摘要：在分析需求动态变化的基础上,根据需求信息的提出顺序,将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调度问题,建立基于时间轴的动态车辆调度模型;利用量子理论改进遗传算法,设计量子遗传算法;针对动态车辆调度问题实时性强的特点,设计"初始优化阶段+实时优化阶段"的两阶段求解策略,通过信息更新插入动态需求客户,并对已产生的计划路径进行局部优化调整.通过仿真计算,验证了模型和算法的有效性.

摘要：为帮助设计者合理规划与调整设计任务,基于耦合任务间的实时沟通这一实际情况,引入任务量完工比例参数,以表征产品设计中的协同特征,并以迭代过程中的任务调整量来度量耦合任务之间的联系与作用强度,将设计结构矩阵转化为任务转移矩阵,建立任务总量模型,揭示了因耦合引起的设计过程反复和任务总量迭代收敛的规律。根据特征向量矩阵,确定影响任务总量迭代收敛的主要因素。通过实例,证明该任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的。

摘要：为有效解决电商物流最后一公里配送问题,基于最后一公里配送特征分析,从系统集成优化的角度出发,对送提一体与终端共享下的多主体共同配送选址—路径问题进行了研究。在该问题中,任意客户均存在两种服务方式,自提点可同时服务不同企业的客户,且能够被不同企业的配送车辆访问。针对该问题,建立了以系统总成本最小化为目标的整数规划模型,并设计了一种融合遗传算法、局部搜索算法及多种先进进化与搜索策略的混合遗传算法予以求解。在此基础上,通过基于标准算例库和实际案例的对比仿真实验验证了算法和模型的有效性。

摘要：在再制造闭环物流系统的不同周期内,新产品和再制造产品的销售区域可能会不同;同时,新产品和再制造产品的销售价格可能会有差异。以存在此两种情形的再制造闭环物流网络设计为研究对象,以总运营收益最大为目标,并考虑了设施的规模选择和正逆向物流的集成运作,建立了再制造闭环物流网络的多周期优化设计模型,设计了模型求解的混合遗传算法。通过求解模型,可以确定再制造物流网络中各种设施的数量、位置和规模,以及各设施间的物流量分配。通过算例验证了模型和算法的有效性。

摘要：本文针对此次以新冠肺炎疫情为代表的突发性非常规公共卫生事件所体现出来的疫情初期应急物资极度短缺问题给疫情防控带来的巨大挑战,提出了基于疫情核心区“相濡以沫”式互救与外部救助相结合的应急物资协同调度问题。首先在分析疫情扩散规律的基础上,设计改进的SVEIR模型精细刻画疫情扩散过程;在此基础上构建了疫情动态演化、政府响应决策与物资调度耦合场景下的应急物资协同优化模型;基于问题特征设计自适应大邻域搜索算法对模型求解。基于此次新冠肺炎疫情的仿真分析表明,提出的模型能够有效地促进疫情防控,基于关键参数的敏感性分析为突发性非常规公共卫生事件防控提供了有益建议和决策支持。

摘要：为提升最后一公里配送服务水平,基于现实场景中存在的自提、带时间窗的送货上门和柔性服务需求,提出多元个性化需求驱动的选址-路径问题.为了有效求解该问题,设计融合初始解构造算法、差异化邻域使用策略和自适应抖动机制的变邻域搜索算法.不同规模算例实验结果表明,改进的变邻域搜索算法具有较好的求解效率和鲁棒性.通过关键参数的敏感性分析发现,个性化需求比例与自提成本对运营成本影响显著,综合考虑这些因素开展配送系统设计具有较强的现实意义.

摘要：利用未完成任务量每次完工比例这一参数,重新建立任务转移模型,深入分析设计迭代过程中任务转移矩阵特征值与任务总量收敛速度的关系、特征向量与任务总量的关系,并将新建模型与现有模型进行对比分析,发现该参数导致设计迭代过程任务总量的增加和收敛速度的减小,随着该参数的增大,任务总量逐渐减少,收敛速度逐渐加大,当参数取最大值时,现有的任务转移模型成为新建模型的特例。最后,通过实例证明此模型更具一般性。

摘要：碳配额是碳交易的基础,有效的碳配额不是为了抑制生产,而是驱动企业实施低碳技术。针对碳配额有效性设定问题,设计优化了驱动企业降低单位产品的碳排放水平的碳配额机制,得到了碳配额机制有效区间,重点分析了影响碳配额有效性的关键因素。碳配额有效性表明,单位产品初始碳排放量和减排成本系数均是影响碳配额机制有效性的关键因素,合理降低碳交易价格、提高非减排成本和价格敏感性能增大产量碳配额机制的有效性。当减排技术得到改进与提升后,减排成本系数减小,政府单位产品免费碳配额量紧缩,但制造商和零售商利润都降低,此时政府应积极引导消费者购买低碳产品,提高市场需求量。

摘要：为促进低碳经济发展,在低碳偏好与广告共同影响需求下,研究了低碳供应链政府补贴机制的优化与选择问题.首先对政府补贴制造商和补贴零售商两种政府补贴机制进行了优化,得到了两种补贴机制的可行区间以及各自的最优补贴率。进而对两种补贴机制共同可行区间上的政府补贴机制选择进行了研究,研究表明,在共同可行区间内,若低碳成本系数小于阀值,则政府应选择补贴制造商,此时社会福利和制造商利润更大,反之,则政府应选择补贴零售商,此时社会福利和制造商利润更大.零售商广告投入越大,政府越会降低制造商补贴率,提高零售商补贴率。

摘要：在分析带有时间窗车辆调度问题的基础上,建立了车辆调度问题的数学模型,并构造了不同时间窗的惩罚函数。设计了针对车辆调度问题基于自然数编码的遗传算法,并改进了传统的交叉运算,避免优秀基因在交叉操作中被破坏,提高了遗传算法的寻优能力。最后,结合算例进行了仿真计算,分析了载重体积约束和时间窗约束对车辆调度的影响,验证了算法的有效性。