工积极性与创造性的重要措施之一。由于知识型企业的价值创造及其溢价分配分别存在信息的不对称,为此,本文分析了企业与知识型员工的Stackelberg博弈行为,借助于理想状态的Pareto有效的完全合作模式的渐进演化过程,讨论合作博弈的机理与溢价的分配问题。研究表明知识型企业的短期与长期激励具有很强的互补性,适当地调节两者可以使企业系统收益递增;揭示了风险态度和地位是影响激励机制的关键因素。     

基于REVD考虑碳排放的零部件再制造决策

在只知道需求分布部分信息条件下,研究三种碳排放政策(碳限额、碳税和碳权交易)下零部件再制造决策问题.首先根据销售收入、再制造成本、废弃处理成本、库存持有成本和缺货成本等构建总利润最大化的基本模型,并在此基础上分别扩展建立三种碳排放政策情形下包括碳排放成本的生产决策优化模型;然后将它转化为REVD(relative expected value distribution)模型进行求解,在具有相同一阶矩、二阶矩的分布集合中,以最小化相对后悔值为鲁棒标准,寻找使得最坏分布下期望利润最大的最优再制造数;最后通过算例分析再制造率、有无碳排放政策以及三种不同碳排放政策的严惩程度对再制造数和总利润的影响,以期为再制造商和碳排放政策制定方在制定决策时提供帮助.     

基于个体优势识别的团队胜任特征研究

团队成员的个体优势互补是团队高效运作的必要条件,而有效识别团队胜任特征中的个体优势是实现优势互补的前提和基础.按照目标规划的思想.依据q-范数距离,从最有利于被评价者的角度确定其权重系数,提出了团队胜任特征中个体优势的识别方法,该方法是基于团队共识的指标体系和价值取向,在某一比较范围内,从最有利于成员个体的角度确定其优势特征.在此基础上,通过计算实例验证了该方法的有效性,同时对研究结果、管理启示和现实意义进行了讨论.