飞机着陆调度问题的MPS优化算法研究

以深度优先搜索的隐枚举算法为基础 ,结合 MPS约束、位置冻结限制、优化深度限制 ,使用复杂的软件编码实现了特定于飞机着陆调度问题的优化排序算法 .该算法能满足现实复杂空管条件下的各种限制约束 ,以及多种目标成本函数 ,可应用于静态和动态的实时 ATC自动化系统 ,能有效地减小交通延误和提高着陆容量 .     

带时间窗的多式联运作业整合优化算法

快速、低成本的货物运输已成为现代物流的发展趋势,多式联运及多作业整合是物流企业减少运输时间和成本的有效方法.为此,首先建立了基于图状结构的带时间窗的多式联运及多代理人作业整合优化模型;然后提出了代理商选择和路径及运输方式协同优化的两层优化算法:第一层采用转移、交换和环形移动三种移动策略实现作业的分配,第二层采用基于正交试验的混合田口遗传算法实现路径及运输方式的组合优化;最后用具有不同时间约束的算例来考察模型和优化算法的有效性.结果表明,受时间约束的影响,作业整合只能在部分作业之间进行,并且随着时间窗约束的增强,物流运输总费用将增加,与实际情况基本相符,说明了模型及优化算法的可行性和有效性.     

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。     

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。     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.     

基于模拟植物生长算法的车辆调度问题

基于配送企业车辆资源的限制和客户需求时间窗的要求,在考虑外包车辆和配送入员加班的情况下,对带时间窗的车辆调度问题进行扩展研究.根据客户需求的随机性特点构建以最小化车辆配送总成本为目标的机会约束规划模型,并设计求解该问题的模拟植物生长算法.结合车辆调度具体实例,将模拟植物生长算法与遗传算法进行比较,结果表明该算法不仅可以获得最优解,而且提高了求解效率,是一种有效的方法.     

带时间窗和随机时间车辆路径问题: 模型和算法

研究带随机车辆旅行时间、服务时间以及时间窗的车辆路径问题.根据不同的优化目标, 首先给出了问题的两种数学模型描述:机会约束规划和带修正的随机规划模型. 为了有效地求解该问题,提出了基于禁忌搜索的启发式算法, 该算法考虑了问题的随机特性.在实验部分, 首先给出了产生 测试问题的方法,然后基于产生的测试问题给出了算法的计算结果.     

应急物流系统中的随机定位-路径问题

为了提高突发公共事件应急物流系统的运作效率,考虑应急物资需求和救援车辆旅行时间的随机性,以及应急物资需求的紧迫性,基于机会约束规划方法建立了一个应急物流系统中带时间窗的随机定位-路径问题优化模型,设计了一种结合禁忌搜索和蒙特卡罗方法的混合遗传算法,并通过算例分析验证上述模型和算法的有效性。     

基于模糊时间窗的带容积约束选址路径问题

针对现实物流配送过程中顾客存在弹性预约服务时间的特征,采用时间窗模糊化处理方法,定义客户满意度函数,准确地反映客户需求与偏好。在仓库容量约束和车辆容量约束的基础上,以总成本最小和客户满意度最高为原则,建立基于模糊时间窗的有容积约束的双目标选址-路径问题模型。构造求解带模糊信息双目标模型的两阶段模拟退火算法,算法结合了扩展的节约里程算法与改进的邻域操作,同时嵌入模糊优化程序以处理问题的模糊特征。最后进行数值实验,通过算例验证了模型和改进算法的可行性和有效性,可为实际的选址与运输决策提供重要参考依据。     

内河液化天然气加注码头储罐分配与加注船调度集成优化

为提高内河液化天然气加注码头运作效率,减少船舶加注等待时间,研究固定计划期内该类码头的储罐分配与加注船调度集成优化.重点考虑移动式加注与固定式加注的交互影响,兼顾储罐/加注船与受注船匹配限制、受注船可服务时间窗与最大服务时间限制、储罐库存与加注船容量限制等现实约束,以所有受注船总加权等待时间最小为目标,构建混合整数线性规划模型.基于问题的特点,重建原模型为集划分模型,并设计行列生成算法求解.通过数值实验,验证了方案及算法的有效性;特别地,行列生成算法的求解结果同下界平均相对偏差不足0.01%,且平均求解耗时少于2分钟;分析了储罐/加注船数和受注船最大服务时间的影响,可为加注码头运营提供决策支持.     

无人机自主着陆地标实时检测方法

在基于计算机视觉的无人机自主着陆过程中,地标的设计与检测是关键问题。提出了一种快速轮廓角点检测算法,并设计了一种新型嵌套三角形图案作为无人机自主着陆地标。首先,利用Suzuki-Abe算法提取的背景及目标的整体轮廓信息,进行目标嵌套轮廓提取;其次,通过改进Douglas-Peucker拟合算法来检测轮廓角点。由于优化了角点个数及最远距离两点的寻找方法,在很大程度上减少了计算时间且降低了复杂度。实验结果表明,在距离地标较远、地标部分信息缺失的情况下,该算法准确快速,适合于无人机自主着陆过程位置实时检测。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于自校正MPC的舰载机着舰控制技术

针对模型参数不准确条件下的全自动着舰控制技术进行了研究,设计了一种基于保辛伪谱算法(symplectic pseudospectral method,SP)和带遗忘因子递推最小二乘法(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)的舰载机着舰自校正模型预测控制...     

月地应急返回轨道优化设计

针对载人登月任务中的应急返回问题,对基于三脉冲变轨的方案进行优化设计。以圆型限制性三体问题(circular restricted three body problem, CR3BP)模型为基础,采用球坐标形式的月球返回运动模型。考虑环月轨道面、月球最小安全距离、终端近地距等约束,采用MultiStart算法对月地应急返回轨道进行全局优化。通过大量的计算仿真,验证了所提算法的有效性和可行性,并分析了不同轨道参数对性能指标的影响。研究结论对未来载人登月应急返回方案的设计具有重要的参考价值。     

军用飞机智能起降调度技术研究

为了削弱军用飞机实际起降时刻与计划起降时刻之间的偏差对作战带来的不利影响,探讨了智能化的军机起降调度方法。分析了军机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束,建立了军机起降调度的数学模型。设计了针对模型解的混合编码策略,并针对自然数编码部分提出了一种离散粒子群算法进行更新。通过仿真实验确定了算法的最大迭代次数,并通过与其他调度算法的对比分析,说明了模型和算法的有效性。     

卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法

针对舰载机安全着舰对高精度、高可靠性着舰导引系统的迫切需求,研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引技术,基于几何精度因子(geometric dilution of precision, GDOP)计算提出了伪卫星在舰船上的布设方案,并设计了其导航电文结构。研究了卫星/伪卫星/惯性组合着舰导引算法,利用卫星及伪卫星的双差分载波相位信息,采用改进的模糊度最小二乘去相关平差(least squares ambiguity decorrelation adjustment,LAMBDA)迭代算法解算其双差分整周模糊度,并基于舰载机运动模型建立滤波方程解算出舰机相对运动信息,再与惯导数据进行信息融合得到高精度的导引信息。仿真结果表明,提出的卫星/伪卫星/惯性着舰导引技术横向定位误差在0.3m以内,纵向定位误差在0.1m以内,高度定位误差在0.3m以内,可以满足舰载机着舰的要求,与卫星/惯性组合导引相比,该组合方式大大提高了垂直方向的定位精度,这对于确保安全着舰极为重要。并且,提出的着舰导引技术不仅精度高,而且工作连续可靠、抗干扰能力强,对保障舰载机着舰安全有重要的意义。     

A new approach of available transfer capability incorporating wind generation

The approach of available transfer capability (denoted as ATC) incorporating wind generation has been paid very high attention since the development of wind generation. Based on the maximum function, this paper presents an ATC model. The characteristic of the new model is twofold. First, it considers wind turbines connected to power system and static security of power system simultaneously. Second, it is a system of semismooth equations and can be solved easily. By using the smoothing strategy, a smoothing Newton method is adopted for solving the proposed new ATC model. Numerical simulation results of the IEEE 30-bus and 118-bus system show that the new model and algorithm are feasible and effective. The impact of wind turbines connected to power system on ATC is also analyzed.     

考虑了交箱时间不确定性的场桥堆存作业优化

客户送箱时间的不确定性直接影响出口箱的场桥堆存作业效率和其在集装箱码头堆场的堆存状态,进而增加场桥作业移动距离以及后续装船过程中的翻箱作业量,降低码头作业效率.针对该问题通过马尔可夫链预测方法将随机交箱序列转化为广义交箱序列,在此基础上,结合集装箱港口作业实际,建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型,并分别针对初始决策阶段和实时调度阶段设计了静态与动态求解算法.通过仿真算例,借助于与不同堆存策略的对比,显示了优化模型及算法的实用性与有效性,为场桥调度方案的实时生成提供决策支持.