下载文档原格式
基于拉格朗日松弛的库存—路径问题优化基于拉格朗日松弛的库存-路径问题优化一、引言库存-路径问题是物流领域中一个重要的优化问题，其目标是在满足客户需求的前提下，最小化库存成本和路径成本。
然而，该问题属于NP-hard问题，传统的求解方法存在计算复杂度高和求解时间长的问题。
为了解决这一问题，本文将介绍一种基于拉格朗日松弛方法的优化算法，旨在提高问题的求解效率和优化结果的质量。
二、问题描述考虑一个具有多个仓库和多个顾客的库存-路径问题。
我们需要确定每个仓库的库存水平、每个仓库到顾客之间的路径以及每个顾客的需求量，以使得总体成本最小。
其中，总成本包括库存成本和路径成本。
库存成本是指仓库中存放商品所带来的成本，路径成本是指仓库与顾客之间运输所带来的成本。
三、传统求解方法的局限性传统的求解方法包括启发式算法和精确算法。
启发式算法通过一些贪心策略来快速求解问题，但缺乏全局优化能力，得到的结果往往是次优解。
精确算法通过枚举所有可能的解空间来寻找最优解，但随着问题规模的增大，时间复杂度呈指数级增长，求解效率低下。
四、基于拉格朗日松弛的优化算法为了提高求解效率和优化结果的质量，本文采用了基于拉格朗日松弛的优化算法。
该算法通过将原问题转化为一系列子问题，对每个子问题进行求解，并与原问题进行迭代优化，以逼近原问题的最优解。
具体步骤如下：1. 初始化：将问题分解为子问题，并随机生成初始解。
2. 拉格朗日松弛：对每个子问题引入拉格朗日乘子，建立拉格朗日函数，将原问题转化为求解拉格朗日函数的极值问题。
3. 子问题求解：对每个子问题，采用启发式算法求解最优解，并更新拉格朗日乘子。
4. 优化判定：判断是否满足停止条件，若满足则结束迭代，否则返回第2步。
5. 结果输出：根据最优解得到仓库的库存水平、仓库到顾客的路径以及顾客的需求量。
五、实验结果与分析通过在一组实际场景下进行模拟实验，比较了基于拉格朗日松弛的优化算法与传统的启发式算法和精确算法。
定位路线与库存组合优化问题研究
徐丽蕊;杨卫军
【期刊名称】《陕西理工学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(26)2
【摘要】定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成决策,库存水平对定位和路线问题有重要影响.本文在分析物流系统总成本的基础上,建立了随机需求的定位路线与库存组合优化问题的数学模型.针对模型的NP-hard属性,设计了两阶段启发式算法:第一阶段用先路线后定位的方法求得初始解;第二阶段用交换法对初始解进行改进,库存控制变量在每次路线优化时根据订货费用、缺货费用和运输费用而迭代求得.最后通过实例计算,定位-路线-库存集成优化结果与定位-路线和库存独立优化时的方案相比,大大降低了物流系统成本,从而证明了物流系统优化时考虑库存策略的重要性,同时表明了该算法在求解此类问题时的可行性和有效性.
【总页数】7页(P83-89)
【作者】徐丽蕊;杨卫军
【作者单位】陕西工业职业技术学院,物流管理系,陕西,咸阳,712000;陕西工业职业技术学院,物流管理系,陕西,咸阳,712000
【正文语种】中文
【中图分类】F274;C934
【相关文献】
1.基于改进粒子群算法的开放式定位-运输路线问题研究 [J], 邱晗光;张旭梅
2.公路路线平、纵组合优化设计的探讨 [J], 张庆增
3.震后过渡阶段应急物流系统的定位-运输路线安排问题研究 [J], 王永;胥冬川;农兰晶
4.逆向物流定位-运输路线安排问题研究 [J], 王琳琳;赵凌敏;胡天军
5.基于TranCAD的新疆X医药连锁公司定位路线问题研究 [J], 钟莲;李莉;高特;红德孜·再努拉;宋阳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于深度强化学习的动态库存路径优化
周建频;张姝柳
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2019(31)10
【摘要】针对具有周期性波动需求的动态随机库存路径问题,提出了基于深度强化学习进行仿真优化并实现周期平稳策略的新方法。
所研究问题构建动态组合优化模型,通过深度强化学习和设置启发规则来综合决定每个时期的补货节点集合和补货批量分配权重。
仿真实验结果表明,与现有文献中的两种方法相比,所提出的方法在较低波动需求情况下可分别提高一个周期的平均利润约2.7%和3.9%,在较高波动需求情况下提高约8.2%和7.1%,而周期服务水平在不同需求波动环境下都可以平稳地保持在一个较小的波动范围内。
【总页数】9页(P2155-2163)
【作者】周建频;张姝柳
【作者单位】集美大学航海学院;国网吉林供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.基于深度强化学习和动态窗口法的移动机器人路径规划
2.基于深度强化学习的网约车动态路径规划
3.基于深度强化学习的卫星动态功率控制技术
4.基于深度强化
学习的生鲜产品联合库存控制与动态定价研究5.基于end-to-end深度强化学习的多车场车辆路径优化
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于整数策略的库存运输联合优化问题的研究的开题报告一、研究背景及意义库存与运输是供应链管理中最重要的两个方面之一，同时也是造成大量成本的重要因素。
库存管理的准确性直接影响到企业的资金使用效率和经济效益的实现；运输管理的优化能够实现低成本高效率的目标。
因此，库存和运输的联合优化问题成为了供应链管理中的关键问题。
目前，针对库存运输联合优化问题的研究主要围绕着单一产品、单一仓库、单一运输方式等局限性展开。
然而在实际的供应链中，存在着多个产品、多个仓库、多种运输方式等复杂情况，这些情况很难通过现有的模型进行描述和优化。
针对以上问题，本研究将围绕着多维度情景进行库存运输联合优化问题的研究，主要基于整数策略进行实现。
通过建立数学模型，运用整数规划、动态规划等优化方法，旨在实现供应链库存和运输联合优化的最优化方案，为提高供应链流程的效率和降低企业成本提供理论支持，具有重要的理论和实践意义。
二、研究内容和目标1. 研究多产品、多仓库、多运输方式的供应链库存运输联合优化问题的数学模型；2. 研究优化算法，选择整数规划、动态规划等方法，实现供应链库存和运输联合优化的最优化方案；3. 建立仿真模型，验证优化算法的有效性和可行性；4. 分析不同情景下的库存运输联合优化方案，探索最优的库存和运输决策的策略。
三、研究方法和技术路线1. 文献研究法：通过查阅国内外相关文献，分析和总结现有研究成果，了解库存运输联合优化问题的现状和存在的问题，为研究提供理论基础和实验依据。
2. 建模与问题求解：通过多个案例，对其进行建模，并使用整数规划、动态规划等优化算法进行求解，得到模型的最优解。
3. 算法实现与验证：将建立的模型最优解运用到实际场景中，设计实验验证算法是否合理、准确、可行，并对优化算法的精度、运算速度进行评价。
四、研究进度安排本研究计划在2年内完成。
第一年：文献研究，基于整数策略的库存运输联合优化问题的数学模型的建立，并实现初始算法。
基于固定分割的库存路径问题最优策略
奚飞;周永务
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2009(031)010
【摘要】针对由单个供应商和多个零售商组成的两级供应链分配系统,研究了一体化的库存路径问题.为了节省整个供应链的费用,重新设计了对零售商的区域分割算法.在此基础上,确定了出零售商订货周期与供应商订货周期的大小关系,通过引入周期比例向量,设计了一个全新的整数倍时间策略,给出了详细的理论分析,证明该策略是最优的整数倍时间策略.数字实验结果表明,该策略比其他策略具有明显优越性.【总页数】6页(P2389-2393,2463)
【作者】奚飞;周永务
【作者单位】合肥工业大学数学学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学管理学院,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】O224
【相关文献】
1.库存路径问题的固定分区-整数比周期组合策略研究 [J], 傅成红;符卓
2.随机需求库存-路径问题最优策略及其算法 [J], 赵达;李军;马丹祥;李妍峰
3.基于MDP的血小板库存最优订货策略和使用策略研究 [J], 李猜;耿娜;王春鸣
4.考虑分割配送的易腐品一体化库存路径问题 [J], 林峰;贾涛;高艳;李小凡
5.修正固定分区策略下随机需求库存-路径问题的最优策略及其算法 [J], 赵达;周永务;李军;吉清凯
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
