随机中断下3PL弹复性网络设计的优化与仿真研究

本文研究的是"随机中断下第三方物流弹复性网络设计"这一主题，针对实际环境中第三方物流网络所面临的各种不确定性中断风险，旨在确保物流系统的高效和安全运行。研究的核心是建立一个弹复性约束的第三方物流网络设计优化模型，目标是通过合理配置物流中心和仓库，最小化总物流成本，同时确保在面对突发中断时能快速恢复服务，达到预定的弹复性水平。 模型设计基于问题的NP复杂性，采用了高效的和声搜索（HS）算法进行求解。HS算法是一种启发式搜索方法，它结合了全局搜索和局部搜索的优势，能够在复杂的搜索空间中找到近似最优解。此外，作者利用蒙特卡洛仿真技术来估计网络的弹复性，这种方法通过模拟大量随机中断事件来评估网络在实际运行中的恢复能力。 实验部分，作者通过仿真实验验证了优化模型的合理性和HS算法的有效性。实验结果表明，HS算法在处理这类具有弹复性约束的网络设计问题时表现优秀，能够有效地找到满足要求的成本最低且弹复性良好的解决方案。同时，研究深入探讨了弹复性参数对算法性能和网络设计结果的影响，这对于实际的第三方物流运营策略制定具有重要意义。 该论文的作者包括李锐讲师和孙福明教授，他们分别来自辽宁工业大学电子与信息工程学院，他们的研究领域分别涉及物流优化和智能计算以及系统建模与优化。这篇论文被归类为第三方物流、网络设计、弹复性管理和和声搜索等多个关键领域的重要研究成果，对于提升物流系统的鲁棒性和效率具有实际应用价值。