考虑道路通行能力差异的多应急避难点选址模型及算法

合理的应急避难点选址可以有效提高疏散效率,而道路通行能力的差异性特征是影响避难点选址决策的重要因素。本文在道路通行容量和通行速度不同的情形下,以最大完成时间和总完成时间的组合函数最小化为目标,研究路图上有堵塞时间成本的k个避难点选址问题。首先,本文重点分析不同的道路通行容量和通行速度对疏散过程的影响,对疏散过程中的堵塞变化进行梳理,对路图进行等价转换。其次,本文基于等价路图把组合目标下的多避难点选址问题转化为有限个有最大完成时间限制的、以总完成时间最小化为目标的k避难点选址问题,之后基于动态规划设计多项式时间的求解算法。最后,本文给出相应的数值算例,并对组合目标函数中的权重系数进行敏感性分析。

三层动态手术计划模型的构建

在静态的长期手术计划中,由于存在很多不确定性因素影响,使其很难在实际中应用。提出一种动态三层手术计划排程,最上层为滚动资源分配模型,用线性规划模型为各科室合理分配手术室资源;中层采用多目标线性规划模型制定动态主手术计划;底层为在线调整模型,当意外情况出现时对动态手术计划进行调整。并结合某大型综合医院实情提供了数值算例,算例结果证明了模型的有效性。

基于收益管理的旅游景点动态定价和票源控制研究

基于收益管理的动态定价和库存控制方法,针对旅游景点旅游当天不能拒绝游客和景点有最大承受度的特殊性,建立相应的动态规划模型,转化为马尔科夫决策过程。提出预售期门票的定价策略,得到收益函数随着时间的增加而减少,随着门票数的增加而增加,价格是两者的非增函数等相关性质,通过对动态模型的转化处理,求得在旅游旺季和期望价格均值时为旅游当天门票的预留策略。最后,通过数值算例验证了模型的有效性。

基于客户分类的即时配送路径优化研究

大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展,将客户分类融入到车辆路径问题中,用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展,为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级,根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本,构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型,并根据问题特点设计遗传算法求解,最后,结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.

基于鲁棒优化的新增设施选址策略研究

在需求无概率分布的条件下,将区间数据作为需求上下界,以所有设施中最大负荷量最小化为目标,基于鲁棒优化方法,采用最小最大后悔准则,在就近服务假设下建立新增设施选址优化模型.基于最坏情景分析,证明了最坏情景具有特殊的结构特征,设计了使最大负荷量的最大后悔值最小的求解算法.研究结果克服了求解时间复杂度会随需求点数量的增加而呈指数增长的缺点,把已有的时间复杂度为指数的求解算法改进到多项式时间求解.算例分析结果进一步表明本文算法更适合大规模网络上的新增设施选址问题.

最小最大后悔准则下新增设施选址策略研究

基于新增设施选址问题,考虑网络节点权重不确定性,以设施中最大负荷量最小为目标,提出最小最大后悔准则下的新增设施选址问题。在网络节点权重确定时,通过证明将网络图中无穷多个备选点离散为有限个设施候选点,设计了时间复杂度为O(mn^(2))的多项式算法;在节点权重为区间值时,通过分析最大后悔值对应的最坏情境权重结构,进而确定最大后悔值最小的选址,提出时间复杂度为O(2^(n)m^(2)n^(3))的求解算法;最后给出数值算例。

基于均衡准则的多目标即时配送路径优化模型

当前即时配送领域配送员收入和工作量分配不对等,导致配送员心理失衡、频繁跳槽,已严重影响即时配送平台的正常运营。如何提高运营稳定性、增强竞争力,是当前即时配送平台需关注的重要问题。本文面向配送成本、客户满意度与配送员收入均衡,构建即时配送路径优化模型。综合考虑此问题先取后送、有序配对的特征,将遗传算法的自适应性与蚁群算法的正反馈性相结合,提出了一种有效求解的混合蚁群算法,通过数值实验验证了模型与算法的有效性。结果表明,该模型在显著提升配送员派单量与薪资收入匹配程度的同时,配送成本和客户满意度并没有明显劣化,说明在即时配送优化研究中考虑员工收入具有积极意义。

就近原则下新增应急避难点的鲁棒选址策略研究

新增应急避难点选址问题是应急管理中的一项重要内容。基于就近避难的原则,本文考虑避难者人数的不确定性和道路的通行能力限制,以所有避难者完成撤离时间的最大后悔值最小为目标,研究一般网络图上新增应急避难点的鲁棒选址问题。首先,当避难者人数确定时,本文通过对网络结构及问题性质的分析,把一般网络图分解成多项式个树图,给出了时间复杂度为O(mn^(2))的求解算法。接着,当避难者人数为区间值时,本文分析最大后悔场景的权重结构特征,找出所有可能的最大后悔场景集合,计算相应的后悔值,设计了时间复杂度为O(m^(2)n^(4))的求解算法。最后,基于不同权重区间组距设计了数值算例。通过分析可知,最小最大后悔值不会随着权重区间最大组距的减小而减小,但会随着所有权重区间组距的减小而减小;当组距较小时,平均期望权重具有较好的替代效果。相关结果能够为实际中新增应急避难设施的选址问题提供一定的理论指导。

环形路上可分流的多避难点选址模型及算法

合理规划应急避难点选址能够有效提高避难效率。考虑疏散过程中人群可分流,以最大疏散完成时间最小为目标,研究环形路上k-避难点选址问题。首先,根据最优疏散方案中人流必不交叉的性质,证明了相邻避难点间权重分流的唯一性,进一步找出所有可能的最优划分情景。其次,基于最优解的结构特征,将环形路上的多避难点选址问题等价为有限个路径上的选址问题。接着,采用动态规划方法设计了时间复杂度为O(kn^(3))的求解算法。最后给出数值算例,对比了分流模式与合流模式下的疏散效率,结果表明适当的人群分流可以有效提高疏散效率。

基于收益管理方法的医院门诊预约挂号优化模型

基于收益管理方法,结合医疗行业特殊性,综合考虑医院收益与病人成本,运用马尔科夫决策过程理论和动态规划方法,建立了包含普通医生与专家两种医生类型的门诊预约挂号的存量控制优化模型,证明了模型在罚值不增时的先来先接受,目标值先增大后减小,阶段预留的号源与罚值成正比的性质,并针对模型的多维状态空间的不可计算性,给出启发式算法,得到相应的预约策略,实现了号源在预约和现场窗口挂号的合理分配。研究结果为指导医院及类似行业建立预约系统提供理论支持。

分流模式下k-避难点选址策略研究

避难点选址是否合理直接影响灾害发生时避难疏散效率。本文在道路通行能力不同的动态路图中,以总避难时间最小化为目标,研究允许分流疏散的k-避难点选址问题。首先,根据任意相邻避难点间划分点的唯一性,找出最优划分点及其对应的权重划分。其次,考虑道路通行能力约束,分析人流汇合和堵塞的动态变化过程,将原路图转化为无汇合状态的等价路图。接着,基于动态规划方法,设计了时间复杂度为O(kn3)的求解算法。最后,通过算例分析可知,相比合流模式,分流模式的整体优化效果会随着避难点数量的增加而更加显著。

基于专家组合赋权的4PL供应商选择决策方法

市场竞争的加剧迫使企业优选与之匹配的第四方物流供应商(fouth party logistics,4PL)进行长期合作,以达成双赢。通过文献分析和实践结合构建了4PL供应商综合评价指标体系,提出了一种混合评价信息下基于决策专家对评价结果自信度和可信度进行组合赋权的4PL供应商综合评价方法。该方法考虑了第四方物流供应商评价指标性质不一,决策专家知识背景相差较大等问题,将评价信息分类处理。定量评价信息以精确数表示,而专家定性的不确定性语言评价信息转化为直觉梯形模糊数。根据专家评价信息相似度量化决策专家在单个评价指标下的客观可信度,同时结合决策专家对各个指标评价值的自信度进行专家组合赋权,最后在精确数、直觉模糊数混合评价信息下基于改进TOPSIS和灰色关系分析综合评价模型,进行第四方物流供应商选择决策,并通过算例进行验证。