果蔬采后分级和预冷车辆协同调度模型与算法

新兴的移动式分级、预冷技术应用于果蔬田间采后处理,有助于降低采后损耗,也催生了采后“最先一公里”冷链物流环节协同运作优化问题。以采后分级、预冷环节为例,综合考虑果蔬最佳预冷时间、先分级后预冷的服务顺序等特有协同情景,构建了移动式分级预冷资源协同调度优化模型。与现有模型不同,本研究考虑延迟预冷对果蔬新鲜度的特殊影响,设计了延迟预冷成本函数,在保障产品质量的同时最小化服务运作成本。设计混合遗传算法对模型进行求解,该算法融合了遗传算法与邻域搜索算法,增强混合算法的局部和全局搜索能力。其中,结合问题的双需求特点及关键协同约束,设计了基于双序列的解的表达方式、基于最佳插入策略的交叉算子以及基于三阶段邻域搜索的变异操作,以提高算法的收敛速度与求解质量。通过与标准遗传算法和变邻域搜索算法对比,验证了本文算法在求解大规模算例时可以更快收敛到更高质量的解。基于陕西省洛川县水蜜桃产业的分级预冷数据证明了模型的合理性。本研究有助于把协同运作优化思想引入果蔬采后“最先一公里”冷链物流环节,为降低我国果蔬采后损耗提供创新性解决思路。

应急物流系统及其快速反应机制研究

文章分析了应急物流的特点、类型及对应急物流系统设计的影响,应急物流系统的要素、特点、设计原则。提出了应急物流系统的结构和快速反应机制,包括应急物流系统的目标、系统的约束条件、支撑环境、系统结构的四个层次、系统的功能和反馈控制机制。

有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理研究

研究带有模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型及其混合遗传算法.采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,根据干扰管理思想对车辆调度中组合性干扰事件进行分析,从配送路径、配送成本和客户满意度三个方面进行干扰辨识与度量,建立基于模糊时间窗的车辆调度组合干扰管理模型;构造模型求解的混合遗传算法,将最佳客户插入规则与遗传算法结合,同时在算法中嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征;进行数值实验,实验结果验证了模型与算法的有效性.

带回程取货车辆路径问题的干扰恢复模型

在实际车辆调度中,路线安排系统要对来自外界不断出现的干扰事件做出迅速反应.针对带回程取货车辆路径问题中出现的需求变化干扰(如新的服务请求、客户点减少及其货物量增加或减少),基于干扰管理的思想,对这类干扰事件进行分析和度量,提出了带回程取货车辆调度的扰动恢复模型;设计了基于邻近策略和增派策略的启发式算法对模型进行求解;最后结合标准数据集对模型和算法进行了验证.

基于模糊时间窗的车辆调度问题研究

基于现实生活中配送企业车辆资源有限和顾客对服务时间要求并非完全刚性的特征,通过时间窗模糊化处理将顾客服务的满意度量化为配送服务开始时间的模糊隶属度函数。在一定满意度下,构建了基于模糊时间窗的车辆调度模型,根据模型的特点,改进了基于客户的染色体编码方式,设定了一种新的约束处理方法,避免了惩罚策略中选取惩罚因子的困难。在算法中用模糊优化程序处理问题的模糊特征,通过对顾客服务时间的局部调整来确定最佳服务时间。最终通过实例验证与原结果比较发现,引用模糊时间窗函数不仅可以降低配送成本,而且有利于节省运力资源。

考虑感知满意度的多受灾点应急资源分配模型

在大规模突发事件应急物资调度决策中,由于时间的紧迫性和资源的竞争性,合理、有效地进行应急资源分配成为亟待解决的关键问题。考虑到人是有限理性的,在前景理论的基础上,建立了应急响应时间的感知满意度函数以衡量灾民对救援响应时间的满意程度,并将量化后的时间满意度、需求满意度和效用满意度作为模型的3个目标函数,构建了一个多目标非线性整数规划模型描述大规模突发事件发生后的初始阶段应急物资分配问题。最后,通过分散搜索算法对模型求解,给出算例证明了模型的有效性。

动态路况下考虑决策者风险感知的地震物资调配动力学模型

决策者心理与行为对突发事件应急响应是否高效起到了决定性的作用。针对路况动态变化下的地震物资调配问题,基于前景理论,分别构建了救援中心和灾点决策者不同决策主体的风险感知函数,以衡量决策者对缺货和运输时间延迟的风险感知程度。从道路运力评估、物资流动、决策过程以及物资需求等模块建立了物资调配全过程系统动力学仿真模型。在此基础上,分析了两层决策者不同的决策态度(乐观/悲观)对应急物资调配过程产生的影响,并以汶川灾区粮食供应为例进行仿真实验,证明了模型的有效性和稳健型。

有顾客需求变动的车辆调度干扰管理研究

为解决来自顾客需求变动所引发的物流配送干扰问题,提出基于干扰管理思想构建扰动恢复策略与方案。应用虚拟单车场实现了车辆调度扰动恢复问题转化,提出了车辆调度扰动恢复策略以及扰动度量方法,以作为车辆调度干扰管理建模的基础;对有顾客需求变动的车辆调度干扰管理问题,分析了顾客需求变动造成的扰动并进行了辨识;建立了相应的干扰管理模型,并提出了归一化处理办法对VRPTW问题进行有效兼容;结合干扰管理模型的特点,改进了基于顾客的编码表示方法;根据干扰管理思想,设计了遗传算法对干扰管理模型进行了求解。最后通过实验验证了模型与算法的有效性。

基于情景分析的应急路径选择研究

非常规突发事件发生发展的不确定性,造成了不确定的应急运输路网情景。为了在多种不确定性情景下进行应急路径选择决策,本文基于情景分析方法,建立了在应急条件下路网环境的情景分析树和应急路网的理想路径,将应急路网情景蕴含在具有不确定性的多属性向量中,而后构建了嵌入情景的应急路径选择模型并给出其求解算法,最后通过算例对基于情景分析的应急路径选择方法的可行性和有效性进行了分析与验证。

基于直觉模糊AHP和灰色关联法的应急避难所选择

为了做好灾害事前应对,需要构建合理的应急避难所选择评价体系。针对传统的选择评价方法在确立权重时未消除主观因素的影响,并且利用TOPSIS方法不能确定评价对象关于优劣方案连线对称的排序等问题,提出基于改进直觉模糊AHP和灰色关联评价模型,首先利用非隶属度最大限度地减少人为偏差,然后利用各个避难所与最优方案的关联度来确定优劣,使得避难所选择最优化,减少资源闲置。通过实例,验证了该方法的合理性和有效性。

考虑灾民非理性攀比心理的应急物资分配研究

针对大规模地震灾害中,多供给点、多需求点的首批应急物资分配问题,在考虑受灾地区灾民非理性攀比心理的基础上,建立应急物资优化分配模型,尽可能地保证应急物资分配的效果。利用模拟植物生长算法对模型进行求解,并通过算例证明了模型和算法的有效性。

不同权力结构对跨境电商双渠道供应链的影响

在单个境外供应商和单个拥有线下线上双渠道的跨境电商组成的供应链中,基于消费者剩余理论,构建了跨境电商双渠道需求模型,通过比较集中和分散两种定价模式下跨境电商的利润,探讨了跨境电商双渠道零售模式的定价决策问题.在此基础上,构建境外供应商主导的Stackelberg博弈,跨境电商主导的Stackelberg博弈及同等权力的Nash博弈模型,分析了三种博弈权力结构对供应链成员价格,需求和利润的影响.研究发现,跨境电商(境外供应商)主导的Stackelberg博弈对跨境电商线下线上双渠道价格,需求及供应链总利润的影响是无差异的;三种博弈策略对跨境电商线下渠道需求的影响是无差异的,Nash博弈下,跨境电商线上渠道需求及供应链总利润最大;三种博弈策略下,境外供应商批发价格,利润及跨境电商利润随其博弈主导地位下降逐渐降低.

考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化研究

针对多车型多品种的冷链多温共配问题,从汽车能耗的角度出发,提出了一种冷链多温车的碳排放计算方法,将时空距离度量融入初始路径构造中,构建了考虑碳排放与时空距离的冷链配送路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于k-means聚类思想,选择合适车型依照就近原则进行配送,然后改进模拟退火算法对初始路径进行优化,在传统模拟退火算法的基础上增加了记忆功能,设计了自适应的降温方式和多种邻域操作方法,最后构造多组算例验证了该算法的有效性.

运力受扰下车辆调度干扰管理问题研究

为解决物流配送系统中因运输车辆毁坏而产生的干扰问题,建立混合整数规划干扰管理模型。针对多车场车辆调度干扰管理问题的特有属性,设计一系列求解简化策略,简化问题的求解空间。结合干扰管理模型的特点,使用基于扰动值的改进节约算法进行求解。数值实验从多车场车辆调度问题和车辆调度干扰管理问题2个角度验证干扰管理模型及改进算法的有效性。

电子商务人工并行分区拣选系统服务效率优化研究

人工并行分区拣选策略是电子商务环境下常用的订单拣选策略,但分区工作量不均衡会从多方面降低拣选效率。本文综合考虑总服务时间和各分区工作量均衡两个因素,研究如何合理进行订单合并优化,以提高服务效率。首先构建以总服务时间最短和分区均衡度最优的双目标订单合并优化模型;采用双目标遗传算法以求解此模型:基于双目标函数的表现矩阵,将染色体对不同目标函数值的优劣进行综合排序,得到染色体适应值。针对三种不同订单环境进行数值实验,研究表明:总服务时间和分区均衡度是两个矛盾的目标;相较不考虑工作量均衡的单目标模型,双目标模型总服务时间有所增加,但增加的幅度远没有平衡度的改善幅度大;考虑分区工作量均衡的并行分区订单合并模型能从总体上提高系统服务效率;并行分区订单合并策略对小批量订单的分区均衡度提高幅度更大。

考虑脆弱点的成品油二次配送风险层级优化

成品油二次配送作为危险品运输研究领域的一个典型应用,除了具有一般危险品运输的特征之外,其配送风险还具有自身的特殊性,需要根据配送情境进行多维考虑。针对这一具体问题,依据公众风险偏好选择合适的道路风险模型,加入二次配送道路风险的动态变化特征,使其更加符合现实配送情境;引入脆弱点风险概念,建立兼顾脆弱点规模和受影响距离的脆弱点风险优化模型,进一步丰富成品油二次配送风险内涵;综合考虑配送成本和风险,构建最小化运输成本、道路风险和脆弱点风险的多目标整数规划模型,运用层级搜索算法求解,有效避免了多目标规划的系数决策困境。数值实验表明,该模型能够在企业可接受的成本范围内,有效降低配送过程中的道路风险和脆弱点风险。

基于SOA非常规突发事件资源协调决策系统研究

为应对频发的非常规突发事件,急需解决非常规突发事件资源协调系统的构建和集成问题。分析了所要构建的非常规突发事件资源协调系统的需求及决策流程,对初始方案制定和实时资源协调的方法、关键问题进行探讨;依据资源协调功能的服务融合并基于SOA设计了非常规突发事件资源协调系统架构;研究了非常规突发事件资源协调决策系统实现的关键问题。

非常规突发事件情景构建与推演方法体系研究

非常规突发事件情景构建和推演是实现"情景-应对"型应急管理模式的关键问题之一。分析突发事件应急管理特点及研究现状基础上,构建了非常规突发事件情景构建与推演方法体系,具体包括关键要素及其作用机理提取与表示、多源信息融合下的应急情景链构建、面向"情景-应对"的应急情景推演和情景推演结果评判与应对实效评估四个部分。该方法体系及划分有助于合理展开"情景-应对"型应急管理关键问题的研究,可以促进"情景-应对"型应急管理模式在应急管理实践中的实现,为政府部门制定应急决策提供一定的决策支持。

基于FOAF和RDQL的电子商务合作伙伴查询方法

为了在整个互联网内实现基于语义的搜索,提出利用Jena框架进行多条件的复杂检索,实现对合作伙伴的数据进行搜索.使用语义Web框架中的RDF和RDFS作为描述数据,对基于RDFS的FOAF词汇进行扩充,使得对供应商的描述具有语义.进而使用RFQL查询语言对合作伙伴的数据进行搜素,提出利用支持RDQL的Jena框架进行多条件的复杂检索.提出了基于语义Web的合作伙伴查询的实施框架,实现在整个互联网内进行搜索.本研究对下一代互联网的应用进行了探索性的研究.

多行程带补货时间窗的成品油多舱配送路径优化

本文以多行程带补货时间窗的成品油二次配送路径规划为研究对象,以运输成本和派车成本之和最小为优化目标,研究多舱位、多行程、多车型、硬时间窗的车辆路径问题模型。基于先行程后分组的求解策略对问题进行划分,并引入行程池的概念,设计了包含内外两层循环的启发式算法。最后,通过多组仿真算例验证了上述模型和算法的有效性,并通过数据实验揭示了以下规律:(1)当加油站补货时间窗分布均匀时,车辆周转次数和时间利用率相对较高;分布集中时,车辆周转次数较低且派车量增加;有效的交通管制时间设置,不仅能降低配送成本,还可提高车辆利用率。(2)相对于舱位配载类型固定的车辆配置,配载类型不固定的车辆配置在运输成本和车载率上具有优越性;但当现有车舱配载方案接近或达到当前配送需求的最优配置时,配载类型固定的车辆配置在总成本上具有明显优势。