集装箱码头集成调度模型与混合优化算法

为提高集装箱码头作业中各种设备的协调性,提高整体作业效率,建立了集成调度模型,模型集成了装卸桥、集卡与龙门吊的调度问题.同时,设计了求解模型的混合优化算法,此算法集成了神经网络良好的近似估计功能与模拟退火算法有效的搜索能力.算法流程是:初始化集装箱装卸序列;基于一定的分配规则为集装箱分配作业设备;采用模拟退火算法搜索解空间,更新装卸序列.在算法过程中,用神经网络预测目标函数,并且过滤明显的劣质解.最后,通过算例分析验证了模型与算法的有效性.结果表明,混合优化算法可以提高模型求解效率,对于规模为400个集装箱的调度问题,平均偏差为7.52%,计算时间为8.9s,模型与算法可行.     

求解非线性最小二乘全局解基于最速下降法和遗传算法的混合算法

本文通过在遗传算法中嵌入一个最速下降算子,并定义适应度函数、选择算子和数据结构,从而得到可结合遗传算法和最速下降法两者长处,既有较快收敛性,又能以较大概率求得非线性最小二乘问题全局解的混合算法.数值计算表明该方法显著优于遗传算法和最速下降法.     

双目标进化算法求解图着色问题

根据图着色问题的特征,提出了求解图着色问题的双目标模型;设计的有效、简洁的杂交算子和变异算子,均直接产生可行的后代个体;理论分析表明算法以概率1收敛到问题的最优解集.对标准算例进行了仿真实验,结果表明,双目标进化算法可以获得问题高质量的解,即对图进行着色所使用的颜色接近图的色数.     

单程多次装卸的市内集送货成本优化

针对单程多次装卸的市内集送货问题,通过模糊综合判断方法计算多次装卸成本,同时考虑车辆成本和复杂路网下的里程成本,建立数学模型,采用两阶段方法对问题进行有效求解,即以节约法构造初始解,再以改进的禁忌搜索算法对初始解进行调整。通过计算仿真,说明了数学模型和求解方法的有效性。     

装卸混合车辆路径问题的模拟退火算法研究

提出了更具一般性的装卸混合车辆路径问题，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的模拟退火算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用设计的模拟退火算法求解装卸混合车辆路径问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．通过对双向配送策略与单向配送策略计算结果的比较，说明了采用双向配送策略求解装卸混合车辆路径问题对于配送企业节省配送车辆、减少配送里程，从而降低配送成本、提高经济效益的重要意义．     

分段广义正交多项式算子法的非线性系统分析

首先对文献[7]提出的分段广义正交多项式算子(简记为PGOPO)的主要运算规则进行了概括和总结,特别是推导出了非线性函数的PGOPO递推计算公式;其次对一般非线性系统PGOPO算子解及解的收敛性问题进行了分析、研究,证明了PGOPO算子解将收敛于其精确解;最后采用PGOPO算子法对一类含时延的非线性系统进行了分析,并推导出便于使用的递推求解算法.给出的数值算例论证了该算法的有效性.     

一种求解工程调度中资源水平问题的遗传算法

结合资源受限情况下工程调度中资源水平问题的特点 ,提出了一种有效的遗传算法 .文中对解的编码方式、遗传算子的定义及算法结构进行了描述 .通过对大量被普遍应用的标准问题的求解实验表明 ,遗传算法是求解 RLP的一种有效算法 .     

区间数线性规划的一种新解

基于区间数两两比较的可能度,提出了区间数线性规划的可能有效解和可能弱有效解的定义. 利用极大极小算子来求区间数线性规划的可能弱有效解,并建立了一种求多组弱有效解的模型.给出了 求可能有效解的方法,并对区间数线性规划进行拓展.数值例子验证了该法的有效性和可行性.     

混合变邻域搜索算法求解大规模电动车辆路径优化问题

基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题.建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例.提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形.该算法提出了一种带随机因子的启发式算法构造初始解,并对时间窗和里程约束进行了松弛,使用邻域算子进行变邻域搜索,使...     

基于分布式协商进化算法的多Agent目标冲突消解

针对多Agent系统研究中的目标冲突消解问题,建立了在多个Agent的局部目标和系统全局目标间进行协调优化的多目标优化模型.在多Agent分布式规划的框架下,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的分布式协商进化算法,用于求解多目标规划模型.针对GA搜索中保持解的多样性、提高收敛速度等问题,对选择算子进行了设计.通过仿真实验,证明新的选择算子能有效提高解的质量.最后将该算法应用于部队机动协同路线规划的目标冲突消解问题,验证了其有效性.     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

求解车辆路径问题的一种遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP-hard问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的交叉算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解一般的和有时间窗限制的车辆路径问题。采用文献中的实例进行了数值试验,试验结果表明该算法是有效的。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

基于GA-TS的开放式车辆路径优化算法及应用

针对带装载能力开放式车辆路径问题,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索(GA-TS)的混合优化算法,将GA的并行计算、全局优化与TS的禁忌技术、快速局部搜索等特性相结合。该算法根据服务点需求及车辆装载能力,采用自然数编码,进行GA全局优化,种群中个体以一定的概率进行TS局部搜索,即对同属一辆车配送的所有服务点进行局部TS路径优化。既保证了优化的全局性,又保证了运算的速度性。应用于郑州煤电物资供销有限公司煤矿物资运输的车辆路径优化中,得到了最经济的运输路径,节约了成本。     

带时间窗的开放式满载车辆路径问题建模及其求解算法

为满足某些企业的满载运输需求, 针对运输任务对车辆具有独占性的特点, 分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车运行费用, 在此基础上, 将带时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带时间窗的多车场开放式车辆路径问题, 建立了相应的数学模型, 并设计了改进的自适应遗传算法进行开环路径求解, 并把算法应用于某木材厂的周运输计划的制定, 算法在很短时间内求得了运输方案, 比木材厂原运输方案减少了车辆数, 并节省了运输费用. 实验证明, 算法是可行和有效的.     

协同粒子群-模拟退火算法求解VRPSPD问题

研究逆向物流车辆路径(VRPSPD)问题,建立了VRPSPD问题的混合整数规划模型.利用启发式算法的特点构造求解VRPSPD问题的一种协同PSO_SA算法,设计了该算法初始种群的编码规则、信息交换策略、2-opt邻域解生成策略和SA算法中的冷却进度表规则.实验过程以典型算例为例进行了实验,并对重要参数进行了分析.实验结果表明,该算法对于求解VRPSPD 问题,可以有效提高车辆的负载使用率,避免因负载波动和最大负载能力约束而增加车辆总行程,在可以接受的迭代次数限制内可以收敛到满意解.     

车辆路径问题的遗传算法研究

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达,并对染色体进了可行化影射,建立了此问题的遗传算法．实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案     

多时间窗车辆调度问题的建模与求解

传统的单时间窗车辆调度问题模型无法描述用户空闲时间分段可选的情况,为此需要建立多时间窗车辆调度问题模型.对多时间窗车辆调度问题进行研究,建立了问题的数学模型,并基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解.该算法首先利用扫描算法求得初始解,然后利用模拟退火算法对初始解进行改进.实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆调度问题.     

遗传算法（GA）和禁忌搜索算法（TS）在配送中心选址和路线问题中的应用

分析了配送中心的配送模式,并由此建立了配送中心LRP(Location and Routing Problem)模型,即选址和路线的组合模型.并且针对该模型引入了遗传算法和禁忌搜索算法,通过合理选择算法中各算子及参数设置,设计了求解该模型的算法程序,最后通过具有一定规模的实例计算,证明了该算法在求解LRP中的实用可行性和科学有效性.     

基于碳排放与速度优化的带时间窗车辆路径问题

研究了考虑碳排放和速度优化的带时间窗车辆路径问题,引入了基于速度的碳排放计算方法,以油耗、碳排旅行时间费用最小化为目标,将速度作为决策变量,建立了混合整数规划模型. 提出了两阶段启发式算法,第一阶段采用改进的禁忌搜索算法优化配送网络中的速度,第二阶段设计了弧段速度优化算法用于优化路径弧段上的速寻求对最优解的进一步改进. 数值实验分析表明: ①两阶段启发式算法能快速有效地找到满意解; ②采用优度的路径安排比固定速度的路径安排能减少更多的碳排放和总费用; ③碳排放和旅行时间之间存在替换关系,减少碳排放会导致旅行时间的增加; ④传统的车辆路径安排中存在很大的碳排放改进空间,由于油耗和碳排放是相关的,减少碳排放有利于节约总费用.