考虑劳动力管理下的车辆路径问题研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71401059
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0102.运筹与管理
  • 结题年份:
    2017
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2017-12-31

项目摘要

The effectiveness, legitimacy, security, fairness and learning of the labor play a key role in modern logistics and transportation. However,most vehicle routing models don't consider the above factors of the labor in the process of route planning. This project studies how to schedule and manage the crew in the process of route planning in order to improve the effectiveness and the efficiency of the labor resource. Especially, we focus on the following four typical and practical vehicle routing problems with workforce management: (1) The vehicle routing problem with the scheduling of divers and assistants; (2) The vehicle routing problems with manpower planning, in this problem, we try to improve the performance of the divers by always sending the divers to the regions they are familiar with; (3) The vehicle routing problem with Chinese legislation; and (4)The consistent vehicle routing problem. Based on the analysis of the characteristics of these problems, we will design exact algorithms, novel heuristics, meta-heuristics and hybrid meta-heuristics to solve the problems. This project will provide operable and effective vehicle routing and crew scheduling solutions for Chines transportation service providers, as well as reducing the operational costs of these providers.
劳动力资源的功效性、合法性、安全性、公平性、学习性等因素在现代物流运输中起着关键作用,文献中现有的车辆路径模型对以上劳动力因素关注的非常少。本项目主要研究,在为车辆安排运输路线的同时,如何通过合理的人员调度和人员管理,来提高配送人员的工作效率以及劳动力资源的利用率,以实现劳动力资源在物流运输中的优化配置。具体研究问题包括:(1)考虑司机和辅助服务人员调度下的车辆路径问题;(2)考虑劳动力配置下的车辆路径问题,从模拟人的信息认知机理出发,通过合理的人员安排来提劳动力资源的工作效率;(3)我国法规对劳动力工作时间限制下的车辆路径问题;(4)顾客服务一致性要求下的车辆路径问题。我们将先对这几个问题的特点进行深入分析,然后设计精确算法,新颖的启发式算法,超启发式算法和混合启发式算法来对问题进行求解。本项目可以为我国运输企业提供切实可行的车辆路径规划和人员调度方案,同时可以降低我国物流企业运营成本。

结项摘要

现代物流业已成为中国经济发展的基础性产业,车辆路径问题(Vehicle Routing Problems, VRP)是物流优化领域中最核心的一个问题。另外一方面,劳动力资源的功效性、合法性、安全性、公平性、学习性等因素在现代物流运输中起着关键作用。本项目主要研究,在为车辆安排运输路线的同时,如何通过合理的人员调度和人员管理,来提高配送人员的工作效率以及劳动力资源的利用率,以实现劳动力资源在物流运输中的优化配置。本项目具体研究了以下一些考虑人员调度和人员管理的车辆路径问题:(1)来自于步步高物流配送中心的质检员调度问题的研究,该问题是一个考虑劳动力资源调度和车辆路径优化的问题。针对该问题,我们设计了基于分支定价切平面的算法来对该问题进行精确求解。(2)带酒店选择的旅行商问题(the travelling sales person problem with hotel selection)的研究。该问题同样是一个考虑劳动力资源调度和车辆路径优化的问题。针对该问题,我们设计了一个基于动态规划的混合进化算法来对该问题进行近似求解,相关结果已经发表在国际期刊杂志Computers & Operations Research上。(3)带互斥性访问的团队定向问题,该问题是是一类特殊的考虑人员调度的路径优化问题,在物流领域、旅游领域非常常见同时也具有极大的挑战性。针对该问题,我们设计了一种考虑非法解的混合进化算法。相关研究成果已经被European Journal of Operational Research正式录用。(4)带同步约束的车辆路径问题,该问题考虑了人员的同步特性。针对该问题,我们设计了基于分支定价切平面的算法,相关成果已经发表在国际期刊杂志Naval research logistics上。(5)研究了一些与人员调度模型相关的问题如图着色问题、以及优化算法和组合优化领域相关的问题,相关研究成果发表在European Journal of Operational Research、Information Sciences等期刊上。依托该项目,目前已经正式发表或录用SCI论文9篇,培养硕士生3名,博士生3名(含在读)。本项目可以为我国运输企业提供切实可行的车辆路径规划和人员调度方案,同时可以降低我国物流企业运营成本。

项目成果

期刊论文数量(9)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Hybridization of tabu search with feasible and infeasible local searches for the quadratic multiple knapsack problem
二次多重背包问题的禁忌搜索与可行和不可行局部搜索的混合
  • DOI:
    10.1016/j.cor.2015.08.002
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Computers & Operations Research
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Jin Qin;Xianhao Xu;Qinghua Wu;T.C.E. Cheng
  • 通讯作者:
    T.C.E. Cheng
A review of algorithms for maximum clique problems
最大派系问题算法综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    European Journal of Operational Research
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    qinghua wu;jin-kao hao
  • 通讯作者:
    jin-kao hao
A clique-based exact method for optimal winner determination in combinatorial auctions
组合拍卖中基于派系的最佳获胜者确定精确方法
  • DOI:
    10.1016/j.ins.2015.11.029
  • 发表时间:
    2016-03
  • 期刊:
    Information Sciences
  • 影响因子:
    8.1
  • 作者:
    Wu, Qinghua;Hao, Jin-Kao
  • 通讯作者:
    Hao, Jin-Kao
Minimum sum coloring for large graphs with extraction and backward expansion search
通过提取和向后扩展搜索对大图进行最小和着色
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2017.09.043
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Qinghua Wu;Qing Zhou;Yan Jin;Jin-Kao Hao
  • 通讯作者:
    Jin-Kao Hao
A tabu search based hybrid evolutionary algorithm for the max-cut problem
基于禁忌搜索的最大割问题混合进化算法
  • DOI:
    10.1016/j.asoc.2015.04.033
  • 发表时间:
    2015-09
  • 期刊:
    Applied Soft Computing
  • 影响因子:
    8.7
  • 作者:
    Wu, Qinghua;Wang, Yang;Lu, Zhipeng
  • 通讯作者:
    Lu, Zhipeng

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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