一类产销不平衡最短时限运输问题的求解

研究产量大于销量的产销不平衡最短时限运输问题.考虑运输时间与运输量相关,存在禁运与封锁,运输能力限制等情况,给出了多项式时间算法.该算法能够较快地找到最优运输方案.     

基于双最短时间的运输分配研究

以运输分配为研究对象，提出了先遣需求完成最短时限和总运输时间最短问题，并给出了问题的网络模型。运用图论知识，构造了基于网络最大流算法和最短时间流算法的计算步骤，算例表明，本算法可有效地解决运输问题。     

信号的时限与带限关系教学研究

信号的时限与带限之间的关系是"信号与系统"教学中的一个重要知识点。本文介绍了时限信号和带限信号的概念,讨论了信号的时限与带限的关系,对同时满足带限与时限要求的脉冲信号进行了探讨,给出了长球面波函数的数值计算方法,对长球面波函数进行了仿真分析。     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

一类新的救援物资运输模型的求解

研究一类新的救援物资运输模型,在基本最短时限运输模型中考虑运输量对运输时间的非线性影响,采用最大流算法及二分法搜索,给出多项式时间算法,该算法能较快地找到最优运输方案．     

微机反时限过流保护算法

为了解决反时限特性曲线中的指数运算转换为微处理器能够处理的运算的问题,分析了微机反时限过流保护特性曲线的数学模型和目前常用的微机反时限过流保护算法的优点和不足,提出了一种拟合算法。该算法利用T a ilor展开和数据存储相结合的方法拟合反时限特性曲线。仿真结果表明,该算法精度可以达到0.5%。利用该算法可以拟合任意的反时限特性曲线,能够方便地实现多条反时限特性曲线的设计,有利于将反时限过流保护应用于电力系统微机保护中。     

产销不平衡运输问题求解方法教学研究

产销不平衡的运输问题在求解时有两种方法,一种方法是建立运输问题模型求解,另一种方法是化为产销平衡运输问题求解.对这两种方法的特点进行详细分析,特别在总产量与总销量不固定情况下,分3种情形讨论了如何化不平衡运输问题为产销平衡问题.通过对两种方法的分析比较,有助于学生学习理解产销不平衡运输问题求解方法.     

基于智能交叉带分拣系统的机械臂设计

目前快递分拣环节的技术发展跟不上快递行业订单量的迅猛增加,快递公司的机械化水平太低,现在大多数快递公司对于小件包裹采用运输小车进行运输,并且放入格口中,大件包裹由于运输小车对于重量的限制,只能通过人工进行分拣,设计一种机械臂并且应用到智能交叉带分拣系统中,分布在运输带的两侧进行抓取包裹,既节省了人力的劳动强度,也提高了分拣效率,同时节约了公司成本.根据快递重量、尺寸的要求进行机械臂的三维建模,设计一个灵活轻便的四轴机械臂.把机械臂安装在运输带旁边,当包裹通过运输带时,光电传感器检测到有大件包裹,机械臂就抓取大件包裹放到另一条运输带上,并且在格口附近也安装机械臂,当有包裹到达时把包裹抓取到目标格口.通过设计机械臂且应用到运输带两侧和格口旁,降低了工人的劳动强度,提高了分拣的效率,为进一步实现快速分拣提供了帮助.     

开放式关联运输调度问题的研究

针对带软时间窗的开放式关联运输调度问题（ Open Incident Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows, OIVRPSTW）,联系实际应用中连锁店超市中货物供应的车辆路径问题,介绍了粒子群算法的基本原理,采用一种非线性动态自适应调节惯性权重因子的方法,使得惯性系数会随着粒子目标值的变化而自动改变,结合混沌搜索产生初始种群的方法,设计了一种混沌粒子群优化算法。同时也设计了引入了模拟退火机制的混沌遗传算法,自适应地调整交叉概率和变异概率。并用这两种算法来对OIVRPSTW求解,然后与基本的遗传算法求解此模型的结果相比较。实例证明用混沌搜索产生初始种群的方法在求解此类开放式关联运输调度问题是可行的,能取得令人满意的效果。     

水果运输调度问题的优化

针对带硬时间窗的水果运输调度问题(Fruits in Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,FVRPHTW),联系实际应用中水果易腐的特性及运输途中的路况因素,采用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法来对FVRPHTW求解,并分析3种算法的优缺点。实例证明,这些算法对求解水果运输调度问题是可行的,模拟退火算法略优于其他两种算法。     

求解线性运输问题的新型进化算法

运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。线性运输问题是其核心和基础问题,以它为基础可以扩展为其他更复杂的运输模型。针对实数线性运输问题,提出了一种新型进化算法(newEA),在遗传算法(GA)的基础上引进了差异进化的思想,设计出具有全局搜索能力的重组算子,重组算子能够从理论上保证约束条件的满足。仿真实例显示了该算法的可行性和有效性。     

基于事件容器的电子病历时限质控算法设计

根据医院的实际应用,针对目前大多数医疗信息化平台的电子病历书写时限质量控制不够精准,以及可能引发一系列医疗事故的问题,提出了一种基于事件容器的电子病历书写时限质量控制算法。     

带转运的双目标模糊运输问题的模型及其算法

文章旨在建立带3种转运类型的平衡双目标模糊运输模型并求解.考虑的供给量、需求量、单位运费和运输时间均为梯形模糊数,借助模糊缓冲储备、α-截集、线性隶属函数以及极小算子等知识给出了方法的详细步骤,得出了问题的最优折衷解.该模型可用来求解实际生活中的运输问题.最后的数值算例说明了该方法的有效性.     

有时限的货郎担问题的一种解法

分析了有时限的货郎担问题，给出了该问题的一种近似的求解算法－两步遗传算法，并分析了算法的有效性和复杂性。     

厂内甩挂运输中车辆同步调度问题及求解

为了提高大型制造企业厂内运输中车辆的使用效率,文章提出了一种新的甩挂运输调度方案。综合考虑厂内运输任务的特点和空挂车的调度需求,设计了牵引车、空挂车、重挂车在同步调度下的运输方案,建立了带硬时间窗的牵引车、挂车同步调度模型;根据空挂调度和重挂调度设计了求解牵引车挂车路径问题的禁忌搜索算法,设计基于贪婪算法的车辆选择策略用于作业序列的解码;最后通过求解某钢铁企业厂内甩挂运输网络算例,验证了牵引车、挂车同步调度模型的正确性和算法的有效性。     

多仓库定位-运输路线安排问题的模型和算法研究

针对现实问题的复杂性,考虑到单独研究物流设施选址和车辆运输路线安排问题的局限性,根据集成物流管理思想,综合考虑两个问题,重点研究了集成物流管理系统中多仓库定位-运输路线安排问题(LRP)。首先提出了LRP的数学模型,由于LRP属于NP-hard问题,提出了一种用于求解该类问题的两阶段混合启发式算法:禁忌搜索-蚁群混合算法。在选址阶段使用禁忌搜索算法求得一个较好的设施位置后,便转向运输路线安排阶段,并采用蚁群算法获得了一个与已得到的设施位置相对应的优化运输路线,这两阶段反复、连续运算,直到满足预先设置的终止条件。最后,给出算例验证模型和算法的有效性。     

基于改进烟花算法的中俄商品多式联运路径优化

中俄双边贸易随着"一带一路"倡议的深入落实呈现出稳定增长的态势,商品需求量的增多以及需求时间的多样化使得商品运输方式发生了重大转变,运输方式由原来的单一运输转变为现在的多式联运.通过多式联运构建综合交通运输方案,既能够满足商品需求量的激增以及商品需求时间的多样化,同时又能够发挥不同运输方式之间的优势,形成优势互补.为了求解多式联运物流路径优化问题,本文以中俄贸易区间的运输路线与运输方式为研究对象,综合考虑中俄贸易区间的商品种类、需求特点以及运输方式,建立了以运输成本、运输时间、碳排放量为优化目标的多目标优化模型.针对中俄贸易实际运输情况,本文仅考虑公、铁、海3种运输方式之间的多式联运,同时针对所构建模型的随机性和隐并行性,设计了求解该模型的改进烟花算法(improved FWA).通过以中俄两国之间的多品类商品运输为例进行算例分析,获得了多式联运运输路线的Pareto非劣解以及相应的运输成本、运输时间和碳排放量,并且与基本烟花算法进行对比,验证了模型和改进算法的有效性.同时,本文以运输时间作为灵敏度分析变量,分析不同时间需求下,运输方案在运输成本、运输时间和碳排放量3个属性之间的变动趋...     

一类带约束运输问题的数学模型及其研究

提出了一类带约束运输问题的数学规划模型.证明了如果该类运输问题有可行解,那么它一定有最优解,且存在一个最优解,该最优解对应无约束运输问题的一个基础可行解.     

带运输时间的Flow-shop时间表问题

研究带运输时间的流水作业时间表问题，同一工件在一台机器上完工之后，在另一台机器上开始加工，且运输过程只能由机器R完成，证明在只有两台机器的情况下，该问题是强NP-困难的，并构造一个启发式算法，证明该算法的紧界为2。     

一类广义运输问题的变形与求解

研究一类广义运输问题,其中供应量和需求量均有上下界,总运输量也有上限,给出一种方法将该问题转化成标准的最小费用流问题,再利用已有的算法求解.