PGAs求解双层规划及其在分销系统优化设计中的应用

研究并行基因算法求解双层规划问题及其在供应链物流分销系统优化设计中的应用.利用下层优化问题的KKT条件把双层规划问题转化为等价的单层规划问题,再利用并行基因算法对得到的单层规划问题进行全局优化,从而得到双层规划问题的全局最优解,最后,通过具体案例研究了上述算法在供应链物流分销系统优化设计中的应用.结果表明,并行基因算法求解双层规划,充分利用了现有计算环境的并行能力,加快了收敛速度,改善了基因算法的全局收敛性能,算法达到了实用化的规模,是一种很有应用前景的计算方法.     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

连续性条件下的多受灾点应急资源配置算法

为了解决多受灾点应急资源配置过程中出现的资源竞争和费用偏高问题,建立了一种以双层规划方法为基础的多受灾点应急资源配置模型,使应急资源配置过程兼顾及时性、高效性和连续性,从而确保在全局应急开始时间最早情况下费用最少.为了克服双层规划模型求解时间复杂度过高的缺陷,提出了一种竞争缓解策略,能够快速求取双层应急资源配置模型的全局满意解.最后,通过数值分析证实算法的有效性.     

求解双层规划模型的粒子群优化算法

首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性.     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

基于双层规划的物流系统集成定位-运输路线安排-库存问题研究

为优化物流系统,并能更好地描述管理部门的阶层关系和更全面地体现决策者的意愿,从物流系统集成的角度出发,基于客户所采用的多时期随机库存策略,使用双层规划法建立了供应链二级分销网络中的设施选址、车辆运输路线安排、库存控制的集成优化模型,用来解决在给定的多个潜在设施点中选出一系列设施的位置,并确定巡回运输路线,以及巡回运输路线上客户的最佳订货量;并给出了求解该模型的启发式算法,最后通过实例计算证明了上述模型、算法的有效性.     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

基于双层规划模型的制造业选址布局优化方法研究

经济全球化趋势和全球多式联运网络的形成推动了资源的自由流通和优化配置,改变了制造产业的空间分布形态.本文针对经济全球化背景下制造产业的选址优化问题,提出选址优化与分布-分配相结合的双层规划模型.在模型中运输网络被拆分成原材料运输网络和产品运输网络,上层模型用于确定产业的选址方案和原材料及产品流量的OD矩阵,下层模型用于计算OD流量在运输网络中的交通流特征.为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁制造产业的选址为例验证模型的可行性.结果表明该方法具有实用性,可以有效帮助决策者实施制造产业的选址决策.     

一种多损失条件风险值的双层规划模型及应用

在两级供应链中制造商与零售商之间的多产品定价与订购问题, 是一个多损失的双层风险决策问题, 可以建立双层规划模型解决. 本文研究了一种多损失条件风险值的双层规划模型, 对于多个损失函数和对应的权值水平, 在给定的置信水平下, 定义了不超过给定损失值的最小风险值(即VaR值)和对应的累积期望损失值(即CVaR损失值) 概念, 然后建立了一个多损失条件风险值的双层规划模型, 该模型的目标是求上下层的多损失CVaR值达最小的最优策略, 我们证明了它可以通过另一个较容易求解的双层规划模型获得最优解. 最后, 给出了两级供应链中多产品的定价与订购的双层条件风险值模型, 通过对2种面包产品销售数据进行计算, 获得了面包制造商的最优批发价和最优回购策略, 及零售商最优订购量.     

具有Stackelberg博弈特征的供应链定价协调

针对某些供应链在定价决策过程所具有的Stackelberg博弈特征，利用二层规划构建了供应链定价均衡模型，研究了供应链定价协调模型，并给出了批发价格折扣契约这种协调机制，为求解二层规划模型，给出了基于混沌搜索的启发式算法，最后用实例验证了结论。研究表明二层规划可以很好的用来模拟Stackelberg博弈，价格折扣契约能够协调供应链。     

航路流量间隔限制及排序策略一体化决策模型及算法

基于流量间隔限制策略和航路排序策略之间的关联性建立了两种策略一体化决策的二层双目标规划模型.模型将间隔限制值作为上 层规划的决策变量,将排序相关变量作为下层规划的决策变量,在上层规划中同时考虑下级的目标函数.对模型设计了基于NSGA-II的多 目标遗传算法求解,采用了一个快速启发式算法求解下层规划的单目标问题.结合中南区域实际空域及流量数据对模型进行了验证, 并与当前实际运行中的按交通需求比率分配方法进行了比较.结果表明所建立的二层双目标规划模型能满足一体化决策的需求, 所采用的算法能求得多个Pareto近似最优前沿解以供决策选择.     

求解灰色双层线性规划模型的交互式模糊算法

通过提出灰色双层漂移型线性规划的概念和建立灰色双层漂移型线性规划模型,描述了具有灰色信息的递阶双层系统的决策问题;改进已有的交互式模糊算法,克服了模型求解的困难性和复杂性,将灰信息带入求解过程,使算法在求解灰色双层漂移型线性规划模型时简单、实用,最后通过算例证明提出的求解灰色双层漂移型线性规划模型的交互式模糊算法的简单性和实用性.     

突发事故下交通拥堵控制策略设计

突发事故在城市交通网络中经常发生, 对交通系统的正常运行带来极大影响, 因此研究突发事故下交通拥堵的控制策略具有十分重要的意义. 研究突发事故下临时性的车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化问题. 建立了临时性车辆禁行设计与可变信息板选址组合优化的双层规划模型, 上层目标从交通管理者的角度最小化出行者的系统总阻抗, 下层模型通过基于元胞传输的仿真描述在临时性车辆禁行与可变信息诱导下出行者的动态路径选择行为, 并提出了基于遗传算法的求解方法. 通过算例, 说明本文提出的临时性车辆禁行与可变信息诱导组合控制措施能够有效地降低突发事故所导致的交通拥堵, 提高交通网络的系统性能.     

用多目标进化算法求解二层规划双目标模型

传统单目标二层规划模型得到的最优解往往无法使上下级双方都满意.为此,通过在上层规划中同时考虑下级的目标函数,建立了原问题的上层为双目标规划的一个新模型.上下级可通过协商在该模型的Pareto-最优解集中找到双方满意解.对此模型设计了求解的多目标进化算法,用传统优化算法求解下层规划的单目标问题,而对上层的双目标规划问题则采用基于NSGA-Ⅱ的多目标进化算法求解.数值试验表明我们所提出的算法是有效的.