自动化立体仓库输送系统调度的优化仿真及其应用研究

分析了自动化立体仓库输送系统的若干调度问题,给出了启发式调度规则和优化算法,建立了该离散系统的仿真Ｐｅｔｒｉ网模型,在此基础上,对系统进行了动态的优化仿真,仿真结果表明了调度规则和算法的正确性和有效性,使得系统物流更加畅通和平滑。     

局内配送车调度及其竞争算法

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解)，其最优性在条件发生变化时就会失去．局内问题与竞争算法则是针对特定的优化问题提出一种策略，对已知条件变化的每一个特例都能给出一个方案，使得该方案的解离最优方案的解总在一定的比例之内．针对在一个有限网络上建立了s个配送中心，并且有k辆配送车进行服务的局内配送车问题，在时间目标函数下给出了当配送中心、配送车和需求点个数变化时的3种竞争算法．     

基于泛函网络的组合推荐算法

在研究组合算法的基础上，提出一种基于泛函网络实现前融合推荐算法. 探讨Vague集条件下推荐算法的前融合问题，给出了基于泛函网络构架实现前融合组合推荐算法的一般过程. 通过推荐系统泛函拓朴结构的建立，利用泛函神经元的自学习、自组织和自适应能力，进一步优化推荐结果，较大地提高了系统的推荐准确度. 最后，将算法应用于Movielens推荐系统中，计算机仿真实验结果表明，本文提出的基于泛函网络实现前融合推荐算法是有效的、可靠的.     

一种基于复杂网络的多厢车辆配送路径优化算法

寻找复杂配送网络中带有容量约束的多厢车辆优化路径（MCVRP）具有很强的现实意义。将局部搜索方法与果蝇优化算法相结合，提出混合果蝇优化算法（HFOA）来解决这一问题。在该算法中，采用随机方法构造初始可行解，利用路径吸引力概率函数创建果蝇飞行路径方案，选用最优方案更新配送网络的轨迹强度。为了扩大搜索范围、提高算法质量，使用2-OPT、交换和插入等3个局部搜索方法优化果蝇群的飞行路径方案。研究发现，HFOA可以有效缩短多厢车辆的最优路径长度，从而使得混合果蝇算法能够产生较好的路径规划方案。并且，在大规模复杂网络上效果更好。基于随机网络、小世界网络或者无标度网络的仿真实验发现，网络的平均密度、关键“长程链接”和网络规模对配送路径长度都会产生显著影响。     

多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化方法

针对多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化问题，以配送成本最小化为目标，构建了可同时表达多种配送方式的优化模型。设计了能够同时求解多种配送方式下的配送方案，且求解精度高、速度快的启发式算法。数据实验验证了模型、算法的有效性，并得出：合并配送方式不可能成为成本最低的配送方式；当车辆不满载时，混合配送方式的优化空间更大；随着转运油库与配送区域的趋近，混合配送方式的成本优势越来越明显；所提算法求解不同配送方式下的配送方案的时间差极小，在制定配送计划时，可同时生成分开配送方案和混合配送方案，择优选用。本研究为横向转运背景下成品油配送方式的选择和配送方案的优化提供了一种科学的决策方法，有利于降低企业的配送成本。     

带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化

针对线上到线下（O2O）生鲜外卖订单动态性高和配送服务时效性强的特征，建立以配送距离最小为目标，带硬时间窗的O2O生鲜外卖即时配送路径优化模型。根据硬时间窗的要求和合单配送思想，设计滚动时域延迟配送算法进行求解。通过大量数值仿真实验验证了该算法在实际网络与一般仿真网络中均具有有效性，并且配送距离比滚动时域非延迟配送算法短。通过对各项参数的敏感性分析，发现滚动时域时长不宜过长或过短，且订单的时间窗对配送距离的影响不明显。为了缩短配送距离，可以增加配送员车容量。研究结果可为生鲜企业的即时配送车辆调度提供理论指导。     

基于熵的配送系统柔性库存模型和优化

研究了配送系统的柔性定义并对配送系统所面对的不确定性进行了分析。应用信息论中的熵原理给出了配送系统的库存柔性的定量化定义。基于以上定量化定义建立了以门店和配送中心服务水平为约束的配送系统柔性库存策略优化模型。最后给出一个算例并应用MATLAB遗传算法工具包求出了模型的最优解。算例的优化结果和数据分析表明了此模型的可行性和有效性。     

步进式输送系统仿真分析及减小压力冲击的措施

以步进式输送系统为研究对象，对系统进行了仿真分析，针对系统存在压力冲击严重的问题，采用积分曲线法对比例阀的输入电流进行了优化，仿真结果和实验结果表明，此优化方法简单有效，具有实用价值。     

带时间窗军事物资配送问题的NSGA-Ⅱ算法

针对战场军事物资配送中带时间窗的路径优化问题,以运输距离、运输费用和风险性为目标,建立了带有时间窗的多目标网络运输模型,提出了一种改进的多目标遗传算法NSGA-Ⅱ。算法中引入剩余网络的概念,采用数值编码方式,增加了精英保留策略和小生境密度。仿真实验结果表明,本文建立的模型合理,算法在一定程度上克服了求解多目标优化问题过程中易陷入局部最优的现象,提高了战场上求解军事物资配送路径优化问题的效率,并能够使决策者根据仿真实验中的各项参数值自行择优选择运输方案。     

配送系统优化问题的分析与建模——以多对一配送网络为研究对象

在VMI模式下,物流配送系统中,供需双方的库存与运输的全面整合优化问题是获得配送系统总成本最优化的重要问题.通过运用双层规划法,为物流配送系统中典型的多对一配送网络建立具有随机需求的、多产品的库存与运输整合优化数学模型;用改进启发式算法分析其解法;并确定配送系统优化问题的最优成本下限以验证所用启发式算法的有效性;最后,运用算例验证模型与算法在实践中对改善库存与运输系统总绩效的重要作用.     

一种求解资源约束条件下运输优化问题的启发式方法

介绍了一种求解资源约束条件下的大规模组合优化运输问题的启发式方法。由于现实生活中的运输系统的复杂性，与总运输时间相关的目标函数无法用解析方法给出，在这种条件下它需要通过仿真运行得到，同时运输资源(主要指道路和中转站等)的限制又增加了优化的难度，传统的求解这种瓶颈运输问题的网络流方法无法处理。本文介绍的启发式方法充分利用了仿真模型对于系统的直观描述特性，将资源约束的求解反馈到优化过程中，取得了较好的效果。     

Enhanced ants system and its application

1 .INTRODUCTIONAnts system(AS) is one newtype of si mulative evo-lution algorithmfirst developed by Italian scholar M.Dorigo[1 ~5]et al . in recent years . Based on AS,there exist versatile types ,such as ant colonysystem,Max-Min ants system,ants algorithm[ 1 ,2] , which isone bionic algorithm originating from the biologyworld and achieves pronounced effect in a series ofdifficult combinational opti mization problem, espe-cially TSP problem[ 5 ,8 ~1 0].AS has made full development si…     

交通网络设计的优化模型及算法

通过对交通网络设计的问题及其研究现状的分析．对离散型交通网络设计问题进行了深入的研究。采用双层规划模型描述问题．其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发．在建设资金受到约束的前提下．设计合适的路网结构．使得公路网中的交通出行能达到系统最优；而下层优化模型则是从路网使用者的角度出发．使交通出行达到用户最优，针对该双层规划模型．本文对上层模型使用SA算法求解．而下层模型则采用了基于路径搜索的GP算法进行求解．以此为基础设计了SA—GP算法对其进行求解。算例计算的结果表明．模型和算法都是有效的，求取的结果能显著改善路网的交通情况．而且上下层算法的收敛速度快，从而能为路网规划决策提供支持。     

在轨空间智能制造:分布式调度建模与优化

在轨空间制造系统是在行星大气层外的需要地面工厂、在轨空间工厂、天地运载工具协同的以进行空间设施建造为目标的一类分布式制造系统.分布式调度建模和高效优化求解技术是实现在轨空间智能制造的关键技术之一.本文针对一类具有组件地面分布式制造及运输、地空分批次运输、组件在轨装配等典型特点的在轨空间智能制造系统,将其分解为分布式同质流水线调度,考虑运输时间的同速并行机调度,考虑工件释放时间、机器可用时间、机器处理能力的单机批调度以及考虑组件释放时间、优先约束的单机调度等问题,并基于模型协调思想建立以最小化组件生产到产品装配总时长为目标的分布式多阶段调度模型.进而,将用于求解连续优化问题的易理优化算法扩展到离散调度问题,提出求解该分布式调度问题的基于易理优化的模因算法.基于中规模、大规模算例的仿真结果和算法分析比较表明:相较于粒子群算法、教学算法、水波算法等智能优化算法,所提算法是一种求解分布式多阶段调度问题的可行、有效算法.值得一提的是,这是第一篇关于在轨空间智能制造系统调度优化的研究.     

考虑随机权重阈值的多态k/N系统任务可用度建模与优化

在权重阈值随机变化的条件下,现有多态系统可用度建模在实际工程应用中具有局限性.本文引入数量阈值并考虑权重阈值随机性,分析多态k/N系统中部件数量和权重不能彼此映射的问题,提出新的随机联合运算符结合通用生成函数的方法,建立系统任务可用度评价模型.本方法适用于权重阈值服从连续型随机分布的情形,优于传统递归算法.然后,分别构建系统可用性约束或成本约束下的系统优化模型,通过遗传算法编程,求解部件各状态的最优概率及权重.最后,以船舶运输系统为例阐述数量阈值对系统可用度的影响,并给出随机权重阈值下多态系统的设计优化结果.研究成果可为系统工程师开展可靠性设计和改进提供方法依据.     

一个有害物品填埋场选址的决策支持系统

有害物品对环境和人类的危害正在日益加深，对于象中国这样的发展中国家来说有害物品的产量大、危害严重而处理率低。将各人口中心（如城镇）产生的有害物品运送到指定地点（填埋场）集中处理和存放是一条既经济又在技术上可行的方法。本文描述了一个支持有害物品填埋场选址优化决策的决策支持系统。该系统是一集成化的优化系统，它通过以下三个步骤完成优化决策：生成模型、优化模型、打印结果报告。有害物品填埋场选址问题一般涉及以下因素：第一，效率或成本，即填埋场同相关有害物品产生地间的总运输成本；第二，风险，即由于填埋场中的有害物品及运送有害物品的车辆会给填理场及沿途附近环境带来潜在的危害，因而象城镇这样的人口密集地均不希望靠近填埋场及所经路线；第三，风险公平性，填埋场选址的风险可能强加在一部分人头上而使其它相关群体没有或只有很少风险。本文在一个ＤＳＳ上实现了考虑上述目标的模型及优化算法，决策者可按组合方式构造特定情形下的优化选址模型，利用权衡表技术帮助决策者在有冲突目标的方案选择时对各种目标的权衡及其结果有直观地感受。本文对于选址问题的求解是基于优化算法的，因而它可以有效地求解相当复杂的同类问题。     

粒子动力学演化算法及其在求解SOP上的应用

根据粒子输运理论中粒子相空间能量最小原理和熵增法则提出一类粒子动力学演化算法，并在数据实验中用该算法求解了一些传统演化算法难于求解的单目标优化问题(SOP)，比如求解凸函数和多峰函数等最小优化问题。由于这种新的动力学演化算法能使几乎所有的个体参加杂交和变异，因此，与传统的演化算法相比，该方法不仅能较快速地求解线性和非线性优化问题，而且还能容易地求出达到最优解的多个坐标点。     

基于可用度改进方法的多状态串并联可修系统优化设计

基于不同的系统可用度改进方法,研究了多状态串并联可修系统的优化设计问题.在系统部件具有常数失效率和修复率的假定下,分别利用减小因子法、增加因子法、热备冗余法、温备冗余法和冷备冗余法改进系统可用度,提出了混合法改进系统可用度的优化设计模型.在一定可用度水平及体积和重量约束下,以改进系统可用度所需成本最小为优化目标,给出了系统可用度改进方法的优化设计方案.基于遗传算法处理离散设计变量的灵活性和其较强的搜索功能,利用遗传算法求解所建立的优化设计模型.     

基于网结构压缩技术的Petri网监控器综合

针对Petri网控制问题中不可控子网的状态空间指数级增长导致的计算复杂性难题，提出了控制目标（线性约束）等价的网结构压缩算法：（1）将不可控子网部分区域压缩为单个库所；（2）并将原网上的线性约束等价转换为新网的新线性约束.反复迭代该算法，可以有效地压缩原不可控子网，从而指数级地减小不可控子网的状态空间，有效地降低监控问题的计算复杂性，甚至当不可控子网为状态机时，该方法能够彻底解决上述计算复杂性难题，获得高效最优的Petri网监控器，并用一个物料运输系统演示了该方法.     

井下机车运输调度的资源分配模型及无死锁优化调度

对井下机车运输系统进行无死锁调度和性能优化, 首先, 建立三种不同调度策略下的资源分配Petri网模型, 设计对应调度策略下无死锁标识的最大边界设置算法, 证明了调度策略在最大标识边界设置下的无死锁性. 然后, 以最小化时耗和能耗为优化目标, 利用遗传算法, 采用变迁标号的自然编码方式, 通过检查变迁的引发条件检测染色体的可行性, 修复不可行的染色体使其对应的调度满足资源约束, 从而保证了算法所利用的所有染色体均可对应系统的可行调度, 最后进行实例仿真. 设计的无死锁调度的最大标识边界设置算法和遗传算法为井下机车的运输调度提供了可靠的理论基础.