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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。 相似文献
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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,通过考虑车栽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-实时动态路後规划模型.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M0IGA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,M0IGA算法产生的规划方案客户满意度优于NSGA-Ⅱ、M0IA,这也验证了模型的有效性以及方法优越性. 相似文献
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成品油供给不足将导致加油站油品订单无法完全满足,如何安排有限油品的合理配送对保障能源供给安全至关重要。为此,本文考虑有限供给下不同客户配送的优先次序,开展配送计划、车辆调度和路径优化等油品配送网络规划活动,对多油品供给受限情况下多油库被动配送车辆路径问题(Multiple Depot Vehicle Routing Problem,MDVRP)进行深入研究。首先,文章构建了考虑需求优先等级和配送成本的多油品多油库车辆路径规划多目标优化模型。其次,采用多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)对模型进行求解,以实现车辆高效调度和油品配送路径优化。最后,基于CNPC在青岛市部分油库和加油站点的数据信息,构建油品配送网络进行实证检验。算例结果显示,配送车辆路径经过优化后,生成Pareto非劣解集,配送成本显著降低,配送满足率明显提高,这也进一步验证了该模型及相关算法的可行性和有效性。 相似文献
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复杂不确定环境下,制定一个具有较强抗干扰能力的基准进度计划非常必要。本文研究了活动工期不确定环境下考虑活动可拆分的项目资源鲁棒性调度优化问题,旨在考虑活动可拆分,探究在活动优先关系约束、项目截止日期约束、活动拆分约束、资源流约束等条件下如何进行活动拆分决策并合理地安排各个项目活动/活动分段间的资源调配方案和时间缓冲添加策略,以制定鲁棒性最大化的基准进度计划。本文创新点如下:1)在项目资源鲁棒性调度优化问题中考虑活动可拆分,定义了资源流网络下活动自由时差的计算方法,提出了一种新的活动可拆分情形下进度计划鲁棒性的衡量方式,进而构建得到了考虑活动可拆分的项目资源鲁棒性调度优化模型;2)分析证明了问题模型的强NP-hard属性以及非线性属性,并在此基础上开发了一种内嵌资源调度安排的遗传算法进行问题求解;3)选取一个典型的实际案例对研究问题进行说明,直观展示了活动拆分执行对进度计划鲁棒性提升的重要价值,揭示了鲁棒性调度计划中资源调度方案的重要性,得到了活动拆分执行会增加项目内部资源转移次数的结论。 相似文献
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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. 相似文献
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天然气已成为全球主要消费能源之一,燃气企业及时了解天然气的市场动态,准确预测天然气消费量,并在此基础上设定相应的天然气调度和采购计划,对于企业降本增效尤为重要。在系统梳理天然气消费预测的时间范围、影响因素和相关方法演变历程的基础上,归纳总结天然气采购策略相关研究进展,发现基于精确天然气消费预测的采购策略对燃气企业经营具有重要影响,而当前这方面的研究还处于起步阶段。因此,结合企业实践提出了未来该领域主要研究方向和研究内容,并建议使用更多深度学习和组合模型来提高预测性能;此外,可将天然气消费预测与采购策略相结合,针对不同条件和情景设定企业的采购行为,最终形成完善的天然气采购策略。 相似文献
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