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.     

求解多目标二层规划的多目标进化算法

提出了一个求解多目标二层规划问题的多目标进化算法.用传统优化算法求解下层规划中用权向量线性加权后得到的单目标问题,而对上层的多目标规划问题则采用基于NSGA-II的选择机制的多目标进化算法求解.数值试验表明所提出的算法是有效的.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

基于进离场容量转化的航班地面等待程序

为实现对机场进离场容量和空中交通需求的动态平衡管理,先通过分析进离场容量转化曲线 ,建立基于进离场容量转化的航班地面等待程序模型,并结合RBS排序和Compress寻优算法对等待策略采用动态规划求解,最后对模型进行了数值仿真分析,计算结果证明了在航班地面等待程序中进行进离场容量转化可以有效的减少延误,增大流量,提高效益.     

求解二层线性规划问题的混合粒子群算法

结合粒子群优化方法和单纯形法为二层线性规划构造了一个混合粒子群优化算法.算法具有两层结构,其中粒子群算法用以求解上层规划问题,单纯形法用以求解下层规划问题.设计的粒子群在上层决策变量的可行城内搜索最优解,同时通过单纯形法求解下层规划问题得到每个粒子相应的下层规划问题的解.算法通过初始种群可行化,以及步长控制、不可行粒子淘汰等技巧避免了使用罚函数处理约束带来的困难,提高了粒子群优化算法的计算性能.最后,我们给出算法的数值例子并对该算法的计算性能加以分析.     

一类流水车间批量流与混排序的集成优化

讨论了一类多产品多机流水车间等规模子批量流与混排序的集成优化问题,以最小完工时间为目标函数建立了非线性混合整数规划模型,利用遗传算法 仿真的策略求解。算法采用上下两层遗传算法共同进化,上层遗传算法优化每种产品子批量的数量,同时确定各子批量的规模,下层遗传算法优化不同产品子批量的混排序,仿真程序采用多代理技术模拟生产过程得到完工时间。数值仿真实验的优化结果证明了算法有效性,同时分析了缓冲区空间和机器准备时间对模型的影响。     

废弃物网络系统容量扩张模型及算法

随着城市固体废弃物产生量的增长,原有的废弃物网络系统将不能满足需求,需要新建处理站以扩张网络系统处理能力.建立了多阶段网络容量扩张的双目标规划模型,其中一个目标是最小化总的建设费用,另一个目标是最小化处理站所产生的负效用.设计了基于随机贪心算法的不可行解修补策略和邻域启发式算法,提出了一种混合多目标进化算法来求解模型. 实例说明了模型的有效性.通过和加权法比较证明了混合多目标进化算法有很好的搜索能力.     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.     

整合运营下的轨道交通发车间隔及票价模型

为了分析公共交通整合运营模式给乘客带来的效益,对此条件下的轨道交通的最优发车间隔和票价进行了研究.采用分析优化方法,探讨了公共交通的实际乘客需求及票价成本收益,并以此为基础建立了以社会福利最大化为目标的发车间隔和票价综合优化模型,确定该模型为非线性约束最优值规划,应用可行方向法对模型进行了求解.结合算例讨论了模型的可行性和稳定性,并分析了轨道交通发车间隔和票价变化对目标函数值影响的灵敏度.     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

基于出行者路径选择行为的VMS诱导策略研究

针对现有交通诱导系统片面地确定可变信息板(VMS)位置和发布内容的弊端,提出系统性确定符合路网出行需求的VMS诱导策略的方法,该方法从交通管理者对系统建设成本的限制和出行者的路径决策心理出发,建立综合考虑两者期望的双层规划模型.其中上层模型考虑交通管理者对网络总效益的期望和对VMS建设成本的约束,下层模型根据出行者在VMS诱导下的转向概率,运用符合出行者路径选择心理的随机动态交通分配模型,并设计了求解算法.应用表明,在不同的系统建设成本约束下、网络总出行成本是网络交通需求水平、出行者的转向概率、VMS的布设位置、交通诱导信息的发布周期和内容等的组合结果,因此求解保证网络总出行成本最低的VMS诱导策略时需要同时考虑以上因素.研究结论可为城市交通管理VMS诱导决策提供理论支持.     

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.     

多模式交通网络下考虑尾气排放的道路收费研究

随着出行需求和机动车保有量的迅猛增加,城市道路不堪重负,不仅交通拥堵严重,同时大量的尾气排放更造成了严重的空气环境污染问题.本文在传统的道路收费研究中明确加入排放约束或目标,建立了一系列带均衡约束的数学规划双层决策模型,探讨多模式混合交通网络下如何通过经济手段诱导人们选择更环保的出行模式和更合理的出行路径,以同时达到缓解交通拥堵和降低尾气排放的目的.模型下层考虑多模式之间的相互影响,运用变分不等式描述个体出行者的模式路径选择;上层根据不同的管理目标构建数学规划模型.采用遗传模拟退火算法对数值算例进行求解,结果显示了道路收费对系统各种指标的影响和改善.     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.     

通勤廊道换乘停车费用优化模型及算法

停车换乘是有效缓解城市交通拥堵的交通需求管理措施之一,而换乘停车费用的合理设置是影响其实施效果的关键因素之一.本文以轨道交通和快速路构成的单中心线性城市为对象,提出了一个双层规划模型来描述停车换乘条件下换乘停车费用的优化问题.其中,上层问题从交通管理者的角度出发,以系统总阻抗最小为目标优化换乘停车费用;下层问题描述不同换乘停车费用设置方案下出行者基于随机用户平衡的路径选择行为.基于灵敏度分析方法,分别设计了Frank-Wolfe和BFGS算法求解提出的双层规划模型.采用数值算例验证了提出的模型和算法的有效性.研究发现,不合理的换乘停车费用设置可能会使得交通系统总体性能更差,而提出的换乘停车费用优化方法则可以有效地提升停车换乘系统的实施效果.     

饱和路网中动态交通分配与路口控制一体化建模研究

基于对动态交通分配和网络信号控制相互作用的研究,以饱和交通网络为研究对象,建立了动态交通分配和信号控制的一体化双层优化模型。在上层模型中考虑系统最优,进行信号策略的优化,在下层模型中反映用户最优,实施交通网络流的配置。模型中考虑了车辆的实际长度,研究了饱和网络中因为流量饱和而导致的路口排队现象及其对路段费用的影响。最后用实例仿真说明了饱和网络一体化研究的必要性和一体化模型的有效性。     

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.