聚类/禁忌搜索的协同物流网络资源需求定制与成本分析

在协同物流模式下,分析了基于物流需求特点的物流网络资源定制问题,考虑物流量在时间轴上的变化特点,建立了协同物流网络结构及其资源需求数学模型,分析其中所涉及的固定费用及变动费用,提出基于聚类算法构造初始解的禁忌搜索启发式算法,并在其中引入邻域结构的动态变化和突变机制,以避免陷入局部最优.数值实验结果表明,该算法具有良好的求解效果.

基于关联维数和Kolmogorov熵的协同物流网络有序度控制模型

考虑到协同物流网络具有的动态开放、组织复杂等特性,在运行过程中易出现随机混沌现象,影响网络有序程度和运行效率,提出了以保障运行时效和服务质量为目标的协同物流网络有序度控制模型.研究表明,该模型通过关联维数和Kolmogorov熵相结合的方法,可以考察不同状态下协同物流网络运行的复杂程度和混沌特征,实现网络的无序预警;同时从变量选择、参数调整和强度变化等方面,验证了可通过缩减物流功能节点、减少物流任务等纠偏措施降低关联维数和K熵值,提升协同物流网络运行的有序控制能力.

多阶段并发的协同物流网络任务-资源集成调配模型

协同物流网络作为动态开放的网络需要整合多种资源,以完成多项并行的物流任务。为此,本文从物流服务集成商的角度,研究了带时间窗和资源约束的任务—资源集成调配问题。通过将物流任务分解为不同阶段,构造多阶段并发的协同物流网络任务—资源集成调配模型,并采用遗传算法对模型进行求解,以从候选资源集合中为任务阶段匹配合适的资源。算例结果表明,该模型能够有效实现N-N的任务-资源集成调配,使得协同物流网络的整体效益达到最优。

复杂制造协同物流网络资源规划的不确定性控制优化

复杂制造协同物流网络作为动态开放系统,其资源规划决策易受网络中随机不确定性因素影响而出现刚性敏感和稳定失效现象,此问题属于参数状态和概率分布均未知的完全不确定型问题.针对这种问题,提出了带鲁棒控制约束的期望值模型,并借助蒙特卡罗方法对资源规划决策中相关参数进行了不确定性仿真.算例结果表明,与不添加鲁棒约束的优化模型相比,该模型方法能有效控制不确定性因素的负影响,增加资源规划决策的稳定性和连续性,为解决完全不确定型问题提供了新视角.

物流网络协同服务影响因素的实证研究

网络化是物流发展的方向,物流网络协同服务是物流网络化的主要表现形式之一。文中研究了物流网络协同服务影响因素的构成与影响路径。通过理论研究与企业调研,文中建立了理论模型并提出假设。基于289份有效问卷,运用结构方程模型,进行了假设检验,并对检验结果进行了解释与分析。最终论证了物流网络协同服务影响因素的构成,以及各因素间的影响路径。研究结果能够为物流组织间的合作提供参考意见,从而有利于物流网络化的实现。

物流网络协同的影响因素分析

协同是物流网络理论中重要的环节,目的是将各种物流资源联合起来,达到高效运营。本文从网络理论的视角对物流行业进行分析,首先解析了物流网络的定义以及协同的内涵,在此基础上,提出物流网络协同的影响因素理论框架,并逐个分析了影响因素,分别是信任、资源互补、知识获得、物流能力、信息分享和契约正规化。

电子商务环境下物流配送网络协同性研究

针对电子商务环境下大型组装家具的多仓库多区域配送问题,考虑到各个部件需从不同仓库运出,最终要以同一时刻送至顾客手中才能组装的特殊条件,物流配送网络的协同性问题以及车辆相遇节点的规划问题是亟须解决的难题。文中基于时间和空间的网络协同性,以物流成本最小化为目标函数,建立混合车辆配送路径的2e VRP模型,并给出联合路径的启发式GRASP算法的完整步骤,可结合实际案例数据进行分析、迭代产生最佳相遇节点的位置以及车辆最佳行驶路径。