应用型地方本科高校专业背景下“双线混融”教学模式研究--以运营管理学课程为例

随着腾讯会议、钉钉等一系列可视软件的普及,科学技术的进一步发展,“线上+线下”的双线混融教学模式逐渐成为高校课堂的主流形势,是当下高校教育的一种新变革。应用型地方高校的本科教育旨在促进地方或行业经济发展,通过优化信息基础设施,实现教学方式、教学工具等多维度有效混合,激发学生主动学习的动力,有利于提高学生的实践分析能力和科研创新精神。

基于多因素分析的机场任务指派建模与仿真

机场任务指派问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-hard问题。本文研究了考虑任务部分覆盖率、资格匹配度等多因素的指派问题,通过分析研究问题,建立整数规划模型,对模型进行分析并提出有效不等式,应用CPLEX优化软件对不同因素的实际数据进行仿真测试,数值实验结果表明:1)该模型的可行性与有效性;2)对不同规模的实际数据求解发现,即使覆盖率设置高达80%,目标函数的均值依然提高9.6%;当同时考虑资格匹配度时,目标函数均值也能提高6.98%;3)对考虑不同属性因素数据的测试结果对比发现,降低任务对资格的要求对目标函数产生的影响最大,目标函数均值增加量高达27.96%,从而对任务完成率影响更直观。研究可以有效提高机场的运行效率和任务完成率,为企业实际运营决策提供科学依据。

基于本科高校专业的“双线混融”教学模式在运营管理课程中的运用研究

在“互联网+”时代下,将教育与信息化相结合并应用于实际,提升应用型本科高校人才培养质量,提高学生专业素养等问题亟待解决,各高校也在积极探寻将各课程与信息化相结合的路径,深入推进智慧教育发展。以运营管理课程为例,线上论坛、腾讯会议、学习通等线上学习形式和线下教室学习相结合构成的双线混融教学模式极大地提高了学生学习的积极性,增强了学生的实际操作能力,培养了学生的思政能力,提高了学生的道德水平。文中将结合该教学模式对运营管理的实际教学展开讨论并作出思考。

受扰航班恢复问题的优化方案研究

针对由飞机资源短缺和机器故障引起的原航班计划不可行的受扰航班恢复问题,采用多种恢复策略,以恢复费用最小化为目标建立数学模型,并提出一种改进的时空网络算法,给出占优准则,有效减少可恢复航线的组合数量。调用CPLEX软件求解,可以在较短时间内对问题求得最优解,满足航空公司的实时性要求。同时分析了航班延误对恢复方案的影响,通过实际算例测试对比,得出结论表明,根据公司的特征调整参数,不仅能够降低公司的经济损失,而且可为公司的运行决策提供有力的支持。

机场任务指派问题的优化方案研究

本文研究了机场任务指派问题,该问题是指将具有特殊属性的任务指派给有限数量的班次。由于机场任务和班次属性的多样性,机场任务指派问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题。本文以任务完成产生的效益总和最大化为目标建立数学优化模型,提出有效不等式,应用CPLEX软件对实际数据进行求解,结果表明,CPLEX可以在较短时间内对一定规模的算例求得最优解。同时对影响目标函数的四个因素:任务数量、班次数量、班次工作时长和任务属性分别进行分析,通过实际算例测试对比,得出具有指导意义的结论,即根据机场特征分别调整四个因素不仅能够提高机场资源的有效利用率,而且能够提高机场的运行效率和服务水平。

基于多因素不确定环境的受扰航班恢复建模与仿真

文中以航空公司运营中的航班计划为背景,对基于多因素不确定环境下受扰航班恢复问题进行研究,该问题是复杂度非常高的组合优化问题,属于NP难问题。文中在分析航空公司受扰航班恢复问题的基础上,结合实际情况,综合考虑多种约束,建立有效的数学优化模型,并采用不同的算法策略,设计了高效的启发式求解算法,其中较好策略解的平均质量提高了32.47%。利用航空公司的真实数据对模型及算法进行测试,结果表明,文中提出的启发式算法可以在较短的时间内有效求解达到实际应用规模的受扰航班恢复问题。

多车场多车型多品类供需未匹配与可任意拆分取送货车辆路径问题优化

为优化多点生产企业原料调拨系统,综合考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和取送货需求可任意拆分等因素,研究取送货车辆路径问题。基于"运距×运量"的运输成本最小为优化目标,建立混合整数优化模型,设计两阶段启发式求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想构建初始解,通过变邻域搜索改善初始解质量。基于6组企业实例的实验研究表明:考虑运输效率的初始解构建具有明显优势;该算法在求解能力和效率方面优于相关文献中的算法;相较于人工调拨方案,此方案能帮助企业节约一定的运输成本及车次。

基于3D打印技术的备件生产与运输协同调度问题研究

基于3D打印的智能制造技术已经成为推动备件供应链转型升级的重要手段。在此背景下,本文研究“随时需要随时生产+即时配送”新型模式下的计划性维修备件的供应链协同问题。生产与运输协同调度问题在制造业领域普遍存在,属于NP-Hard问题。本文研究带时间窗的生产与运输协同调度问题,建立混合整数规划模型,根据Dantzig-Wolfe分解原理分别建立主问题和子问题数学优化模型,并采用改进的分支定价算法进行求解。在求解过程中,首先,构造可行解,基于可行路径调用CPLEX优化软件对主问题求解;其次,针对子问题的求解,根据研究问题的属性设计占优原则和加速策略,并对求得的非整数解进行分支;最后,通过对多组规模算例进行测试,数值实验结果表明:1)验证了所建立模型和改进算法的有效性;2)通过求解时间对比可知所使用加速策略能够将算法效率提高10倍左右;3)通过将生产和运输协同决策与实际运作中的分阶段决策结果对比,本文设计的方案可以将目标函数值平均优化50.33%。本研究不仅能够有效解决新型备件生产模式下的生产与运输协同调度问题,而且可以为企业实际运营决策提供科学依据,实现降本增效的目标。

考虑缓冲时间的受扰航班恢复问题建模与求解

在制定受扰航班恢复计划时,为航班设置缓冲时间,可有效减少航班实际执行时的延误传播。研究考虑缓冲时间的受扰航班恢复问题,以恢复成本最小化为目标建立混合整数规划模型和集合划分模型。采用改进分支定价算法求解,并应用两种加速策略加快算法的求解。小规模算例的求解与CPLEX优化软件进行对比,验证了模型和算法的有效性,大规模算例实验表明了改进分支定价算法的高效性。使用加速策略使得算法的平均求解时间由937.63 s降到185.22 s,平均效率提高80.25%。

基于改进列生成算法的受扰航班优化调度

受扰航班恢复问题是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP-hard问题.同时考虑了飞机资源短缺、机场关闭和计划外的飞机维修情况,并采用航班延误、航班取消、航班交换等多种恢复措施.基于Dantzig-Wolfe分解原理,分别建立主问题和子问题的数学优化模型,采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题.在求解过程中,首先,构造初始可行航线,基于航线调用CPLEX软件对主问题进行求解;其次,针对研究问题的特征,提出一些性质,并采用改进的"label-setting algorithm"对子问题求解,每次迭代过程中加入多条具有简约成本为负的列,降低迭代次数,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,通过对多种规模的实际算例进行测试,验证了所采用精确算法的正确性及效果,并对测试结果进行分析总结.

供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题

取送货车辆路径问题在多点调拨系统普遍存在,属于NP-hard问题。该问题研究通常需考虑车场数、车型种类、货品种类、客户服务次数等诸多因素,已有文献多假设客户间供需已匹配、单车场、单车型、单货品和取送货需求一次性满足,优化目标多设置为总路径最短。而从企业运营实践来看,运输方案不仅要规划客户间访问路径,还需进行客户间供需匹配;运输成本不仅与运距有关,还涉及运输货品的重量和派车成本;运输网络中多车场、多车型和多货品更加常见,且客户需求量往往大于车辆装载能力。因此,本文首次尝试基于"运距×运量"的车辆路径成本和基于额定吨位的固定派车成本之和最小为优化目标,建立同时考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和需求可拆分的取送货车辆路径问题模型,并设计基于大规模邻域搜索的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想来快速构建高质量初始可行解,并通过引入四种移除算子、两种修复算子和车场车型调整优化策略形成大规模可行搜索邻域以增强全局寻优能力。基于18个文献算例和6个企业实例的数值实验结果表明:1)本文提出的算法在求解质量和求解效率方面均优于相关文献中的算法;2)相对人工调拨方案,本文设计的方案能够帮助企业节约33%的运输成本和21%的车次。本研究不仅可拓展取送货车辆路径问题现有理论,而且可为企业实际运营提供决策支持。

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。