为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势,基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献,从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明,在战略层,急救车定位问题的研究...为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势,基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献,从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明,在战略层,急救车定位问题的研究重点在于持续改善覆盖定义、准确刻画系统内在的不确定性,主要研究方法包括随机规划、鲁棒优化等不确定性建模和求解方法。在战术层,急救车重定位问题按照触发重定位决策的方式分为多阶段重定位和动态重定位,由于重定位较定位更为复杂,研究重点在于应用启发式、强化学习等算法求解现实中的大规模问题。操作层关键的决策问题包括急救车指派、目的地选择和路径规划:急救车指派相关研究呈现从基于规则到基于模型,从独立优化到和重定位联合优化的发展历程;目的地选择涉及与医院工作负载的协同优化,路径规划则主要针对灾难响应等特殊场景。在未来的研究中,需要紧扣动态性和随机性2条研究主线,在准确刻画院前医疗急救系统不确定性来源的同时,充分利用更细粒度的数据辅助实时决策。在建模和求解的具体技术上,应考虑打通不同层次的多个决策问题开展联合优化,实现急救车定位与调度方案从局部最优到系统最优的迭代,并持续开发能处理现实大规模场景的高效求解算法以支撑联合优化的求解。展开更多
针对需求可拆分的多品种库存路径问题(multi-product inventory routing problem with split deliveries,MIRPSD),提出一种基于最小化库存持有成本、运输成本和车辆使用总成本的车辆路径优化模型。同时考虑每个客户的交货计划及每种货...针对需求可拆分的多品种库存路径问题(multi-product inventory routing problem with split deliveries,MIRPSD),提出一种基于最小化库存持有成本、运输成本和车辆使用总成本的车辆路径优化模型。同时考虑每个客户的交货计划及每种货物的运输数量。设计混合遗传算法进行求解,引入扰动策略以提高搜索效率,并通过实验选取合适的参数。探讨了平均日需求量与车辆载重量的比值、单位库存持有成本对需求拆分策略及总配送成本的影响。多组算例试验表明,本文提出的模型和算法可有效解决该问题。当需求量服从正态分布且平均日需求量为车辆载重量的55%时,采用需求拆分策略的效果最佳。本研究拓展了库存路径问题的相关理论,既可为解决MIRPSD问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据。展开更多
城市物流终端配送的路径规划是控制运输成本的关键。为解决城市低碳物流的路径规划问题,提出一种头脑风暴-自适应大邻域搜索算法(brain storm optimization_adaptive large neighborhood search,BSO_ALNS)进行求解。首先,建立以最小车...城市物流终端配送的路径规划是控制运输成本的关键。为解决城市低碳物流的路径规划问题,提出一种头脑风暴-自适应大邻域搜索算法(brain storm optimization_adaptive large neighborhood search,BSO_ALNS)进行求解。首先,建立以最小车辆运输总成本为优化目标的基于车辆油耗的带容量和时间窗约束的低碳车辆路径模型(capacitated vehicle routing problem with time windows,CVRPTW)。其次,利用头脑风暴算法(brain storm optimization,BSO)全局搜索,采用贪婪策略提高初始解质量,引入启发式交叉策略提升全局搜索质量;利用自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS)局部搜索,设计10种破坏和修复算子,引入自适应权重机制,结合模拟退火准则避免陷入局部最优。通过选取Solomon中不同规模的C、R、CR等类型实例对BSO_ALNS算法进行性能测试。以最短路径距离为目标,BSO_ALNS算法解与历史最优解误差均在1.5%内;以最小车辆运输总成本为目标,对比BSO和ALNS,BSO_ALNS均取得最优解。证明所提算法能够有效地解决城市低碳物流路径优化问题。展开更多
文摘为系统分析和总结急救车资源布局与运营调度的研究现状与发展趋势,基于Web of Science数据库收录的1 502篇文献,从战略层、战术层、操作层3个层次梳理急救车资源布局与运营调度的研究脉络。研究结果表明,在战略层,急救车定位问题的研究重点在于持续改善覆盖定义、准确刻画系统内在的不确定性,主要研究方法包括随机规划、鲁棒优化等不确定性建模和求解方法。在战术层,急救车重定位问题按照触发重定位决策的方式分为多阶段重定位和动态重定位,由于重定位较定位更为复杂,研究重点在于应用启发式、强化学习等算法求解现实中的大规模问题。操作层关键的决策问题包括急救车指派、目的地选择和路径规划:急救车指派相关研究呈现从基于规则到基于模型,从独立优化到和重定位联合优化的发展历程;目的地选择涉及与医院工作负载的协同优化,路径规划则主要针对灾难响应等特殊场景。在未来的研究中,需要紧扣动态性和随机性2条研究主线,在准确刻画院前医疗急救系统不确定性来源的同时,充分利用更细粒度的数据辅助实时决策。在建模和求解的具体技术上,应考虑打通不同层次的多个决策问题开展联合优化,实现急救车定位与调度方案从局部最优到系统最优的迭代,并持续开发能处理现实大规模场景的高效求解算法以支撑联合优化的求解。
文摘针对需求可拆分的多品种库存路径问题(multi-product inventory routing problem with split deliveries,MIRPSD),提出一种基于最小化库存持有成本、运输成本和车辆使用总成本的车辆路径优化模型。同时考虑每个客户的交货计划及每种货物的运输数量。设计混合遗传算法进行求解,引入扰动策略以提高搜索效率,并通过实验选取合适的参数。探讨了平均日需求量与车辆载重量的比值、单位库存持有成本对需求拆分策略及总配送成本的影响。多组算例试验表明,本文提出的模型和算法可有效解决该问题。当需求量服从正态分布且平均日需求量为车辆载重量的55%时,采用需求拆分策略的效果最佳。本研究拓展了库存路径问题的相关理论,既可为解决MIRPSD问题提供一种新思路,也可为物流企业的相关决策提供理论依据。
文摘城市物流终端配送的路径规划是控制运输成本的关键。为解决城市低碳物流的路径规划问题,提出一种头脑风暴-自适应大邻域搜索算法(brain storm optimization_adaptive large neighborhood search,BSO_ALNS)进行求解。首先,建立以最小车辆运输总成本为优化目标的基于车辆油耗的带容量和时间窗约束的低碳车辆路径模型(capacitated vehicle routing problem with time windows,CVRPTW)。其次,利用头脑风暴算法(brain storm optimization,BSO)全局搜索,采用贪婪策略提高初始解质量,引入启发式交叉策略提升全局搜索质量;利用自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS)局部搜索,设计10种破坏和修复算子,引入自适应权重机制,结合模拟退火准则避免陷入局部最优。通过选取Solomon中不同规模的C、R、CR等类型实例对BSO_ALNS算法进行性能测试。以最短路径距离为目标,BSO_ALNS算法解与历史最优解误差均在1.5%内;以最小车辆运输总成本为目标,对比BSO和ALNS,BSO_ALNS均取得最优解。证明所提算法能够有效地解决城市低碳物流路径优化问题。
