考虑失灵风险的随机多目标定位-库存问题及其优化算法

为实现物流系统整体优化,考虑失灵风险、随机需求、设施容量约束、提前期等因素,以系统总成本最小与客户满意度最高为目标,建立一个两级物流网络的随机多目标定位-库存问题模型。该模型是一个双目标的非线性离散混合整数规划模型。在此基础上,设计一种改进的基于小生境技术的非支配排序多目标遗传算法。实验结果表明,该算法可得模型的Pateto前沿解集,与标准非支配排序遗传算法相比,改进算法在收敛代数及解的数量和分布上均具有明显优势。在实际应用中,决策者可根据需要及偏好在Pateto候选解中选择合适的优化决策方案。

基于CMI的废旧轮胎回收系统多周期LRIP

为提高废旧轮胎回收的效率和效益,针对废旧轮胎规范化回收系统优化问题,建立了一种基于回收商管理库存方式的多周期定位-路径-库存问题优化模型,并据此进行回收中心开设地点选择、收集车辆路径安排以及回收点与回收中心的两级库存控制的联合优化决策。设计了一种两阶段启发式算法:阶段1采用先定位-分配,后安排车辆路径和库存的方法,基于系统总成本最小求得初始解;阶段2采用改进启发式搜索方法搜寻更优解。示例分析结果表明了该模型和算法的有效性,并证明了回收商管理库存方式可以显著提高废旧轮胎回收系统的运营绩效。

回收商管理库存下逆向物流多周期LRIP

为提高逆向物流系统的整体运营绩效,从系统集成优化的角度考虑回收中心选址、收集车辆路径安排以及回收点与回收中心的两级库存控制的联合决策,采用混合整数规划方法建立了一个回收商管理库存(CMI)模式下的逆向物流系统多周期定位-路径-库存问题(LRIP)优化模型,并设计了一种先定位-分配、后安排路径的两阶段启发式算法。算例分析结果表明,CMI模式与非CMI模式下的LRIP相比,总费用降低了28.05%。