基于前景理论的物流配送干扰管理优化调度方法
CSTR:
作者:
作者单位:

(1. 大连交通大学软件学院,辽宁大连116054;2. 大连理工大学系统工程研究所,辽宁大连116023;3. 大连东软信息学院会计学院,辽宁大连116023)

作者简介:

宁涛(1979-), 男, 副教授, 博士, 从事物流调度及其应用等研究;王旭坪(1962-), 男, 教授,博士, 从事突发事件及应急管理等研究.

通讯作者:

E-mail: daliannt1@126.com

中图分类号:

TP273

基金项目:

国家自然科学基金项目(71531002, 71471025);中国博士后科学基金项目(2017M611231);辽宁省博士启动基金项目(201601244, 20170520229).


Disruption management optimal scheduling for logistics distribution based on prospect theory
Author:
Affiliation:

(1. College of Software,Dalian Jiaotong University,Dalian116054,China;2. Institute of Systems Engineering,Dalian University of Technology,Dalian116023,China;3.Institute of Accountancy,Dalian Neusoft University,Dalian116023,China)

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    摘要:

    为减少物流配送过程中可能发生的不同种类干扰问题的影响,设计物流配送干扰管理的多目标优化模型和基于前景理论的用户敏感度决策模型.以用户心理预期时间为参考点,用前景理论度量用户对货物期待时间的心理感知程度,设计用户心理期望感知曲线和价值函数曲线.为减少配送过程干扰因素的影响,并寻求多目标优化问题的较优解,提出基于动态缩进调整步长的改进量子细菌觅食算法.最后通过已经存在的经典算法收敛性的比较和对Solomon算例的运行测试,验证所提出方法的有效性.

    Abstract:

    In order to resolve the disturbance in the process of logistics distribution, a multi-objective optimization model and the user sensitivity decision model for disruption management are established. Acting the user's psychological perception time as the reference point, the psychological perception of the expected time is measured using the prospect theory, and the psychological perception curve and the value function curve are designed. In order to reduce the impact of disruption in the distribution process and obtain the optimum solution of multi-objective optimization problem, an improved quantum bacterial foraging algorithm based on dynamic indentation step is proposed. The effectiveness of the proposed method is verified through the comparison with some existing classical algorithms and the test on the Solomon example.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

宁涛,王旭坪,胡祥培,等.基于前景理论的物流配送干扰管理优化调度方法[J].控制与决策,2018,33(11):2064-2068

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  • 在线发布日期: 2018-10-26
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