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公开(公告)号：CN111222692B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN201911393880.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种有限信息情景下考虑到返程的可靠性离散选址方法，包括：选址模型假设，定义变量，选址模型构建，选址模型求解，本发明的技术关键点：运输网络内客户在信息失效情景下的访问策略描述，信息失效情景下的区域运输网络可靠性选址离散模型的构建，信息失效情景下的区域运输网络可靠性选址离散模型的求解，构建了基于拉格朗日松弛算法的求解方法，并用实例数据验证了模型和算法的高效性和适用性。观察到当设置更多备份设施时，备份设施的边际收益将降低。往返需要考虑可靠的设施位置问题，特别是不完全信息问题。此外还指出，正确的信息路线方案对于获得正确设施位置非常重要。关键参数灵敏度分析结果表明，该模型具有稳定性。
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公开(公告)号：CN114936690B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210529946.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/0637 , G06Q10/0835 , G06Q30/0601 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法，包括以下步骤：模型定义：分为前置仓选址、配送顾客分派与路径规划、到店购与自提顾客门店选择以及相应交通路径规划四部分内容；参数说明：包括设施、车辆与需求点的位置及数量，设施、车辆容量，前置仓服务水平，顾客需求，各点间距离以及各类成本费用；模型构建：目标函数包括前置仓建设成本、区域仓‑前置仓运输成本、车辆固定成本、配送成本、到店购成本以及自提成本；模型求解：遗传算法由前置仓选址与路径规划两个阶段构成。本发明考虑了配送顾客、到店购顾客与自提顾客三类顾客行为影响，制定了发生缺货情况时顾客的备选方案，通过考虑不同信息情景扩大了模型应用范围。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109685244A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811325552.4
申请日：2018-11-08
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/04
CPC classification number: G06Q10/043
Abstract: 本发明涉及一种有限信息情景下考虑到返程的可靠性连续选址方法，包括以下步骤：步骤1、选址模型假设，步骤2、定义变量，步骤3、选址模型构建，3.1、在同质连续平面内求解单位面积下的选址模型表达式；3.2、根据3.1的结果求解在二维异质连续平面S内的选址模型表达式，最后得到在二维异质连续平面内选址模型的最优总费用和最优设施建设数量；3.3、对选址模型的最优总费用和最优设施建设数量进行离散化，得到选址模型的优化结果。
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公开(公告)号：CN114936690A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210529946.1
申请日：2022-05-16
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明公开了仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法，包括以下步骤：模型定义：分为前置仓选址、配送顾客分派与路径规划、到店购与自提顾客门店选择以及相应交通路径规划四部分内容；参数说明：包括设施、车辆与需求点的位置及数量，设施、车辆容量，前置仓服务水平，顾客需求，各点间距离以及各类成本费用；模型构建：目标函数包括前置仓建设成本、区域仓‑前置仓运输成本、车辆固定成本、配送成本、到店购成本以及自提成本；模型求解：遗传算法由前置仓选址与路径规划两个阶段构成。本发明考虑了配送顾客、到店购顾客与自提顾客三类顾客行为影响，制定了发生缺货情况时顾客的备选方案，通过考虑不同信息情景扩大了模型应用范围。
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公开(公告)号：CN111222692A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911393880.2
申请日：2019-12-30
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明涉及一种有限信息情景下考虑到返程的可靠性离散选址方法，包括：选址模型假设，定义变量，选址模型构建，选址模型求解，本发明的技术关键点：运输网络内客户在信息失效情景下的访问策略描述，信息失效情景下的区域运输网络可靠性选址离散模型的构建，信息失效情景下的区域运输网络可靠性选址离散模型的求解，构建了基于拉格朗日松弛算法的求解方法，并用实例数据验证了模型和算法的高效性和适用性。观察到当设置更多备份设施时，备份设施的边际收益将降低。往返需要考虑可靠的设施位置问题，特别是不完全信息问题。此外还指出，正确的信息路线方案对于获得正确设施位置非常重要。关键参数灵敏度分析结果表明，该模型具有稳定性。
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公开(公告)号：CN104504480B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510002267.9
申请日：2015-01-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明揭示一种不同聚合态下的换乘车站客流诱导策略优化方法，包括以下步骤：步骤一、服务网络状态分析，步骤二、构建诱导策略模型，步骤三、差异化诱导策略模型算法设计。本发明融合交通规划、管理学、控制论等多学科的科学问题，通过对换乘站服务网络状态的分析，确定其聚合态的差异化阶段，利用互动反馈模型构建常态下诱导策略的双层规划模型，并进行了算法设计，为出行旅客提供更好的服务。
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公开(公告)号：CN104504480A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510002267.9
申请日：2015-01-04
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明揭示一种不同聚合态下的换乘车站客流诱导策略优化方法，包括以下步骤：步骤一、服务网络状态分析，步骤二、构建诱导策略模型，步骤三、差异化诱导策略模型算法设计。本发明融合交通规划、管理学、控制论等多学科的科学问题，通过对换乘站服务网络状态的分析，确定其聚合态的差异化阶段，利用互动反馈模型构建常态下诱导策略的双层规划模型，并进行了算法设计，为出行旅客提供更好的服务。
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