基于混合蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究

基于绿色物流发展理念，为企业寻求经济与环境达到双赢的局面，本研究将节能减排转化为绿色成本，融入路径优化问题中，建立以总成本最小为研究目标的冷链物流路径优化数学模型。针对蚁群算法初始阶段由于信息素不足导致收敛速度慢的问题，将A*算法与蚁群算法相结合，利用A*算法的全局收敛性和蚁群算法的正反馈性构造了一种混合蚁群算法。通过对实例进行仿真优化与对比分析，验证了模型和算法的有效性。     

Decision model of customer order decoupling point on multiple customer demands in logistics service supply chain

The key factor in realising competitiveness of a logistics service supply chain (LSSC) is its ability to meet customised requirements with the cost of mass service. This paper introduces the concepts of mass customisation and customer order decoupling point (CODP) into the field of logistics service to solve the problem of CODP when a logistics service integrator (LSI) in an LSSC operates under mass customisation. Two models of CODP decision, respectively, on single and multiple customer demands, are developed. Both process constraints and lead time constraints from the customised logistics service orders are considered. Unlike CODP positioning models within the manufacturing supply chain, the objective of this paper is to exclusively consider the cost of order transferring and order waiting at CODP to minimise total cost of the LSI. The applications of the two models are also discussed by two real cases, and three major conclusions are drawn. First, introducing mass customisation into an LSSC and minimising total cost of order processing of the LSI by selecting an optimised CODP is feasible. Second, total cost will decrease monotonously along with the movement of CODP toward the last service procedure under the precondition of satisfying lead time constraints. Third, parameters about the customers’ logistics service orders will bring about great influence on the selection of CODP. For instance, the lead time of orders will influence the number of feasible CODPs and the position of optimal CODP. Also, decreasing cost of order transferring and order waiting will not cause the change of optimal CODP, while increasing cost of order transferring and order waiting will lead to the switch of optimal CODP.     

A Heuristic Algorithm for the Capacitated Multiple Supplier Inventory Grouping Problem

This paper presents and solves a model for the multiple supplier inventory grouping problem, which involves the minimization of logistics costs for a firm that has multiple suppliers with capacity limitations. The costs included in the model are purchasing, transportation, ordering, and inventory holding, while the firm's objective is to determine the optimal flows and groups of commodities from each supplier. We present an algorithm, which combines subgradient optimization and a primal heuristic, to quickly solve the multiple supplier inventory grouping problem. Our algorithm is tested extensively on problems of various sizes and structures, and its performance is compared to that of OSL, a state-of-the-art integer programming code. The computational results indicate that our approach is extremely efficient for solving the multiple supplier inventory grouping problem.     

不同权力结构下TPL服务增值的供应链决策与效率评价

在供应商批发价格内生、TPL服务增值情形下,研究由供应商、TPL和零售商组成的三级供应链决策与效率评价。基于不同权力结构,构建了TPL和供应商主导的序贯非合作博弈模型,证明了博弈均衡解均存在且唯一。研究表明：两种权力结构下系统利润均出现损失,TPL主导下零售商的订购量、TPL的物流服务水平及二者比值均低于供应商主导的情形,故TPL主导致使供应链运作效率更低。为提高系统运作效率,以TPL的利润结构为出发点,在两种权力结构下均分别引入TPL物流服务费用及成本分摊策略,发现：费用分摊策略下,供应商通过操控批发价格抑制了费用分摊的影响,从而造成策略失效;而成本分摊策略下,当分摊系数满足特定条件时,能够提高两种权力结构下的系统效率以及实现系统帕累托改进。最优的分摊系数仅取决于各权力结构下,无分摊策略时TPL和系统的期望利润。     

考虑第三方物流竞争的第四方物流运输与库存外包决策

第四方物流在物流外包中的主导地位和第三方物流在提供服务时基于配送频率的竞争对物流外包产生重要影响。针对这一问题,本文建立基于价格、配送频率和需求分配比例的三阶段非合作动态决策模型和库存运输联合优化模型(ITIO)来分析4PL主导的业务外包和3PL之间的竞争,通过对比两个模型来分析决策权对个体和系统绩效的影响,并用算例验证了文章的结论。研究表明,在3PL同质且需求分配比例为0.5时,三阶段非合作动态决策模型的配送频率比ITIO最优值小29%,库存持有成本比ITIO最优值高41%,物流配送成本比ITIO最优值小21%,总成本比ITIO最优值大9%。库存运输联合优化模型虽然具有一定成本优势,但是其过分强调协调不利于3PL之间的竞争和提高。     

危险品集成物流管理系统选址-选线模型研究

以路网的危险度瓶颈限制为切入点研究了一类危险品集成物流管理系统选址—选线问题,对应于路网危险度瓶颈限制引入安全费用非递减函数,并根据运输工具的安全配置等级构造该等级下的子网络,物流系统的选址—选线结果随着路网的调整而不断变化.危险品集成物流系统的管理存在多个目标,文中首先分析了成本、风险和风险公平性等优化目标,在说明了建模的假设条件后,建立了基于路网危险度瓶颈限制的危险品集成物流系统选址—选线的多目标模型,并根据模型给出了一种启发式算法,最后用一个算例对模型进行了数值演算.     

多枢纽轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配研究

针对物流网络运营中规模效益低、运营商与客户利益冲突等问题，本文提出了基于多枢纽轴辐式协同物流网络的任务-路径优化匹配策略。在网络结构确定的条件下，从物流集成服务商角度出发，综合考虑资源发车时刻、路径能力限制、动态成本折扣系数以及任务延时惩罚，构建了以总物流成本最小和时间最短为优化目标的轴辐式协同物流网络任务-路径优化匹配数学模型。根据问题特点，设计了基于三层编码的遗传算法对模型进行求解，同时配合多点交叉、变异机制提高求解效率。研究结果表明，集并运输能够大幅度降低任务集执行成本，但当集并带来的交货延迟、客户满意度降低等负面效应超过其正面效应时，需适当匹配直达线路以提高整体效益。     

多渠道供应链中物流系统的容量扩充与分配模型

考虑一个传统供应链将市场由单一的实体商店零售扩大到互联网上的在线零售,为满足新增的在线零售需求,供应商需要扩充物流系统的供应容量,并设计新增容量的分配方案。本文针对由一个中心仓库和多个地区仓库组成的二级物流系统,在保留现有配送网络结构的基础上,构建了物流系统的容量扩充与分配模型,并提出一种基于拉格朗日松弛法的求解算法。我们通过数值实验表明了算法的有效性,并通过数值算例说明了运输成本与库存汇聚效应对最优容量扩充与分配方案的影响。     

Scheduling with machine cost and rejection

In this paper we consider the scheduling problem with machine cost and rejection penalties. For this problem, we are given a sequence of independent jobs, each being characterized by its processing time (size) and its penalty. No machine is initially provided, and when a job is revealed the algorithm has the option to purchase new machines. Right when a new job arrives, we have the following choices: (i) reject it, in which case we pay its penalty; (ii) non-preemptively process it on an existing machine, which contributes to the machine load; (iii) purchase a new machine, and assign it to this machine. The objective is to minimize the sum of the makespan, the cost for purchasing machines, and the total penalty of all rejected jobs. For the small job case, (where all jobs have sizes no greater than the cost for purchasing one machine, and which is the generalization of the Ski-Rental Problem) we present an optimal online algorithm with a competitive ratio of 2.     

A simulated annealing algorithm for designing cellular manufacturing systems with productivity consideration

In this paper, we propose a productivity model for solving the machine-part grouping problem in cellular manufacturing (CM) systems. First, a non-linear 0-1 integer programming model is developed to identify machine groups and part families simultaneously. This model aims to maximize the system productivity defined as the ratio of total output to the total material handling cost. Second, an efficient simulated annealing (SA) algorithm is developed to solve large-scale problems. This algorithm provides several advantages over the existing algorithms. It forms part families and machine cells simultaneously. It also considers production volume, sales price, and maximum number of machines in each cell and total material handling cost. The proposed SA also has the ability to determine the optimum number of manufacturing cells. The performance of the developed models is tested on eight problems of different size and complexity selected from the literature. The results show the superiority of the SA algorithm over the mathematical programming model in both productivity and computational time.     

库存共享和服务水平限制下三级分销网络侧向转运模型与算法

侧向转运是库存共享的一种方式,一方面会减少库存成本,另一方面又会因转运而增加运输成本,针对这一问题考虑不同时间窗W^k的服务水平产生的服务水平的分级,构建三级分销网络中基于库存共享与时间服务水平限制的批量订货模型,分销网络模型中包含一个制造商、一个RDC、m个DC、n个客户。其中客户的需求相互独立且服从泊松分布,DC的订货提前期服从指数分布。首先,建立了基于时间服务水平限制的分销网络系统总成本最小化模型,并将再购点、订购批量等库存参数作为同时作为决策变量,以达到三级备件分销网络的成本优化;其次,根据问题和模型的特点对所建的模型开发了基于采用贪婪增加算法的求解思想求解问题,以便给管理者提供决策参考并通过降低利润的方式增加效益和资源利用率;最后,通过中航材集团推行的“航材共享”项目作为算例分析,将三个分销区域与机场群组成的备件分销系统进行建模分析,验证了本文模型的有效性,成本优化的显著性。研究结果表明,三级分销网络中,RDC采用连续盘点的（Q,R）补货策略、DC采用（Q,R,H）的补货策略时系统总成本与普遍采用的定期盘点策略和连续盘点中的One-for-One订货策略成本相比,DC之间的库存共享策略能有效降低整个系统的成本,例如,在案例研究中发现成本降低约为30%。     

On Extending Russell and Krajewski's Algorithm for Economic Purchase Order Quantities*

Russell and Krajewski presented an optimal purchase order quantity algorithm that considered the effect of the transportation rate structure for less-than-truckload (LTL) shipments. The authors applied the Russell and Krajewski algorithm to a variety of freight classes and lengths-of-haul. Anomalous cases were found in which the freight rate schedule, when used with the suggested algorithm, resulted in incorrect order size decisions. In this comment, the authors consider the impact of these anomalies on the optimal order quantity and associated total costs. A procedure is presented to adjust the Russell and Krajewski algorithm to arrive at the optimal purchase order quantity and the lowest total annual cost.     

直接配送下随机需求库存-路径问题最优平稳策略及其算法

直接配送策略下随机需求库存-路径问题（Stochastic Demand Inventory Routing Problem with Direct Deliveries, SDIRPDD）由于其需求的不确定性、决策的长期性以及其最优策略形式对求解其他库存-路径问题（IRP）的参考价值,使得对SDIPRDD问题的研究成为物流、供应链优化领域研究的一个热点。文章首先证明了无约束SDIRPDD的最优平稳策略为（s,S）形式,并通过分析车辆数约束对客户单阶段期望成本函数的影响,给出了存在车辆数和客户库存容量约束时SDIRPDD问题的最优平稳策略形式,进而提出了一种求解有约束SDIRPDD问题最优平稳策略的近似算法。最后,通过数值算例验证了算法的有效性并分析了结果的现实意义。     

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。     

自建VS.并购:物流一体化竞争下的电商平台演化博弈

在竞争环境下，各大电商平台相继以自建或并购方式完成了自营物流系统的建设。文章立足于电商平台的物流一体化建设实践，以自建和并购作为电商平台构建物流体系的备选策略，首先采用逆序归纳法分别求得了两平台在均采取物流自建方案、均采取物流并购方案及一方采取物流自建方案而另一方采取物流并购方案时的均衡利润；然后，基于演化博弈理论，对不同均衡点的稳定性进行了分析；最后，得出了四种不同的演化稳定均衡结果。结果表明：（1）如果物流自建投入明显低于物流并购投入，且买家需求对竞争对手的物流服务不敏感时，两平台均将物流自建作为占优方案，从而双方的演化博弈将形成唯一的混同均衡——（物流自建，物流自建）。（2）如果物流并购投入明显低于物流自建投入，且买家需求对竞争对手的物流服务不敏感时，两平台均将物流并购作为占优方案，从而双方的演化博弈将形成唯一的混同均衡——（物流并购，物流并购）。（3）如果两种物流一体化方案的前期固定投入差异较小，且后期运营支出对物流服务水平不敏感，买家需求对对方平台的物流服务敏感时，两平台均无占优策略，而是采取与对手方案相同的物流一体化策略，使得双方的演化博弈形成两个混同均衡——（物流自建，物流自建）与（物流并购，物流并购）。（4）如果两种物流一体化方案的前期固定投入差异较小，且后期运营支出对物流服务水平不敏感，买家需求对对方平台的物流服务不敏感时，两平台均无占优策略，而是选择与对手方案相异的物流一体化策略，从而双方的演化博弈将形成两个分离均衡——（物流自建，物流并购）与（物流并购，物流自建）。     

考虑多种安全库存策略的选址-库存问题研究

考虑多种安全设置策略的物流网络的选址-库存问题,不仅是选址、订货、运输和库存的集成优化,还需要考虑多种不同的安全库存设置和转运策略。因此,本文深入讨论了二级物流网络中的六种安全库存设置策略,构建了六种考虑不同安全库存设置的选址-库存模型。在考虑集中设置安全库存时,集中安全库存需要通过转载运输实现,因此需要将转载运输成本引入选址-库存模型之中,使新的选址-库存模型更加科学合理。另外,针对六种新的选址-库存模型,提出了基于个体成本差异分配的遗传算法,迭代搜索选址、分配、库存设置策略的优化组合。最后,通过数据实验验证了模型的有效性：（1）安全库存与转载运输之间存在此消彼长的背反关系;（2）安全库存设置和转载运输策略对总成本的影响取决于两种费率权重情况。本文的研究可以为二级物流网络的选址、订货和安全库存策略集成优化决策提供参考依据。     

突发疫情环境下考虑订单释放时间的零售物流配送路径优化研究

“新冠肺炎”疫情突发严重危及了人们的生活安全，而物流保障在疫情防控、保民生活、稳定社会方面却起到了重要支撑作用。以保证民生的零售物流配送为背景，本文研究考虑订单释放时间的车辆路径优化问题，以配送完工时间与运输成本的加权之和最小为目标，构建了线性规划模型,并设计了改进的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于多种邻域结构和改进的US算法的局部搜索过程以增强算法的寻优能力，通过引入大路径和最优分割过程获得高质量的初始解和打破机制以增强算法的搜索效率。同时，提出一些性质用于拉格朗日松弛算法，为本文研究问题提供高质量的下界。最后，数值实验部分通过求解标杆算例和文中算例验证了模型和算法的有效性，并对订单释放时间和模型参数进行灵敏度分析，结果表明本文模型和算法能够为零售物流配送的效率提升和成本控制提供有效的决策支持。     

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.     

供应链物流运作能力计划模型与分析

考察了某种产品供应链系统的一次性物流运作过程,建立了这个系统的物流能力动态规划模型。针对供应链中物流运作能力的流通量指标进行了较为深入的理论分析,探讨了使得系统成本最小化的最优物流能力及系统各阶段需配置的流通量。最优物流能力策略体现为两个关键量,即下界和上界。如果可得输入量小于下界则选择不开展物流;如果可得输入超出了下界,物流能力可以足够大但不超过上界。运用数学归纳法对优化结果进行了证明,并结合算例检验了模型的效果。     

基于改进联合采购及配送模型的RFID投资决策研究

随着商品需求差异化加深和物流响应的加快，多品采-配运作效率提升面临挑战。RFID通过实时追踪商品状态实现商品信息全流程共享。但RFID高成本要求在采-配过程中实施RFID需平衡其投资风险和效率回报的关系。因此，本文考虑到实施RFID可提升采-配的订货效率和JIT （Just in Time）效率，研究基于改进联合采购及配送（Joint Replenishment and Delivery，JRD）模型的RFID投资决策问题。改进JRD实现多品联采和多客户联配协同，以RFID投资下总成本最低为目标，获得最佳采购周期和频率。模型通过设计差分进化算法（Differential Evolution，DE）求解，数值实验结果表明：（1） DE在求解精度和速度方面具有优势；（2）实施RFID有助于降低改进JRD模型总成本，但需关注投资规模和回报的均衡；（3）基于JRD全流程的RFID投资效果优于仅部分流程投资效果，且成本越高流程实施RFID的收益潜力越大。