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中国博士后科学基金(126227)

作品数:4 被引量:33H指数:2
相关作者:熊浩鄢慧丽更多>>
相关机构:中南大学海南大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金国家自然科学基金湖南省自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理自然科学总论交通运输工程更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 2篇经济管理
  • 2篇自然科学总论
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 1篇遗传算法
  • 1篇生产商
  • 1篇双层规划模型
  • 1篇物流
  • 1篇物流业
  • 1篇销售商
  • 1篇链系统
  • 1篇禁忌算法
  • 1篇就业
  • 1篇就业乘数
  • 1篇就业容量
  • 1篇就业效应
  • 1篇供应链
  • 1篇供应链系统
  • 1篇二级库存系统
  • 1篇车辆路径
  • 1篇车辆路径问题

机构

  • 4篇海南大学
  • 4篇中南大学

作者

  • 4篇鄢慧丽
  • 4篇熊浩

传媒

  • 1篇系统工程理论...
  • 1篇华中师范大学...
  • 1篇中国管理科学
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 1篇2015
  • 2篇2014
  • 1篇2013
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法被引量:29
2015年
需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.
熊浩鄢慧丽
关键词:车辆路径问题双层规划模型禁忌算法
基于投入产出模型的物流业就业效应测度研究被引量:2
2014年
为了研究物流业对社会就业的促进作用,提出了物流业就业效应的概念,并给出了物流业直接和间接就业人数、物流业就业乘数以及物流业就业容量等反映就业效应的数据测算方法.目前,利用投入产出模型研究物流业经济效应的文献中的一般作法是,直接利用交通运输业等产业直接替代物流业,而这些产业的范畴明显大于物流业,因此这种简单替代具有明显的局限性.该文给出了一套全新的、完整的基于投入产出模型的物流业就业分析方法.首先,提出了物流业调整系数、物流业产出就业系数等新概念;然后,搜集各种数据,包括中国统计年鉴就业的行业细分数据、细分部门的投入产出表以及中国物流业统计公报等公开数据,进行物流业就业数据的挖掘,测算直接和间接物流业就业人数;接着,利用直接和间接物流业就业人数进行就业乘数分析和就业容量分析;最后,对我国物流业效应进行了实证研究.研究表明我国物流业2002年和2007年直接就业机会分别为811.28万人和790.47万人,占当年总就业人数的7.68%和6.57%,并且在归集的18个经济部门中就业人数都排名第5,证实了物流业就业对社会就业的重要促进作用.
熊浩鄢慧丽
关键词:物流业就业乘数就业容量
二级供应链系统的三阶段协同订货模型被引量:2
2014年
生产商-销售商联合生产库存系统是供应链的一个重要组成部分。但是目前协同条件下的相关订货策略具有明显的局限性,容易丢失真正的最优策略。本文利用边际分析法,通过改变销售商相邻两次订货量的大小来分析生产商和销售商库存费用的变化,发现销售商的订货量与系统库存费用变化量的确存在一定的规律。并且,进一步可以推导出该类系统的最优订货策略的订货量必须符合"三阶段"规律。根据该特点,只需设置各个阶段的初始订货量和订货次数等6个决策变量就可以构建订货策略的数学模型。该模型与直接求解的数学模型相比,不仅变量减少,而且其求解也相对简单。最后,利用各个文献中常用的两个实例仿真进行对比分析,验证了该策略确实能够找出其他策略丢失的最优解。
熊浩鄢慧丽
基于混合需求的二级库存系统协同订货模型
2013年
在一般的二级库存优化模型均做如下假定:供应链的每一级节点面临的需求都是独立需求。但在实际中,只有最下游的节点面临的需求是独立需求,而其上游节点面临的需求都是与之相关的相关需求。因此,建立了基于混合需求的协同订货模型。将面临独立需求的最下游节点的订货合并为一个虚拟节点的订货策略,再对二级节点采用相关需求策略进行协同订货,从而构建使整体最优的模型。并给出了模型求解的遗传算法,最后对模型进行了实例演算。
熊浩鄢慧丽
关键词:遗传算法
共1页<1>
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