洪灾情景下食品类物资供需分配及配送路径优化——以上海市奉贤区为例

应急物资的供需分配和物流优化是应急物资管理决策中的重要支撑。本文基于最优供需分配模型,构建了基于供需分析的物资供应点分配方法。该方法考虑了市场储备点需同时对受灾需求点和原有需求点进行保障性物资供给的约束条件,相比传统方法能进一步提高物资供需分析的合理性与准确性。在物资供应点分配的基础上,构建了洪灾情景下的应急物资配送路径优化方法。该方法基于真实道路网络,利用“度”“方形集聚系数”及“道路设计日交通量”评估路段可靠性,并充分考虑洪涝灾害对道路通行时间的影响,以“路径行程时间最短”和“路径可靠性最高”为目标,采用启发式算法进行最优路径的求解。以上海市奉贤区为研究区开展案例研究。通过市场与政府协同供应的多种方案情景的对比分析,发现G方案(政府全供应)配送经历时间久、总花费时间成本多,可能导致应急救援任务超时,S方案(市场全供应)配送效率低,易导致人力、运力资源浪费,而S1500方案(由市场供应1500 m覆盖范围内的避难场所,由政府供应剩余的避难场所)则是同时适合案例中2种洪灾情景下3类物资(饮用水、大米、婴儿奶粉)的协同供应方案。该研究结果可为研究区相关部门的应急救援救助提供决策支持。本文提出的方法能够为其他地区的相关研究提供方法借鉴。

基于改进遗传退火算法的电网智慧供应链最优仓库自动定位方法

为了解决供应链下仓库物资分散、信息错乱、运行效率低下等问题,以提高仓库管理水平、保障仓库运输的供求时间为目标,提出一种基于改进电网智慧供应链最优仓库自动定位方法。建立运输时间最短的目标函数,通过改进遗传退火算法,选择染色体编码方式,设置自动定位约束条件,构建电网物资仓库之间的供需量模型,自动定位存在最优供求关系的最优仓库。实验结果证明,应用所提方法后,随惩罚成本而产生变动的各成本变化趋势整体较平缓,未及时满足需求比例与总成本呈正相关;所定位仓库符合目标影响函数;使用62次迭代即获得了最优仓库定位的目标函数。可以缓解电力物资调度矛盾,提高了电网物资供给点、周转仓、需求点的运输效率。

基于IACO-BP算法的洪涝灾害应急物资需求预测

为了提高洪涝灾害应急物资需求预测的准确性,提出了一种改进蚁群优化BP神经网络智能算法.以受灾转移人数为预测对象,选取受灾人口、最大降雨量、洪水等级、降雨等级、受灾范围、房屋倒塌数、降雨时长和预报水平等洪涝灾害指标为研究因素,获得基于IACO-BP算法的受灾转移人数预测模型.结合库存管理知识间接预测洪涝灾害应急物资需求量.结果表明:IACO-BP算法获得预测值的均方误差比BP和PSO-BP算法获得的均方误差分别小93. 62%和90. 91%; IACO-BP、PSO-BP和BP网络运行时间分别为3、10和33 s; IACO-BP算法具有更高的精度和网络迭代效率.

基于客户需求特性的仓库资源配置研究

首先通过分析客户属性、仓库的供给特性及客户的需求特性来对影响客户选择仓库等级的因素进行分析,接着针对选择不同等级仓库的客户,应用效用最大化原理及随机效用模型建立存储效用与影响因素之间的函数关系,对模型进行标定,得出不同客户选择不同等级仓库的概率,并以此提出计算仓库资源配置比例的方法。最后利用示例对模型进行可行性验证。

运筹优化在物资不平衡调运中的应用研究

针对各类物资的分配和调运问题,阐述了运筹优化产销平衡运输模型的求解过程,在此基础上改进模型解法以解决物资分配和调运中遇到的供需不平衡调运问题及需求出现高低并存的变异不平衡问题,并对改进模型解法的实际应用等方面进行了分析研究。

以订单为中心的生产型企业管理信息系统

介绍了一种实用的以订单为中心的生产型企业管理信息系统的设计思路和实现方法。该系统采用结构化系统设计方法，具有良好的用户界面。

构建医疗应急物资虚拟储备中心的思考

提出构建虚拟储备中心对应急物资进行统一调配。虚拟储备中心的构建使得在灾情发生时可减免应急物资运输到物流配送中心再进行配送的过程,从而减少应急物资运输的时间和成本,并与各地政府及民间组织应急物资储备及现有的交通运输网格融合,研究表明,虚拟储备中心的构建,可实现对应急物资的高效仓储和管理,在灾情发生时可高效地对应急物资进行调运配置,降低灾情后果。