摘要：多式联运能充分发挥各运输方式的优势,助力实现货运降本增效,其中,联运路径决策是关键。联运组织过程和外界环境变化均可导致运输时间发生波动,本文考虑多式联运过程中路段运输时间和节点转运时间随机性对路径优化的影响,引入梯形模糊数刻画时间不确定性,以最小化运输成本、碳排放量和运输时间为目标,构建带时间窗约束的多式联运路径优化模型,并基于模糊机会约束规划理论,将不确定性模型转化为较易求解的混合整数规划模型;结合种群实时进化状态,将进化过程划分为两个阶段,第1阶段旨在优化目标函数,第2阶段寻求目标优化与约束条件之间的平衡,在此基础上,设计一种多阶段多目标进化算法求解模型;最后,以某多式联运网络为背景开展算例分析。计算结果表明:所提方法能合理编制面向不确定时间的多式联运路径优化方案集,其机会约束满足概率均超过90%;且与当前最先进的约束多目标进化算法相比,其超体积指标值提升了2.11%~41.95%;所提方法的性能较为显著,能够为多式联运经营主体提供有效的路径决策支持。

摘要：随机需求下的库存—路径问题是一类复杂的组合优化问题。本文讨论了VMI背景下的库存—路径联合优化问题,构建了问题的机会约束规划模型,并将随机模拟、人工神经网络和遗传算法结合在一起,设计了求解问题的混合智能算法。实验表明算法性能良好。

摘要：基于拆分运输问题的特征,考虑运输过程中CO_2排放的成本,构建需求可拆分的低碳车辆路径优化模型;针对该模型的特点设计基于禁忌搜索的2阶段启发式算法。并以祁东县生物质发电厂的燃料运输为例,验证上述模型和求解算法的有效性。仿真结果表明:1)最短路径不一定是最小CO_2排放路线;2)距离发电厂最短的客户点最后访问有利于减少总碳排量;3)在考虑道路通行能力容许条件下,载重量大的车型有利于减排。

摘要：为探究匝道布置与设计对城市快速集散道路通行能力的影响,对比城市快速集散道路与高速公路和快速路在匝道布置特征上的不同,根据匝道的出入顺序和车道平衡设计划分4类共8种匝道布置型式;采用微观仿真方法,以速度和匝道间距作为指标进行交叉分类,通过寻找交通流三参数的关系,就匝道布置与车道平衡设计对城市快速集散道路通行能力的影响进行分析,进一步提出适用城市快速集散道路的匝道间距参考值。研究结果表明:不同的匝道布置模式使得城市快速集散道路的交通运行状态差异很大,匝道间距、限速措施和车道平衡设计也对通行能力有不同程度的影响。

摘要：针对装配型制造企业供应链集成优化问题,建立了随机需求情形下整合供应商选择和各层级之间运输方式选择的多层级选址—库存模型。该模型通过对供应商的选择、装配厂和分销中心的选址、相邻两层级之间的分配服务关系及运输方式的确定,实现整体供应链网络成本最小化。为求解此混合整数非线性规划模型,设计了一种矩阵编码的改进自适应遗传算法。仿真实验表明,该算法的解的寻优能力明显优于标准遗传算法,得出了供应链总成本与装配厂的最大提前期存在一定规律性的结论。

摘要：综合考虑了车身网络布线、车身结构、成本因素以及后续开发工作的可扩展性,提出了一种基于CAN/LIN总线的车身网络优化设计方案。设计采用集成的Freescale的控制芯片进行了CAN通信节点、CAN/LIN网关节点(LIN主节点)和LIN从节点的硬件原理设计。最后,搭建一个CAN通信实验台,并实现了CAN通信和节点数据采集控制目的。提出的车身网络优化设计方案有效简化布线、降低设计和开发成本,并且用实验证明了其CAN通信和控制可行性。

摘要：模态重分析是指在结构修改之后不需要重新求解广义特征值方程,仅需要根据初始计算结果对修改后的问题进行求解,并能够在保证精度的前提下,提高计算速度。随着结构复杂度和修正量的增加,传统重分析方法的求解精度和稳定性随之下降。为此,利用初始结构模态分析结果,结合Lanczos算法和投影技术,采用缩减基方法求解修改结构的特征值和特征向量,使其同时具备了Lanczos向量快速收敛的优点和基于全局近似的缩减基向量的高精度。为了验证该方法的性能和准确性,对本文方法基于扩展基向量和瑞利-里兹分析的模态重分析法以及改进的单步摄动瑞利商逆迭代法进行了测试。测试结果表明,该方法具有最高的计算精度。同时,将该方法成功用于车架和车门的前期设计中,计算结果表明,该方法具备处理计算规模大、拓扑修改变化量大的结构分析问题的潜力。

摘要：三维装箱问题是一类NP-hard的组合优化问题,构建一个适当的数学模型并设计高效快速的算法具有重要的理论和现实意义.该文将箱子空间划分为立方体单元,依此构建三维装箱问题的混合整数规划模型,并通过改进遗传算法求解,剔除大量不可行解提高了收敛速度.实验结果表明此算法运算过程及结果稳定,具有较强的实际应用价值,能有效解决复杂的三维装箱问题.

摘要：可靠物流系统设计方法研究逐渐成为供应链风险管理研究领域的新热点。首先,提出了物流网络的可靠性优化问题,并构建基于服务可靠性和成本双目标优化的机会约束规划模型;其次,设计了求解模型的集成随机模拟技术的改进遗传算法;最后,用一个算例验证模型和算法的正确性和算法的良好性能。

摘要：建设高效、绿色、可持续的城市物流系统是我国中长期发展战略的重要内容,而目前我国大城市物流配送中存在交通拥堵和物流能耗高等亟待解决的现实难题。基于此,研究基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化问题。从可持续城市物流体系视角出发,研究基于“外集内配”的超大型城市物流网络布局与小运转列车路径优化问题,构建总成本最小化为优化目标的两阶段物流配送网络布局与服务路径优化模型。针对该优化模型特征,设计基于改进的遗传算法求解。以北京市绿色物流配送网络布局与路径优化为例,进行相应的实证分析,验证上述优化决策模型及其求解算法的有效性,并对模型关键参数进行灵敏度分析。研究发现:1)基于“外集内配”的物流配送体系是解决超大型城市供应物资物流网络布局问题的有效方案;2)二级节点的运转能力对“外集内配”物流系统的运营效率有重要影响,当其转运能力比例达到70%左右时,总成本最低;3)小运转列车的开行频率对城市物流系统总成本有重要影响。研究结果可为我国超大型城市绿色物流布局与服务路径优化决策提供相应理论依据,助力超大型城市高效可持续绿色物流体系建设。