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高速铁路的食品配送服务(Catering service for high-speed railway,CSHRs)。是客运服务产品的重要组成。优良的CSHRs依赖于合理的“物流分销网络设计”和“产品流分配”。CSHRs作为一类特殊的时间敏感物流服务:一方面,受到高速铁路运输组织的多方面影响,另一方面,由于产品的特殊性,物流配送过程受到严格的保质期限制,配送服务需要满足不确定与时变的餐饮需求。故本文以CSHRs实际业务中面对的现实问题为研究出发点,旨在为CSHRs涉及的一系列物流决策提供高效合理的理论方法,实现满足CSHRs特殊物流要求的分销网络的设计,并且在该物流网络上进行合理的产品流布置。从理论与实践上深化对时间敏感物流服务的不确定性管控技术与时间管控技术的理解。本论文的主要工作如下:1)第2章研究了高速铁路食品配送的备选服务车站选择问题(Service station selection problems for CSHRs,SSSP-CSHRs)。SSSP-CSHRs 是求解高速铁路食品配送服务的分销网络设计问题的准备工作,它要求在不确定信息条件下,对可能发生餐饮配送服务的备选服务车站进行宏观决策。作为前期决策,SSSP-CSHRs需要面对各类不同的不确定性:一方面,由于备选服务车站具备哪些基本要求很难精确描述,因此SSSP-CSHRs往往具有模糊性;同时,由于SSSP-CSHRs属于前期宏观战略决策,决策者们的观点很难达成一致,相同决策者在不同时间也会有不同观点,因此决策过程具有随机变化的特性,这对决策的鲁棒性提出了较高的要求。基于鲁棒性分析以及模糊质量功能展开过程,本章建立两阶段鲁棒性模糊优化模型,提出生成具有鲁棒性的备选服务车站集合的方法,由此克服前期宏观多准则群体决策中不可避免的随机性与模糊性。模型通过混合交叉熵算法求解。本文通过实验,验证了模型与算法的有效性,并通过京沪高速铁路通道的大规模案例对方法进行了验证。2)在第2章生成的“备选服务车站集合”的基础上,第3章研究高速铁路食品配送服务的分销网络设计问题(Distribution network design problem for CSHRs,DNDP-CSHRs)。由于冷链食品具有严格的保质期约束,故本章将分销中心选址优化决策与冷藏车的路径优化问题整合起来,由此提出“考虑时间窗约束与保质期约束的三层选址-路径问题”(Three-echelon location routing problem with time windows and time deadline constraints,3E-LRPTWTDC)的优化模型。该模型优化了物流分销中心能力布局与选址,并且确定了各车站配送的列车,确定各分销中心向各供应商采购量以及向各车站的配送量;进一步,该模型预估了冷藏车的走行路径,并在路径选择时考虑列车时刻表施加的时间窗约束(保证食品能够在列车发车前配送到达)以及冷链食品的保质期约束。由于3E-LRPTWTDC是具有非线性约束与非线性目标的混合整数规划模型,非常难以求解,本文通过对模型进行约束松弛,提出3E-LRPTWTDC的下界松弛模型,并采用混合交叉熵求得3E-LRPTWTDC模型的可行解。本文基于京沪高速铁路通道以及我国高速铁路全网络的案例,验证算法的有效性与实用性,并对重要参数进行了灵敏度分析。在上两章基础上,四、五章在给定高速铁路食品分销网络中进行产品流分配。称为高速铁路食品配送服务的分配计划编制问题(Distribution planning problems for CSHRs,DPP-CSHRs)。配送食品分为两类:冷链食品以及常温食品。3)第4章研究了高速铁路冷链食品的分配计划编制问题(DPP-CSHRs for cold chain food products,CF-DPP-CSHRs)。问题通过变分不等式进行建模。为了应对高速铁路食品销售的特点,该变分不等式通过“报童模型”描述列车上(在给定销售价格条件下的)不确定餐饮需求。针对冷链产品特点,利用Diracdelta函数,在变分不等式中建立了流变交付时间情况下的食品保质期约束。通过整合欧拉算法以及增广拉格朗日算法,本章对变分不等式进行了求解。本章不仅针对小规模案例进行了参数灵敏度分析,并且基于京沪高速铁路通道大规模案例对方法的有效性与可应用性也进行了相关验证。4)第5章进一步研究高速铁路常温食品的分配计划编制问题(DPP-CSHRs for ambient food products,AF-DPP-CSHRs)。针对常温食品特点,基于批量网络,本章构建了具有非线性成本函数以及能力约束的多商品批量模型。该模型试图对多种常温产品的列车批量配送进行决策,并且控制列车上常温食品的库存补给策略,由此满足列车运行过程中的旅客时变的餐饮需求。本文应用非线性拥堵函数描述配餐作业与车站行人流线的相互影响,并利用拉格朗日替代方法将非线性问题分解为线性混合整数规划问题以及一系列单变量凹最大化问题,由此获得模型上界。并进一步通过启发式方法获得可行下界解,利用次梯度算法改进解的质量。本章基于京沪高速铁路通道对方法的有效性与可应用性进行了验证,实验结果证明了方法可在合理时间内对大规模问题求得质量较高的解。以上研究将帮助研究者们更好地理解时间敏感物流服务的相关基础科学问题,并为高速铁路食品配送服务的实际业务提供理论支持。