摘要：项目执行中,活动工期随机性会随着可用信息增加而动态更新,即工期随机性会逐渐下降.以下降的工期随机性为背景,研究前摄性-反应性项目调度集成优化.具体地,前摄性子问题通过构建以最小化期望总成本为目标的优化模型,旨在获得经济的基准计划;通过设计禁忌搜索算法对其求解.反应性子问题旨在通过确定合理调整时点,实现资源占用成本与开始时间偏差成本的动态平衡;设计主动、被动及混合策略确定调整时点.通过前摄性-反应性集成优化,目标是最小化实际执行总成本.得出研究结论:首先,前摄性子问题的求解算法可求解得到优质的基准计划,可作为反应性执行的最佳指导;其次,不同的反应性策略在不同情形下表现出各自的优越性,整体来看,混合策略具有较强的优势.

摘要：当前传统燃油车辆造成了极大的空气污染和资源浪费,电动车辆和协作物流是降低碳排放、提高运输效率的有效途径。本文基于协作物流的思想,建立以运输利润最大及配送任务完成量最大为双目标,考虑分散协作及数量折扣的带时间窗电动车辆路径优化模型。设计将贪婪随机自适应搜索—进化邻域搜索(GRASP-ELS)混合算法与ε-约束法相结合的ε-约束混合进化算法,并通过算例对模型和算法进行测试。实验结果表明:所提出的算法优于多目标优化算法NSGA-Ⅱ;通过灵敏度分析给出管理启示。本文为分散协作情境下电动车辆配送优化提供方法借鉴与决策参考。

摘要：随着生鲜电商的兴起,生鲜品的道路运输量越来越大,其配送任务越来越复杂,提升客户满意度是生鲜品配送的重要目标组成。文章以一个具有配送自主权的生鲜品供应商为研究对象,以整个计划周期内生鲜品配送的车辆运输成本最小及客户满意度最大为双目标,且客户满意度从顾客的个体视角考虑,构建双目标多车程带时间窗及考虑订单打包时间的车辆路径优化模型。基于ε-约束方法,设计了两阶段变邻域搜索(VNS)和模拟退火(SA)相结合的元启发式算法,基于车辆构造初始路线,并针对性地提出了3点改进措施,包括通过数学性质推导下界、减少求解过程中不必要的搜索空间以及规避求解过程中被支配解的后优化处理。最后,以Solomon标准算例为基础构造算例对所设计的算法进行了计算实验,其求解结果表明:其设计的算法具有有效性,并通过敏感性分析得出相关管理启示。

摘要：物流活动的空载率居高不下源于路径规划不合理及企业间缺少合作,共同配送是降低空载损失的有效模式,但非集中式共同配送下物流企业可能基于被分派的订单选择自身成本最小的配送路径,从而导致共同配送联盟的空载损失变大。本文研究考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化,首先提出空载损失定义,权衡整个配送过程的成本最小和空载损失最小两个目标,基于非集中式共同配送的特征设计订单分派策略,进而建立订单分派及路径优化模型。设计了基于ε约束法的精确算法、改进的MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)算法、多项式时间快速算法进行求解,并结合算例验证算法的有效性。数值分析结果表明,即使物流企业均追求自身成本最小化,提出的订单分派策略也可得到与全局优化相近的结果。

摘要：随着企业员工误用信息系统与数据泄露事件的不断发生,如何确保员工的信息安全遵从已经成为信息安全管理中新的挑战。基于遵从理论和社会交换理论,本文从上下级关系和组织承诺的视角出发,探究了组织控制对员工信息安全遵从行为的影响机制。本研究采用问卷调研的方法收集了310份有效数据,使用PLS方法对研究模型进行分析检验。结果发现:惩罚期望对员工的信息安全遵从行为有显著的正向作用,然而奖励期望对遵从行为的主效应是不显著的;上下级关系在奖励期望与信息安全遵从行为之间起到正向的调节作用,对与上级关系好的员工而言,奖励期望对遵从行为的激励作用更为显著;组织承诺不仅对信息安全遵从行为有显著的正向作用,还在奖励期望与遵从行为,以及惩罚期望与遵从行为之间有负向的调节作用,奖励与惩罚都对组织承诺水平低的员工更有效果。在中国的组织情境下,本研究深入揭示了组织控制中的奖励与惩罚对员工信息安全遵从行为的影响机理,并为信息安全管理的制度设计与优化提供了决策建议。

摘要：跨境电商借助海外仓提高了物流时效,但面临库存管理与多式联运的问题以及道路中断风险。本文以拥有海外仓与自建物流的B2B跨境电商为研究对象,以最小化成本与最大化顾客满意度为目标,建立考虑库存与道路中断的多式联运鲁棒优化模型。针对中小规模算例在8-约束的基础上进行改进:通过性质求8的下界,规避不可行路径以及利用改进的标号法求解子问题,得到帕累托前沿;针对大规模算例在8-约束的基础上设计了CRASP-SA的混合启发式算法。不同规模的算例测试结果表明算法具有有效性。通过灵敏度分析得到管理启示:海外仓可以在减少总成本的同时缩小等待时间;企业需针对不同需求量在库存成本与运输成本之间进行平衡,以制定合理的安全库存与补货量。

摘要：研究不确定活动工期下活动执行时间可提前的多模式反应性项目调度问题。首先对反应性研究现状进行综述;其次建立以最小化反应性总成本为目标的优化模型;随后基于问题特点设计禁忌搜索算法;最后通过具体案例分析关键参数对反应性成本的影响,并得出结论:执行时间提前得到的反应性成本及完工时间明显低于执行时间不可提前的结果;随着项目推进,总成本及影响的活动数量总体上呈减小趋势,但项目完工时间在某些时刻维持不变;对于工期增加较大的活动,将其本身或紧前活动提前启动,或将其转换至活动工期较短的模式可降低反应性成本。研究可为不确定环境下反应性计划制定提供决策支持。

摘要：在不确定环境下,项目的计划与控制对项目能否顺利实施十分重要。考虑随机活动工期,研究了如何借助仿真分析确定鲁棒性调度优化的最佳项目输入参数组合。首先,对研究问题进行界定;随后,构建鲁棒性项目调度优化模型,并设计仿真分析流程,建立项目输入参数与仿真指标之间的对应关系;接着,开发了禁忌搜索启发式算法对鲁棒性调度优化模型进行求解,并制定了仿真实施流程;最后,通过一个实际案例对研究进行说明。得到结论:进度计划的鲁棒性随项目计划工期与资源可用量的增大而增大,达到一定值后保持稳定;当选取不同的仿真指标时,得到的最佳输入参数的组合不同,管理者可根据实际需求选取相应的指标。研究能够为不确定条件下鲁棒性项目调度提供指导,有助于项目进度计划鲁棒性的提升。

摘要：研发类项目的活动工期通常是模糊不确定的,且不同的资源投入对应不同的工期,基于此背景对带有模糊工期的多模式项目调度问题进行建模。模型以进度计划鲁棒性最大化为优化目标,考虑时序约束和可更新资源约束。针对问题的NP-hard属性和模型特点设计遗传算法求解,用不同活动规模的标准算例进行计算实验,并用一个实际案例进一步验证说明。案例计算结果优于实际情况,与单模式相比,活动具有多种执行模式时所求满意解的鲁棒值更高。对项目关键参数的分析表明,增加瓶颈资源可用量能够提高项目进度计划鲁棒值。研究成果为项目管理者在不确定环境下制定进度计划提供参考。

摘要：不确定条件下模糊鲁棒性项目调度计划的生成受决策者风险偏好影响。本文研究模糊活动工期下考虑决策者风险偏好的鲁棒性项目调度优化问题,目标是合理安排活动开始时间,生成特定风险偏好下鲁棒性最大的进度计划。首先界定问题,构建优化模型;随后针对问题NP-hard属性和模型特点设计交替禁忌搜索启发式算法,求解得到不同风险偏好下满意的进度计划;最后用实例验证说明,并分析关键参数影响。结论如下:决策者风险偏好由规避转乐观时,项目冲突区间总和增多;截止日期、资源可用量较紧张时,风险偏好变化对冲突区间总和变化影响更大;风险偏好乐观时,截止日期变化对冲突区间总和变化影响更大。研究成果可为不同风险偏好决策者在不具历史数据的高不确定环境中制定合理前摄性计划提供决策支持。