多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法

研究了多时间窗车辆路径问题,考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件,以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标,建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理,设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法,利用具体实例进行了模拟计算,并与遗传算法的计算结果进行了对比分析,结果显示,利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题,能够以很高的概率得到全局最优解,是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。

带时间限制的最小费用运输问题的求解方法

本文研究了带时间限制的最小费用运输问题。首先分析了运输量与运输时间的关系,并把运输时间划分成两部分,一部分与运输量无关,一部分与运输量有关;进一步根据运输时间与运输量的关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为变量有上界的运输问题,给出了求解该问题的有效算法,并通过实例进行了计算。

分数(g,f)-因子覆盖图(英文)

一个图称为分数(g,f)-因子覆盖图,如果图G中的任何一条边e都包含在 一个分数(g,f)-因子中,并且满足h(e)=1,其中h是分数(g,f)-因子的导出函数。本文 给出了一个图是分数(g,f)-因子覆盖图的充要条件.

基于"货到人"拣选模式的储位分配问题研究

研究了"货到人"拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法.首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法.然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解.最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析.结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法.本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法.

基于AGV的智能仓库系统订单分批问题研究

研究了基于自动引导小车(AGV)的“货到人”智能仓库订单分批拣选问题,在同时考虑工作人员拣选商品成本和AGV搬运货架成本的前提下,建立了以总成本极小化为目标函数的订单分批问题整数规划模型。根据订单中包含的商品信息和商品所在的货架信息构建了描述订单之间关系的加权相似度指标,分析了加权相似度与总拣选成本之间的正相关关系。基于订单之间的加权相似度设计了求解模型的贪婪算法。利用具体算例进行模拟计算,分析了加权系数的变化对订单分批结果的影响,以及加权系数λ的取值与工作人员拣取一件商品的成本c1和AGV搬运一次货架的成本c2之间的关系,得到了贪婪算法中加权系数λ的确定方法。进一步分析了贪婪算法的计算时间和计算效果,结果显示,通过适当选取加权系数,利用贪婪算法可以在短时间内得到订单分批问题的近似最优解;对于小规模算例,贪婪算法在最坏情况下近似比不超过1.35。利用本文的模型和算法进行订单分批,兼顾了工作人员拣取商品的成本和AGV搬运货架的成本,可以有效提高订单拣选效率,降低订单拣选总成本。

无人仓系统订单分批问题及K-max聚类算法

为了提高订单拣选效率、降低拣选成本,研究了以自动引导小车(AGV)为搬运工具的无人仓库系统订单分批问题。分析了影响订单拣选成本和效率的两种主要因素,建立了以订单分批拣选总成本极小化为目标的整数规划模型。根据K-means聚类算法思想,结合订单分批问题的优化目标,基于每批订单中包含的商品种类和拣选每批订单需要搬运的货架信息,利用取大(max)运算符分别定义了能够反映订单拣选成本的两种类中心,以及订单到两种类中心的距离。进一步以工作人员拣选每种商品的单位成本和AGV搬运一个货架的成本为权重,构造了订单到批次(类中心)的加权距离。在此基础上设计了K-max聚类算法求解订单分批问题。采用具体算例验证了K-max聚类算法的有效性。

图的孤立韧度与分数k-消去图

设G是一个图,k(?) 2是一个整数,若对于图G的任一条边e,G-e都存在一个分数k-因子,则称G是一个分数k-消去图.图G的孤立韧度I(G)定义为:若G是完备图,I(G)=+∞;否则,I(G)=,其中i(G—S)表示G—s中的孤立点数目.本文证明了当I(G)>k,并且δ(G)(?)k+1时,G是分数k-消去图.

共同配送选址-路径问题及大邻域搜索算法

结合城市物流共同配送体系两层级、多中心、多车型等特点,研究了两层级共同配送选址-路径问题。以总成本极小化为目标,建立该问题混合整数规划模型,设计求解模型的自适应大邻域搜索算法。算法应用多种删除操作符和插入操作符生成邻域解,根据每次迭代得到的邻域解优劣调整相应操作符的选择概率,加快收敛速度。利用选址-路径问题的标准测试集生成若干算例,分别利用自适应大邻域搜索算法和Gurobi软件进行求解,通过对比分析验证自适应大邻域搜索算法的快速有效性。

关于分数 (g,f)-因子消去图(英文)

一个图称为分数 (g ,f) 因子消去图 ,如果去掉图G中的任何一条边e图G仍有一个分数 (g ,f) 因子 .本文分别给出了一个图是分数 1 因子消去图和分数 2 因子消去图的几个充分条件 .并给出一个图有一个分数 (g ,f) 因子不含给定对集中任何一条边的充要条件 .

解决医院病床安排问题的线性规划方法

本文研究了医院病床安排问题,在综合考虑病人等待入院和等待手术期间产生费用的前提下,建立了病床安排问题的线性规划模型。利用该模型,可以得到使病人平均等待费用最低的入院顺序。通过实例计算显示,利用本文模型得到的结果与利用传统的先到先服务原则安排的结果相比,病人等待手术的平均时间大约缩短了50%,等待费用大约降低了50%。

带道路容量限制的多配送中心选址问题的数学模型与算法

文章研究了带道路容量限制的多配送中心选址问题,在综合考虑货物周转费用、运输费用、配送中心年固定费用的前提下,根据实际情况引入了运输道路容量限制,以总费用最低为目标建立了该问题的整数线性规划模型。然后给出了求解该模型的精确算法,又根据贪婪思想设计了求解该问题的启发式算法,并利用具体的实例进行了模拟计算,结果显示,其模型及算法具有很好的效果。

双需求集货送货一体化车辆路径问题的数学模型及算法

本文研究了具有总时间和车容量约束的双需求集货送货一体化车辆路径问题,在综合考虑运输费用和车辆出行固定费用的前提下,建立了该问题的整数线性规划模型,并分别给出了求解该模型的精确算法和基于节约准则的启发式算法。最后通过一个具体实例验证了算法的有效性。

基于贪婪算法的仓库货位优化问题研究

在综合考虑货品间的相关性、货品的需求频率以及单位货品质量的前提下,建立了以拣选作业能量消耗最小为目标的货位优化问题数学模型。根据该模型分配货位,既能使相关性较高的货品聚集摆放,又能让需求频率高、单位货品质量大的货品尽可能存放在靠近出口的位置。为了求解模型,设计了一种基于贪婪算法的快速求解方法。数值试验表明,该模型及算法优化货位可以有效减少仓储能耗,降低拣选作业成本,提升货品的出库效率。

基于多种恢复策略的弹性供应链网络设计问题

针对供应网络中主供应商或运输路径中断导致需求无法满足的问题,提出了基于多种中断恢复策略的弹性供应链网络设计问题。在二级供应链中,考虑主供应商可能发生的随机中断,通过备用供应和现货购买等多种策略恢复供应能力。以供应网络运行总成本极小化为目标,建立弹性供应链网络设计问题的两阶段随机规划模型。第一阶段确定正常情况下网络中的主供应商位置、主供应商向需求点的供应量、备用供应商的位置和备用储备量;第二阶段确定各种中断场景下主供应商和备用供应商向需求点运送产品的数量,以及各个需求点的现货购买量或缺货损失量。当中断场景数量有限时,两阶段随机规划模型可以表示为混合整数规划模型,使用Gurobi求解器求解。最后通过模拟计算,验证了随机规划模型的有效性和多种恢复策略相结合的必要性。

网上书店智能仓库系统储位优化研究

研究了基于"货到人"的网上书店智能仓库系统储位优化问题。根据订单中两种图书出现的次数,定义了两种图书之间的关联度,以降低总拣选成本为目标,建立了基于"货到人"的智能仓库系统储位优化数学模型,并设计了求解模型的启发式算法。最后,结合A网上书店的实际订单数据进行了模拟计算和分析,验证了模型及算法的可行性和有效性。结果显示,利用该方法进行储位优化后,可以有效降低总拣选成本。

TOPSIS在第三方逆向物流服务供应商评价中的应用

研究了TOPSIS方法在第三方逆向物流服务供应商评价中的应用。首先根据第三方逆向物流供应商的基本情况建立了比较完善的评价指标体系,并给出了利用TOPSIS方法评价第三方逆向物流供应商的基本步骤,通过一个具体实例对方法进行了详细介绍。利用本文方法得到的计算结果为企业合理选择供应商提供了理论依据。

多约束混流线平衡与排序优化问题研究

针对G企业混流装配线设计不合理导致工位间负载不均衡及产品堆积现象,考虑工序与工位间匹配关系,节拍时间、工序优先关系等多约束,以减少工位数量、均衡工位间负载、减少产品等待时间为目标,建立混流装配线设计与产品排序问题的多目标混合整数规划模型,分别设计了分层算法和混合启发式算法;利用小规模算例验证了分层次算法的精确性,利用大规模算例验证了混合启发式算法高效性。基于本文算法对G企业装配线进行优化后,其工位间负载极差由15.6 min减少到0.1 min,优化后投产顺序对应的节拍时间降低了6 min。

最短时限运输问题及解法

提出了存在于实际中的最短时限运输问题，研究了其解的最优性充分 条件，并给出了求解这一问题的具体步骤，最后用实例说明了解法的可操作性 ，该解法是解决这一类问题的一个好算法。

考虑地理阻断的竞争性配送中心选址问题研究

研究了考虑地理阻断的竞争性配送中心选址问题。给出了存在地理阻断时的修正距离函数,将选址成本和运输成本加入到目标函数中,建立了考虑地理阻断情况下竞争性配送中心选址问题的数学模型。通过引入适当的0-1变量,将分段表示的修正距离函数表示成了一个非线性函数,从而将数学模型转化成一个非线性规划模型,并采用Lingo软件对模型进行了求解,最后用一个具体实例对模型和算法进行了验证。

共同配送选址-路径优化模型与算法

以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址-路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址-路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。