摘要：为解决偏远农村地区物流配送存在的困难,对无人机配送进行系统性规划,共分3个阶段:考虑到续航里程限度,建立了充电设施选址模型;从绿色路由的角度,以最小化总能耗作为目标,建立了考虑充电设施的无人机多包裹配送路径规划模型;根据实际无人机数量进行任务分配,建立了任务分配模型。第一、三阶段的模型应用SCIP求解器求解。对第二阶段的混合整数非线性规划模型,设计了双层启发式算法CW节约-改进和修复乌鸦搜索算法(CW-IRCSA)求解。实验表明,对于洪格尔高勒镇的案例,充电设施的选址有利于节约资源,能得到能耗最低的配送路径,且任务分配合理;对于100个及以下的需求点规模,与CW节约-离散修复乌鸦搜索算法(CW-DRCSA)、CW节约-修复模拟退火(CW-RSA)相比,CW-IRCSA算法具有较高的求解精确度;在偏远地区,相对于传统卡车配送模式,无人机配送成本平均节约61.45%。

摘要：基于材料力学的扭转理论,数值分析模型中采用板单元模拟不同工况下开口薄壁截面和闭口薄壁截面在扭矩作用的受力状态,绘制Mises应力图和转角-弯矩关系图,并与扭转理论的计算值对比、分析,制定出开口薄壁截面和闭口薄壁截面的抗扭构造措施。

摘要：为降低虚拟企业的风险,提出新的虚拟企业风险管理的分布式决策模型。该模型分为上层和下层,分别描述了虚拟企业中盟主和盟员的决策过程。盟主为虚拟企业中的各个成员分配预算资金,盟员在分配到的预算资金下选择最优的风险控制措施组合,以减小风险。当虚拟企业的成员数量、风险因素及其措施的数量较大时,该问题的搜索空间将十分巨大。针对虚拟企业多成员的特点,设计了多种群粒子群算法进行求解。仿真分析表明了该算法的有效性。

摘要：外卖配送是外卖业务中的重要环节,而配送成本和准时送达率是决定外卖配送质量的关键因素,因而对外卖配送路径优化问题的研究尤为重要。基于无人机骑手联合外卖配送模式,引入时空距离度量方法,以最小化送餐成本为目标建立了无人机骑手联合外卖配送的路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解。第一阶段使用结合K-means的遗传算法对顾客聚类,形成骑手初始路径,第二阶段分别使用改进的变邻域搜索算法和A*算法优化骑手路径和无人机送餐航迹。实验结果表明,与传统骑手配送模式相比,考虑时空距离的无人机骑手联合外卖配送模式能减少送餐成本,提高准时送达率。

摘要：针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将随机风险因素描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型.针对该模型设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法,蒙特卡罗模拟是处理模型中随机变量的有效方法.仿真分析表明了该算法的有效性和该随机规划模型对于虚拟企业风险管理的重要作用.

摘要：以往在研究第三方物流供应商的选择问题时,通常假设第三方物流供应商(3PLS)对第四方物流集成商(4PLI)持风险中性态度,而这与现实是不符的.为了使研究更加贴近实际,考虑第三方物流供应商有风险态度的情况下,第四方物流集成商通过多属性逆向拍卖方式对第三方物流供应商进行选择.通过案例设计和进行相关实验,发现通过条件风险价值(conditional value at risk,CVaR)的风险度量方法对风险态度进行度量,很好地将风险因素融合到了多属性逆向拍卖中,打破了传统的第四方物流集成商选择时风险中性的假设,并且将风险度量中常用的CVaR方法融合到了供应商选择中,具有一定创新性.通过对不同风险厌恶程度以及风险中性的情况进行对比,结果表明,当3PLS为风险中性时对4PLI是最有利的,当3PLS为风险厌恶时,风险厌恶程度越小对4PLI越有利.

摘要：随着近年来IT服务外包的迅猛发展,对于项目的进度风险控制也成为了亟待解决的问题之一.针对IT服务外包项目进度风险控制问题,建立了两层的数学模型.考虑到该优化问题是一个NP难问题且具有层次结构,设计了改进的禁忌搜索算法进行求解.主要改进包括初始解的启发式方法产生,禁忌表动态构造等方面.在仿真实验的基础上,对算法稳定性、算法收敛性和有效性等进行了分析,并与传统禁忌搜索算法的仿真结果进行比较,验证所设计算法的有效性.

摘要：以往关于第四方物流(4PL)路径问题的研究对客户的风险偏好考虑较少,考虑了客户的风险偏好,采用前景理论中的价值函数衡量客户对配送成本和配送工期的风险态度,建立最大化客户心理评价效用的数学模型.根据物流网络路径优化的问题特点,设计了嵌入Dijkstra算法的自适应遗传算法对问题进行求解,设计多个不同规模的数值算例,在仿真实验的基础上说明了建立模型和算法的可行性和有效性.研究从行为对决策结果影响的视角为第四方物流路径优化问题的解决提供了一套新的决策模型和优化方法.

摘要：针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.

摘要：虚拟企业的柔性、成员的多样性及其分布性等特征为其带来了众多风险,虚拟企业的风险管理已经成为其运作中的一个重要问题。考虑虚拟企业的风险中的随机因素,如风险发生的概率、造成后果的概率和控制风险的费用等,将其描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型。具体来说,该模型是一个机会约束规划模型,运用此类模型可以比较好的描述管理者的风险偏好。为了求解该随机规划模型,引入蒙特卡罗模拟来处理模型中的随机变量,设计了嵌入蒙特卡罗模拟的粒子群算法。仿真分析表明了该算法的有效性。