两个双目标竞争选址问题模型

研究了多目标竞争选址问题,建立了市场份额最大、费用最小和利润最大、利润率也最大的两类双目标竞争选址模型.探讨了模型的性质与相互关系,并利用多目标优化技术将这两类双目标模型转化为同一类型的单目标参数整数规划问题求解,给出有效解集的精确求解方法和近似求解方法,并通过数值例子说明求解方法.     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

基于累积前景理论的双边匹配决策方法

针对考虑主体期望值的双边匹配问题,提出了一种基于累积前景理论的决策方法.给出了考虑主体期望值的双边匹配问题的描述;将主体给出的期望值视为参照点,构建了两个相对参照点的益损矩阵;依据累积前景理论和规范化公式,构建了两个规范化前景矩阵;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的多目标优化模型,使用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过毕业生与实习岗位的双边匹配实例分析说明了所提方法的可行性和有效性.     

求解多目标运输问题的一种目标协调优化方法

针对多目标运输问题往往存在各目标间协调性差或冲突发生的现象,提出一种求解多目标运输问题的目标协调优化方法.以各目标做出一定的让步为切入点,通过寻求最小让步对各个目标进行协调,将多目标运输问题简化为单目标的线性规划模型.引入让步解、满意解等概念,给出了方法的求解步骤.最后,以实例验证了方法的有效性.     

战时随机运输时间路径优化研究

以战时无分布函数的随机运输时间路径优化问题为研究对象,采用随机机会约束规划方法建立战时运输路径优化模型,设计了基于随机模拟获取适应度的遗传算法来求解问题模型,并处理了战时运输中的必经点问题.最后,给出的算例验证了模型和算法的有效性.     

基于邻域搜索的成品油多舱多目标配送路径优化算法研究

针对成品油配送中多车型,多车舱的优化调度难题,综合考虑路径安排,舱位指派及车辆指派等决策.以配送成本最小,路径风险最小以及油品准时送达为目标,建立了成品油配送多目标路径优化模型.基于邻域搜索的基本思想,提出求解成品油配送多目标路径优化问题的MOVNS算法框架,并结合不同的可行解运行策略和比较准则,衍生出三类MOVNS算法(MOVNS-1、MOVNS-2、MOVNS-3).采用12组算例进行数值实验,结果表明,三种算法均能有效的求解配送模型,提升成品油多舱配送问题的解决效率;且MOVNS-2算法具有较强的局部搜索能力,MOVNS-3算法容易跳出局部最优:同时,考虑节点关联性的可行解构造策略和并行邻域搜索策略能够增强算法的寻优能力.     

带时间窗和随机时间车辆路径问题: 模型和算法

研究带随机车辆旅行时间、服务时间以及时间窗的车辆路径问题.根据不同的优化目标, 首先给出了问题的两种数学模型描述:机会约束规划和带修正的随机规划模型. 为了有效地求解该问题,提出了基于禁忌搜索的启发式算法, 该算法考虑了问题的随机特性.在实验部分, 首先给出了产生 测试问题的方法,然后基于产生的测试问题给出了算法的计算结果.     

一种优化多目标的交互式路由算法

Qos路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的Qos路由问题。选取带宽作为约束条件，线性函数(时延和耗费徘为优化目标，建立了Qos路由选择的多目标缉陛整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题，证明了新问题的最优解是原问题的有效解，给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念，逐步调整目标函数参考点，压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求，并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。     

基于进化计算的多目标鲁棒优化方法

工程应用中求解多目标优化问题时,所求的解既要具有较高的质量,又要满足指定的鲁棒性要求.对已有的多目标优化解的鲁棒性度量方法进行了分析,基于用户提出的严格鲁棒性要求,给出了一种严格鲁棒性度量方法并建立了求多目标鲁棒Pareto最优解的数学模型.模型归结为一个嵌套的双重优化过程,外层优化过程用于搜索高质量的解,内层优化过程用于测量候选解的鲁棒性度量指标.以进化计算作为搜索引擎,给出了实施模型的算法,仿真结果表明了方法是有效的.     

带时间窗军事物资配送问题的NSGA-Ⅱ算法

针对战场军事物资配送中带时间窗的路径优化问题,以运输距离、运输费用和风险性为目标,建立了带有时间窗的多目标网络运输模型,提出了一种改进的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ。算法中引入剩余网络的概念,采用数值编码方式,增加了精英保留策略和小生境密度。仿真实验结果表明,本文建立的模型合理,算法在一定程度上克服了求解多目标优化问题过程中易陷入局部最优的现象,提高了战场上求解军事物资配送路径优化问题的效率,并能够使决策者根据仿真实验中的各项参数值自行择优选择运输方案。