时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。     

基于粒子群算法的多目标车辆调度模型求解

车辆调度问题是具有复杂约束条件的组合优化问题,在理论上属NP-hard问题.考虑车辆数目最少和车辆运行时间最短,建立了具有时间约束的多目标车辆调度模型.并采用粒子群算法（PSO）求解车辆调度问题,以寻求最优车辆调度方案.在实例中通过运用粒子群算法和遗传算法进行比较分析,结果表明,PSO算法简单可行,在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于遗传算法,能较好地解决组合优化问题.     

基于VRPTW-AT模型的钢包优化调度方法

在炼钢-连铸生产过程中,钢包的优化调度对减少钢铁生产的热能消耗,提高生产效率具有重要作用.将钢包调度问题归结为任务带有时间窗、车辆带有调整时间的车辆路径问题(vehicle routing problem with time windowsand adjustment time,VRPTW-AT).根据钢包服务钢水过程的约束建立了钢包调度问题的数学模型,针对模型特点提出了分散搜索(scatter search,SS)算法.基于国内某钢铁企业生产实绩做测试案例,对SS算法的优化效果与钢厂生产的实际数据进行了对比分析,实验结果表明了模型和算法的有效性.     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.     

基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度

分析了人工鱼群算法存在的问题, 提出一种改进人工鱼群算法, 并将其用于梯级水库群的优化调度. 其改进思想是采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了人工鱼群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾; 在此基础上, 针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大, 降低收敛速度这一问题, 在局部更新时采用了阈值选择的策略. 通过实例验证了该改进算法的有效性, 并对改进算法的阈值参数进行了率定.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足，以智能回收箱为研究对象，考虑多频次回收和车辆共享调度策略，提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先，构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数；然后，构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型，并建立了回收中心产品的最大化收益模型；其次，根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法，进而提出一种改进的混合算法，该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补，同时采用了精英保留策略，增强了混合算法的搜索性能，并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析，验证了模型和算法的有效性；最后，结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究，分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明，本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度，并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本，进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

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.     

行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理模型与算法

针对行驶时间延迟下配送车辆调度的干扰管理问题,给出了车辆调度人员实际操作中的一系列"救援模式",并将其提炼为计算机可以理解并处理的形式化知识;按照车辆调度人员的"救援路线列举→救援路线选择"两阶段的思维方式,以顾客时间窗偏离程度最小化和配送成本最小化为目标,建立了问题的数学模型及其求解算法. 通过初步的实验,确定了算法的参数配置;在Solomon提出的标准算例上对算法的鲁棒性、求解结果的质量、以及求解性能等几项指标进行了测试及与文献算法的比较;最后对算法进行了实时化的处理. 实验结果表明,本文算法不仅达到了多目标优化的效果, 而且可以满足实时应用的要求.     

机车二系弹簧载荷调整混合算法优化方法

针对机车二系弹簧支承载荷均匀性分配调整的复杂多变量优化问题，提出了综合运用遗传算法（GA）和蚂蚁算法（AA）的混合优化调整算法模型。该算法模型首先采用GA进行全局快速随机搜索，获得若干候选的近似优化解，以此生成蚂蚁算法初始信息素分布，再用AA求得全局优化精确解。论文给出了混合算法模型的设计。对SS3b和SS9机车的仿真计算结果表明，该方法应用于二系调簧的多维连续性空间优化问题，可获求解性能和时间效率的综合提高。     

基于改进粒子群优化算法的虚拟企业伙伴选择

在分析基本粒子群优化算法和建立虚拟企业伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择的优化问题的改进粒子群算法.在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解.实验结果用基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点.     

基于GA的多层次概念归纳学习方法

面向属性的归纳学习(亦称概念提升)是一种广泛使用的知识发现方法。通过归纳学习，使得属性域取值的抽象程度提高，从而得到较精练的数据集合，大大提高了规则的学习效率。但是实际应用环境中的数据属性维数非常多，属性概念层次也非常复杂，基于集合论的传统学习方法的效率变得越来越低。基于遗传算法的高搜索性能，提出了一个概念空间的特征概念层次优化搜索方法，特别是处理高维、具有复杂概念层次的问题时收到了较好的效果。     

最大熵分布算法及其应用

分布估计算法是一种新的基于种群进化的算法,它通过统计当前群体中较优个体的信息构建其概率分布模型,然后对模型进行抽样生成下一代群体。针对分布估计算法在求解搜寻最优网络结构的NP-Hard问题,提出一种新的最大熵分布算法,该算法以Jaynes原理为依据,利用随机变量的最大熵估计随机变量的最小偏见概率分布,并以此作为算法的进化模型,有效地降低了算法的计算复杂度。以旅行商问题和误导问题为例所进行的计算结果证明了该算法具有更高的全局搜索能力与更稳定的收敛性。     

有时间窗约束车辆调度优化的一种禁忌算法

针对有时间窗的V SP问题提出了一种禁忌算法,本算法运用了多初始解和全局禁忌表等各种措施来减小解的不稳定性和扩大搜索范围,并根据容量约束和时间窗约束性质的不同,结合惩罚函数和各约束的性质来联合控制车场的分配。给出了两组具有代表性的试验数据,并与其他算法优化时间窗V SP的实验结果作了比较。结果表明,此禁忌算法是解决有时间窗约束的一条有效途径。     

三种混沌免疫优化组合算法性能之比较研究

利用混沌迭代的遍历性和内在随机性，提出三种混沌免疫优化组合算法，以弥补免疫进化算法收敛性能差的缺陷。这三种算法均综合了免疫进化算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势，分别把混沌变量加载于免疫算法的总种群、遗传操作种群和记忆库种群的变量群体中，利用混沌搜索的特点对这些群体进行微小扰动并逐步调整扰动幅度。对三种算法的性能进行了实验比较，结果表明算法一具有更好的收敛性能和搜索效率。     

多目标进化计算收敛到Pareto最优解集的证明

多目标优化方法经历了一个从确定性搜索算法到随机搜索算法的过程 ,本质上仍是单目标优化的目标组合方法到真正意义上的向量优化方法的过程 ,至今仍在不断地发展中 ,但仍有大量未解决的问题。对多目标进化计算的研究是近年来求解多目标优化问题的重点 ,但目前仍未能证明多目标进化计算的收敛性 ,同时 ,单目标进化计算的收敛性结论不一定能推广到多目标的情况。对该问题进行了探讨 ,提出并证明了三个定理 ,并且算例说明了该理论的正确性。     

考虑交叉口延误和通行能力优化疏散救援路线的最小费用流模型

疏散交通路线的确定是应急计划的重要内容．以往有关最佳疏散交通路线的研究没有充分考虑交叉口延误和通行能力等因素，若疏散路线经过城市内拥挤路段，忽略交叉口的这些特性会导致结果不尽合理。将交叉口分方向延误和通行能力作为节点权重，用点权网络表示疏散涉及到的道路网，建立了点权交通网络中的最小费用流模型描述城市内事故地点至接收点的人群及其产生的车流的疏散路线问题；设计了求解这种最小费用流的最小费用路算法，通过求解点权交通网络中的最小费用流，得出事故地点至安全接收地点的最佳疏散交通路线及相应的疏散流量。最后以一个数值算例说明了模型和算法的具体应用。     

基于混合遗传退火算法的并行测试任务调度优化

并行测试任务的优化调度是并行测试技术的核心问题之一。可以充分利用混合遗传退火算法优异的全局最优搜索能力来寻找具有最大并行率的并行任务序列。首先,建立了并行测试任务调度问题的数学模型;给出了并行率的定义,设计了一种满足资源约束与任务时序约束的基因编码方法及相应的遗传退火操作方案。最后,对实例进行仿真实验,结果验证了该算法的有效性及优越性。     

有里程和时间窗约束的一体化车辆调度智能优化

针对一体化车辆调度问题(vechicle scheduling problem,VSP)提出了一种智能优化方法,采用了基于自然数的配送对路径表示方法,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束,并且设计了里程和时间窗约束的协调系数等措施。用改进的禁忌算法实现了有里程和时间窗约束的集送一体化车辆调度问题。给出了一个具有代表性的算例试验结果和分析,通过试验表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的车辆调度问题的有效性。