摘要：研究了多出救点、多受灾点、多物资、多车型的应急车辆选址、路径选择和物资配送问题.考虑到灾害预测准确性和物流成本效率之间的悖反关系,从多目标规划和随机规划的角度,建立了应急物资配送的多目标随机规划模型.建模中同时考虑需求和配送路径连通性的随机性,以及出救点对受灾点的最大覆盖范围限制.将统计决策与运筹规划相结合,设计一个加权贝叶斯风险将多目标规划问题转化为单目标规划问题,以及设计一个决定最优停止观测时刻的决策规则使原问题转化为最优停止问题.通过Xpress软件编程求解.最后,算例分析表明了模型和软件的求解速率与精度,并分别证明了两阶段随机规划和灾情信息更新的优势.

摘要：为实现微能源网经济高效、可持续发展,提出了多种清洁能源利用的微能源网架构模型与运行策略。分析了影响微能源网规划的多种不确定因素,将典型日风速、光照和负荷数据状态矩阵与Copula函数相结合,综合考虑随机变量的时序性和互相关性,构建微能源网多种运行场景。以全生命周期成本最小和碳排放量最小建立微能源网的多目标随机规划模型。在Matlab仿真平台通过NSGA-II算法求取Pareto前沿,结合多目标优选决策方法确定规划方案。通过具体算例分析了影响微能源网多目标随机规划的因素,验证了规划模型的可行性与有效性。

摘要：研究了多出救点、多受灾点、多应急物资的应急设施选址、物资配送问题。同时考虑需求及配送路径的不确定性,从多目标的角度,建立了应急物流的多目标随机规划模型。模型的特点为:物资配送路径具有随机畅通性,且出救点对受灾点有覆盖范围限制。通过将模型设计成带补偿的两阶段随机规划来消除不确定性。提出了基于"加权排序法"的模糊目标规划求解多目标问题。算例证明了模型与解法的有效性。

摘要：为了增强越库配送对市场随机需求的适应性,兼顾总体利益和零售商门店的个体利益,充分考虑随机需求、库存、配货和原始订单等因素,以提高最终订单满足随机需求的置信水平、增加配送车辆满载率和降低总运营成本为目标,建立了多目标随机规划模型,构建了正规化的多目标适应度函数,设计了具有自适应特点的遗传算法,并进行了实例研究.结果表明:与原始订单相比,最终订单满足随机需求的置信水平、配送车辆满载率分别增加了3.59%、12.71%,每天的总成本平均减少了631 845元,降低了13.73%.

摘要：本文在考虑随机因素的基础上,使用随机规划的方法,建立多个供应商、一种产品以及多个经销商组成的供应链系统的多目标随机规划模型,使得与实际有较高的实用价值。

摘要：介绍了物联网在奶牛养殖业中的应用,提出了一个基于奶牛个体体况的精细化饲喂方案。通过RFID等技术采集奶牛体况信息,根据奶牛个体体况确定日营养需求,采用多目标随机规划模型对特定体况奶牛进行日粮配方设计,得出日粮成本最小化、同时特定营养需求满足概率最大化的日粮配方,提升了奶牛产业生产效率和管理水平。