摘要：为提高中欧班列运输网络的整体运营效率与社会福利,构建考虑运输规模效应与拥堵效应的中欧班列集散中心选址与流量分配双层规划模型,上层模型通过决定集散中心选址达到社会福利最大化,下层为基于Logit的随机用户均衡模型,设计嵌入MSA的遗传算法进行求解。在现有5大中欧班列集散中心的背景下,以国内主要始发城市到莫斯科的运输网络为例进行计算分析。结果表明:综合考虑始发城市的自身货运需求与城市的区位条件来进行选址能提高系统社会福利。此外,中欧班列货运规模的增加能产生运输规模效应,但也会加剧运输网络中的拥堵并降低社会福利。可增设新集散中心来缓解拥堵和满足货物集散需求,新集散中心选址可优先考虑太原、徐州、石家庄和济南。

摘要：无人机包裹配送是近年来获得广泛关注的新配送方式,相比于基于地面车辆的配送方式,多无人机配送具有高效率、强时效性和灵活机动等优势.因此,本文提出了一种全新的异构多无人机物流配送模式,即单架大无人机辅助多架小无人机进行的包裹配送.该配送模式的新特点是:大无人机携带多架小无人机到配送区域放飞,多架小无人机分别配送所指派区域的包裹,每架无人机在一次航行中可配送多个包裹,多架小无人机同时进行配送.为了高效的求解这个新配送问题,文章设计了一种基于分而治之三阶段的迭代优化算法,第1阶段采用聚类方法对客户点聚类并生成初始解;第2阶段提出一种改进的变邻域搜索算法优化大无人机路径;第3阶段使用动态规划方法优化小无人机路径.这3个阶段不断迭代优化直至满足停止准则.为了验证所提出算法的有效性,在大量算例上进行了实验测试,实验结果展示了所提出算法的求解效率和目标函数值显著优于其他对比算法.文章所提出的新的异构多无人机配送模式及其求解方法,为解决现代物流配送的痛点问题提供了一种全新方式与决策依据.

摘要：随着环境压力的增加以及资源的限制,制造企业越来越重视其活动与环境的相容性。本文研究在绿色供应链管理环境下,制造企业如何从环境战略角度设计其供应链结构,有效识别供应链制造商与供应商的合作伙伴关系,并构建供应商评价与选择指标体系,使供应链制造商与供应商协作进行节能减排、废物处理等管理,以应对来自政府和利益相关者的环境压力,从而促进制造商与供应商战略合作伙伴关系的绿色可持续发展。

摘要：长大货物具有外形轮廓尺寸大、重量大和价值昂贵等特性,运输过程中不可拆解。多式联运逐步成为长大货物运输的首选方式,路径决策是其联运组织的核心。本文引入能耗因子,设计长大货物多式联运在途运输、改造和换装过程碳排放量计算公式,统筹考虑长大货物装后轮廓尺寸、限界、桥梁承重能力和节点换装能力等制约因素,兼顾运输路段改造,以最小化长大货物联运成本和碳排放量为优化目标函数,构建考虑碳排放的长大货物多式联运路径优化模型,设计基于自适应遗传算法和精英保留策略的长大货物多式联运路径优化算法,提出一种考虑碳排放的长大货物多式联运路径决策方法。计算结果表明:相比传统遗传算法和自适应遗传算法,本文方法的目标函数优化程度均高于20%,成本优化程度均高于12%,碳排放量优化程度均高于22%,所提方法优势显著。采用本文方法编制的长大货物联运路径方案能有效兼顾多式联运成本和碳排放,为长大货物多式联运路径优化提供强有效的决策支持,助力大件物流降本增效和“双碳”目标的实现。

摘要：生物质燃料是一种潜力巨大的可再生能源,近年来已引起人们越来越多的关注。生物质燃料在市政、交通领域的应用是碳减排的重要举措,得到了中国政府的大力支持。然而,原料供应、市场波动等因素的高度不确定性使生物质燃料产业面临巨大挑战。为提升生物质燃料生产比率、促进资源的合理配置,对生物质燃料供应链网络进行优化研究,分析原料供应、客户需求、价格波动的多重不确定性,以期望利润最大为优化目标,构建考虑多重不确定性的生物质燃料供应链多周期随机优化模型。在多周期背景下,综合运用随机离散场景模拟和情景树方法刻画上述不确定因素,构建等价确定性模型,并结合模型特征,设计基于嵌套Benders分解(NBD)与随机对偶动态规划(SDDP)相结合的求解算法。最后,通过算例仿真实验,对比分析不同不确定因素对利润和库存成本的影响。研究结果表明:需求或供应波动的增大,都会导致供应链利润减少,且与需求不确定性相比,供应不确定性对供应链的影响更大,因而决策者可更侧重原料的稳定供应,以获得更高利润;合理的库存可对冲市场波动带来的不利影响,保障生物质燃料的生产运转;产品价格波动或下降使企业面临较大经营风险。

摘要：针对突发公共卫生事件下多个受灾地区之间跨区域应急资源配置的现实需求,研究考虑患者转运的跨区域动态协同应急物流选址−分配优化问题,构建跨区域的患者转运与应急资源协同配置两阶段优化决策模型。模型第1阶段优化确定患者动态变化与相应医院数量及其选址,第2阶段优化确定应急物资配送中心选址与应急物资分配。该优化模型同时考虑应急物流总成本(包括设施固定成本与运营成本)与转运时间2个优化目标,且考虑多周期动态变化的实际需求。针对上述优化模型特征,设计嵌入模型预测控制(MPC)方法的改进遗传算法。该算法将每个决策周期分为3个环节:1)疾病扩散预测环节,即每个周期开始时对疾病发展趋势进行预测;2)应急决策规划及实施环节,根据规划窗口的预测数据制定并实施应急选址−分配方案;3)数据更新与动态调整环节,即每个执行周期结束时,根据实际执行数据制定下一个周期决策。3个环节交互进行,相互迭代直到完成整个规划时期。最后,以贵州省跨区域的应急资源协同配置优化为例,验证所提优化模型及其求解算法的有效性。研究发现:与各区域独自应急相比,跨区域动态协同应急方案在转运时间没有明显增加的情况下,能有效降低应急成本,能够高效率地利用应急设施为感染患者提供救治。研究成果为突发公共卫生事件中多区域之间的协同应急资源配置优化提供决策支持。

摘要：竹环蜂窝板托盘是一种新兴的复合结构托盘,它把竹材的优势与蜂窝结构的优点完美地结合在一起,是一种很有应用潜力的托盘,但是关于竹环蜂窝托盘的设计理论研究还很少。运用夹层梁理论,结合实验对竹环蜂窝板的设计理论进行了研究,构建了关于蜂窝板承载力与结构尺寸关系的设计模型,为蜂窝板托盘实现产业化奠定理论基础。

摘要：采用多级优化方法对碳纤维增强复合材料加固中心孔钢板进行优化设计,首先,采用拉丁超立方方法选取试验样本点,利用移动最小二乘法拟合近似代理模型,在代理模型基础上采用自适应响应面优化方法优化基本铺层厚度;然后,结合复合材料制造约束条件,利用Optistruct对铺层顺序进行优化,得到最佳铺层设计方案。经过多级优化设计后,钢板中心孔处应力分布更合理,最大Mises应力减小了56.6%。

摘要：文章首先总结了高校素质教育信息管理的现状;其次,详细论述了高校素质教育管理业务流程再造的工作步骤;第三,构建了质量管理信息系统的层次结构和数据仓库模型;最后,详细探讨了网络环境下素质教育管理信息系统数据采集机制。整个系统的设计立足于高校现状,能够较好的满足信息共享与资源整合要求。

摘要：为解决铁道车辆客室空间尺寸和内部部件接触刚度优化配置问题,实现客室结构多目标多参数优化设计,以座椅-桌子结构和座椅-座椅结构2种模型为例,基于Kriging算法构造了目标参数（乘员头部性能指标CHI15,CHI36和胸部性能指标CT3ms）关于设计变量（小桌高度h、小桌与座椅距离l1、座椅间距l2、桌子接触刚度k1和座椅接触刚度k2）的代理模型,分别得到目标参数随设计参数变化的响应曲面,并采用遗传算法对建立的目标参数代理模型进行整体寻优,得到2种结构模型的最优参数配置。分析结果表明：各代理模型的遗传算法寻优结果与数值计算的模拟结果吻合较好,误差范围为-5.94%-2.23%,说明基于Kriging代理模型和遗传算法的优化结果是可靠的。研究结果可用于指导铁道车辆客室结构的布置。