基于多目标的Dijkstra算法的配送中心路线优化的研究

本文主要利用Dijkstra（迪杰思特拉）算法,将配送中心的三个主要的业务目标,即距离、时间和费用进行整合,建立可实现多目标的模型,使配送中心在线路优化的同时考虑多个因素,实现多种目标。Dijkstra拓展算法还可以进一步拓展,企业可以根据需要在三个目标的基础上进行增减。这种综合考虑多种目标的算法对于实现配送中心线路优化具有现实意义。     

基于多目标的Dijkstra算法的配送中心路线优化的研究

本文主要利用Dijkstra(迪杰思特拉)算法,将配送中心的三个主要的业务目标,即距离、时间和费用进行整合,建立可实现多目标的模型,使配送中心在线路优化的同时考虑多个因素,实现多种目标。Dijkstra拓展算法还可以进一步拓展,企业可以根据需要在三个目标的基础上进行增减。这种综合考虑多种目标的算法对于实现配送中心线路优化具有现实意义。     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

应急救援物资车辆运输路线多目标优化

运用运筹学中图论及多目标优化的理论和方法建立应急救援物资车辆最佳运输路线的选择模型,并基于启发式算法求解该模型.从静态网络应急物资车辆运输路线的双目标优化问题入手,设计适合本文模型的算法,并将之推广至含有三个及三个以上优化目标的路线选择问题.引入时间扩展图的概念,将动态网络中的最佳运输路线问题转化为静态网络中的路径选择问题.算法实质是通过构造辅助决策函数实现Dijstra算法的调用,并在辅助函数构成的搜索空间上寻找最优解,是一种快速的、近似的算法.利用随机路网和真实路网测试本文算法,测试结果与本文的理论分析一致,证明本文算法在应急救援物资车辆运输路线的多目标优化问题中可行且有较好的应用效果.     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

基于多目标优化的BRadio系统资源调度算法研究

不同特性和需求的业务共存是未来网络融合所必然带来的状况,也是影响业务性能的主要问题之一.首先简介基于BRadio的专用宽带无线接入网标准,然后通过分析业务特性,在MAC层上提出了一种多目标优化的资源调度算法.该算法包括基于带宽预留的接入控制算法和基于有限状态机的分组调度算法,针对系统带宽利用率、业务分级、时延性能和公平性进行了综合优化.最后通过仿真证明该算法能有效地在保证系统带宽利用率的情况下体现业务分级特性,并能够在时延性能和公平性之间取得很好的平衡.     

基于AM-GA算法的制造车间多目标调度优化

针对制造车间调度优化多目标的问题,构建了车间调度模型,提出了一种基于（Adjacency Matrix-Genetic Algorithm,AM-GA）算法的车间资源调度多目标优化新方法,该方法以遗传算法为基础框架,融合基于邻接矩阵定向匹配策略、多目标及改进基本位变异算子,通过与邻接矩阵的融合实现工艺路线的动态规划,该算法在针对车间多目标场景下的资源调度优化问题上,具有较好的可扩展性及全局搜索能力。最后,通过选取电子产品制造车间的数据进行试验对比,试验证明该方法能够较为高效准确地应对电子产品制造车间在多目标、多路径、多资源制造场景下的调度优化问题。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

基于改进常春藤优化算法的梯级矿浆泵站多目标优化调度

为解决浆体管道梯级泵站在长距离输送中单泵流量均衡分配导致的泵站系统效率低与碳排放量大,且现有优化方法面对强耦合、多约束的梯级矿浆泵站多目标优化,容易陷入局部最优问题,本文提出了一种基于改进常春藤优化算法(MOIVYA)的梯级矿浆泵站多目标优化调度方法。首先,构建包含矿浆流变特性与水力耦合约束的梯级泵站多目标优化模型,以系统效率最大化和碳排放最小化为目标函数;其次,针对常春藤算法(IVYA)在求解梯级矿浆泵站多目标优化模型上的缺陷,设计多目标环境下的选择与多样性维护策略、多目标导向的个体生长与进化策略平衡解集收敛性与分布性,并基于多目标优化基准测试函数ZDT系列函数验证算法有效性及可行性;最后,将所提方法与非支配排序遗传算法(NSGA-II)和多目标粒子群(MOPSO)应用于某四级矿浆泵站工程案例开展对比实验研究。实验结果表明：基于MOIVYA优化方法在工程实例中较NSGA-II和MOPSO有明显优势,优化后系统效率提高1.3%,日碳排放减少217.5kg,可见算法在复杂工程调度中的有效性与工程适用性,为工程实践提供了一种有效的解决方案。     

基于和声搜索算法的快递配送路径优化研究

研究了在电子商务环境下新兴的启发式和声搜索算法在快递配送路径优化中的应用,根据案例和实验得出区域内快递配送路径优化的方案,通过实验数据和传统的遗传算法做了比较,分析了两种算法在解决路径优化这类离散问题中的特点和利弊。     

区域配送中车辆路径优化的实证研究

区域配送是普遍存在的物流活动,配送路径优化是配送系统优化的关键.区域配送中的路径优化问题实质是最短路径问题和起讫点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆调度问题,以H公司为例,采用Excel建模法和节约法对区域配送中的车辆路径优化进行了分析和实证研究.     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

一种求解车辆路径问题的双目标遗传算法

车辆路径问题是一个NP-难问题,将该问题描述成为一个多目标最优化问题,并为之提出了一种双目标遗传算法来解决该问题.在算法中设计了一种新的构造非支配集的方法,改进了杂交算子,混合了局部爬山法.实验结果表明该算法是求解车辆路径问题的一种高效的算法.     

混合算法在物流分配路径优化问题中的应用

基于鱼群算法和蚁群算法,提出一种混合优化算法用于物流配送路径优化问题中。经过多次对比实验表明,使用混合优化算法可以实现优化物流配送线路,可以有效而快速地求得问题的最优解或近似最优解。     

石油配送决策支持系统相关算法应用研究

石油配送决策支持系统关键的问题是路径优化以及车辆调度优化的实现问题．选取车辆调度问题的数学模型,阐述了两种问题的算法实现,讨论了所选两种算法的特点及优点．并给出车辆调度优化算法的实际算例．     

求解多目标优化问题的分布估计算法

通过对多目标优化方法研究现状的分析,针对多目标优化问题的特点提出一种基于联合正态分布的求解多目标优化问题的分布估计算法。该算法将不同目标函数的自变量作为不同的随机变量,用联合正态分布对扩充的解空间进行估计,并用投影的方式将采样点映射到解空间中。仿真结果表明了该算法的有效性。     

低碳视角下预制构件带时间窗分批运输车辆调度优化

对车辆运输调度中的碳排放问题进行研究具有重要意义。研究不同交货时间窗口下预制构件的分批次车辆调度问题并进行深入探讨,旨在寻找消耗资源最少和成本最低的运输方案。为此,构建一个多目标绿色运输调度模型,该模型以最小化运输总碳排放量、最小化运输总成本以及最小化最大运输流动时间为优化目标。采用归一化加权法,将该多目标问题转化为单目标问题模型,并设计一种改进的遗传算法。通过设定适当的交叉以及变异概率,为问题提供了可行的调度方案。另外,通过实际案例数据的模拟验证和对目标模型进行敏感性分析,证明了该算法的有效性,并为管理者在车辆运输调度优化方面提供重要的决策参考。