基于混合智能算法的模糊运输问题的研究

本文研究了在模糊费用条件下的运输问题,并利用不确定理论中的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了具有模糊费用的运输问题的数学模型。此外,设计了一种混合智能算法,即在模糊条件下的遗传算法的应用。最后,利用这种算法求解一个算例。     

轴辐式零担运输网络中集送货线路规划研究

根据零担运输企业集送货的运营流程,对集送货线路规划问题建立一个混合整数优化的数学模型并求解;然后提出了一个启发式求解算法.该启发式算法将该模型分解为多车场、带容量约束的集货规划和送货规划问题单独求解,并通过循环找到更优解.最后,通过对所研究企业在广东省的真实数据进行实验,得到改进的线路规划成本比当前模式节约达18.8%,为零担运输企业集送货线路的科学规划提供了参考．     

考虑企业沉没成本的工厂选址问题

研究了企业在规模经济时带建站费用、有容量约束的工厂选址问题.把传统的容量约束适当放松,同时引入了沉没成本,以避免过大的生产规模和过多设备剩余,这样的选址决策不仅满足企业当期的要求,也为其未来的发展预留了空间.同时,建立了该问题的数学规划模型,并对所建模型给出拉格朗日松驰算法,用随机选取的一组数据对算法进行检验,实验结果显示相对误差在4%以内,求解的时间也很短.     

考虑火电机组调度计划交付能力的风火电联合优化与调度

为了规模化开发利用风电,应对高不确定性风电资源的大规模接入,针对我国贫油、少气、富煤的能源结构布局,主要从火电机组调度计划交付能力的角度来研究风火电联合优化与调度,探索充分发挥风火发电的互补机制与理论方法.通过引入机会约束规划来处理风电的随机性,并建立了含概率约束的不确定模型.针对离散时间调度模型中存在的能量不可交付和备用容量上下限不可达的问题,提出含积分约束的连续时间调度模型,将风火电联合优化与调度这一实际问题建模为一个含连续时间约束与概率约束的不确定非线性规划问题,并给出将该问题转化为确定性问题的方法.对所提出的连续时间调度模型进行实验仿真表明了该模型的合理性和有效性.     

关于无向网络容量扩充的问题

将带约束的最大容量路问题扩展到约束条件含固定费用的无向网络的容量扩充问题 ,并给出了强多项式算法 .     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

空中交通地面等待问题的网络流规划模型

在将网络流方法应用于解决空中交通流量管理问题中,由于其形象直观和求解简单,因而倍受国内外学者的关注。本文针对确定容量条件下的单机场地面等待策略问题,研究了简单网络流规划方法,建立了数学模型和网络流规划模型。在简单网络模型的基础上,考虑更多的实际约束,改进成本函数,建立了修正的网络流规划模型,并对冲突航班例进行仿真,验证了规划方法的可行性。     

关于无向网络容量扩充的问题

将带约束的最大容量路问题扩展到约束条件含固定费用的无向网络的容量扩充问题，并给出了强多项式算法。     

混合不确定条件下多式联运路径优化

针对运输时间及需求不确定的多式联运路径优化问题,综合考虑货运过程中节点作业时间窗、运输方式固定出发时刻及终点处的收货时间窗约束,采用基于情景的鲁棒优化方法,建立以运输、中转和仓储费用之和最小的多式联运路径优化模型,设计遗传算法并进行有效性检验.通过算例研究比较不同模式下多式联运的运输方案及成本,并探究鲁棒优化解的质量与遗憾系数、随机数波动范围的关系.研究结果表明：节点时间窗的存在和改变会导致运输成本和运输方案的变化,混合不确定条件下的多式联运路径鲁棒优化受到遗憾值约束及不确定因素波动范围的影响,将导致运输成本增加.由此,多式联运决策者需预判不确定因素的影响、选择合适的最大遗憾值、关注节点混合时间窗约束以降低成本提高效率.     

运输问题的区间规划模型

运输问题是运筹学中一类很重要的问题,但对于问题中有些参数很难给出精确值,因此,考虑采用不确定性规划描述此类问题,提出运输问题的区间规划模型,模型中用区间数来表示运输价格、产品供应量和需求量等难于确定的参数。根据参数实际的意义,针对所建立模型,利用区间规划的求解方法,将问题转化为确定型线性运输问题进行求解.最后给出一个算例,表明该算法的可行性。     

基于模糊约束满意度的烟草配送模糊线性规划

 为降低烟草配送成本,采用一级配二级送模式进行烟草配送。对传统的烟草配送问题进行了改进,应用最大覆盖模型对中转站进行选址,然后提出了含有梯形模糊数的烟草配送优化模型。结合供应点的供应能力和需求点的需求量为模糊参数的约束条件,提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法。针对该模糊运输规划模型,利用期望区间均值将不确定模型转化为区间线性规划模型,然后分别对目标函数和约束条件进行处理,将区间线性规划模型转化为确定性的线性规划模型进行求解。这样决策者就可以根据客观情况和主观判断,得到不同的决策方案,使得决策更具有柔性,更加符合实际决策过程。应用该方法,郴州某烟草公司的运输成本大幅下降,比一级配一级送模式节约成本5.37%,验证了该模型的可行性和有效性。     

能力约束下单产品多厂区联合决策模型及算法

针对具有能力约束的制造厂和多用户组成的生产-分销系统,研究了生产和运输能力约束下生产与运输联合决策,决策变量为产品的生产周期、供应商和用户之间的运输频率以及产品的经济分配量,优化目标为最小化供应链的单位时间平均总费用.在建立问题的非线性规划模型后,对模型进行了改进,提出了适合该问题模型的分配启发式算法.采用该算法和拟牛顿法(quasi-Newton method,QNM)分别对不同规模的问题进行了实例计算,结果验证了该模型的正确性和算法的有效性.     

禁忌搜索算法解决钢铁企业生产合同计划优化问题

针对钢铁工业中的实际合同计划问题建立了数学规划模型.模型在考虑了机组产能、工序优先级和库存等实际约束下,最小化合同的提前拖期惩罚费用、机组的产能放空费用、机组的库存费用和合同的产线选择费用.针对合同计划的复杂约束、大规模和多目标等特征,提出了新的禁忌搜索算法以求得问题的近优解.为了提高搜索效率,在禁忌搜索算法中引入希望邻域和每代多次移动的策略.通过中小规模随机产生的数据进行实验,结果表明,提出的算法获得的结果优于标准优化软件ILOG-CP得到的结果.通过大规模实际数据的实验,验证了算法的有效性.     

基于两级遗传算法的多工厂供应链批量计划问题

研究了分布式多工厂协作生产的供应链的约束批量计划问题．以最小化项目的生产成本、库存成本与运输成本之和为目标，建立了加工能力受限情况下的数学规划模型．通过分解问题模型，提出了基于两级遗传算法优化的求解策略．对典型算例进行了仿真，并与分枝定界法的求解结果进行了比较．结果表明，此方案是有效的、可行的．     

具有机会约束的多阶段可信性M-AD投资组合优化

本文基于可信性理论,考虑交易成本、借贷约束、阈值约束和基数约束等现实约束,我们提出一种新的具有机会约束的多阶段可信性均值绝对偏差(M-AD)投资组合优化模型。该模型在给定的置信水平下,运用可信性均值和绝对偏差衡量资产的收益和风险,通过对终期财富的最优化实现投资者的预期收益。运用可信性理论,该模型被转化为确定型的动态优化问题。由于交易成本和基数约束的存在,该模型为具有路径依赖的混合整数动态优化问题。文章提出一种新的前向动态规划方法求解。最后,文章通过实证研究验证了模型和算法的有效性。     

面向产品投产比例的多Hoist调度研究

在电镀生产线上,多种不同类型的工件往往按照一定的比例关系组织生产,以应对多样化的订单需求,缩短订单交付周期,而为了克服由运输设备造成的生产瓶颈,加工设备之间的工件转运作业多采用数个自动化的Hoist(行车)来完成。针对面向产品投产比例的多Hoist调度问题,采用启发式策略实现多个不同类型工件在并行工作站上的分配,同时考虑工件加工时间窗口约束、工作站的使用能力约束以及Hoist无碰撞约束,构建了解决此类问题的混合整数规划模型。最后,以某印刷电路板制造企业的全板电镀生产实例验证了所建数学模型的实际应用价值。     

求解变量有界的运输问题的新方法

提出了变量有界的运输问题的一种新解法:先将此类问题转化为变量有上界的产销平衡的运输问题,在求初始解时采用类似最小元素法确定基变量,若变量取值可能超过其上界约束,则用拆分销地并限制其销量的方法加以控制,优化调整时也采用拆分销地的方法,从而逐步将变量有上界的运输问题转化为一般运输问题求解.最后给出一个计算实例.     

基于缺货条件的成品油二次运输成本优化

在成品油短缺的营销环境下,成品油销售企业对加油站进行科学合理的配送量选择与运输成本优化,是降低企业营销成本,减少利润损失的有效途径之一。以成品油物流配送中的二次运输成本为目标,应用运输规划原理,建立了缺货条件下的成品油运输成本优化模型,给出了模型优化过程与计算方法。以某市级大型石油销售公司为例,对模型进行了应用,并在不同缺货限量约束情形下,讨论了加油站运输成本的灵敏度分析。研究表明：运输成本随加油站的最低需求限量提高而增大;通过变动模型的约束参数,编制计算软件,使模型得到广泛应用。