公交区域车辆调度优化研究现状与发展

区域范围内车辆调度是以给定时刻表和一定数量的分布在各个车场的车辆为前提,在满足所有约束条件和相关规定的条件下,得出所需车辆最少或费用最小的车辆调度方案.区域范围内的公交车辆调度过程非常复杂,一直是公交领域研究的热点问题之一.本文在阐述车辆调度问题的基础上,对车辆调度问题的可行模型与算法的研究现状进行了综述,同时对公交车辆调度研究的扩展问题进行了分析.     

取货车辆动态调度问题求解策略分析研究

为了解决取货车辆动态调度问题的优化求解问题,本文分析了取货车辆动态调度问题的动态变化事件类型和每类动态变化事件的应对策略,在应对策略的基础上分析研究问题的滚动时域设置和求解策略设计. 结果表明,求解策略研究对取货车辆动态调度问题的优化求解有重要意义,并为深入研究其他类型动态车辆调度问题奠定了基础.     

基于粒子群算法的物流配送车辆优化调度研究

应用粒子群算法求解物流配送系统的车辆优化调度问题,针对车辆调度问题中需要考虑车辆容量和车辆行驶路径的限制等要求,提出一种基于收货点、粒子位置次序和粒子位置取整操作的三维粒子编码方法,采用惯性权重线性递减粒子群算法对两个算例进行计算,并与遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法能够有效地对物流配送车辆调度问题进行优化.     

基于遗传算法的九寨沟车辆调度优化方案研究

遗传算法常常被应用于解决优化问题.介绍了九寨沟车辆调度系统利用遗传算法的思想优化景区内公交车辆调度方案,从而使车辆和人力资源得到合理和充分利用,防止资源的浪费.     

基于GIS-T的武警车辆调度模型的建立及求解

论述了调度问题的特点,在GIS-T平台下,针对武警车辆分类特点,建立了适合武警部队车辆调度模型.构造了效率矩阵,并通过匈牙利算法解决了模型求解问题.最后通过实例说明了该方法的实用性.     

电动汽车共享站点间车辆人工调度策略

用户出行需求的潮汐性和不均衡性导致站点间车辆失衡问题严重,极大地制约了电动汽车共享的快速发展,采用合理的车辆人工调度策略可使车辆失衡问题得以解决.基于完全满足用户用车需求的前提,建立成本最低的调度需求模型,并采用遗传算法求解得出调度需求.构建了电动汽车共享站点间车辆人工调度策略,同时通过调度收益最大化的混合整数规划模型优化车辆调度路径,采用分支定界法求解.以"EVCARD"位于上海市嘉定区5个站点的实际订单作为输入,进行人工调度策略优化分析.结果显示:在用户用车需求增长的情景下,不增设停车位和车辆数目而采用人工调度优化策略,同比可以提升60%的订单服务量,相比增设停车位和车辆数目可以节约60%的成本投入.     

关于组合优化中的车辆调度问题

启发式是组合最优化的重要方法,本文讨论车辆调度问题,改进了 Foulds 文中关于组合优化中的车辆调度问题的结果.     

改进的粒子群算法及其在带软时间窗车辆调度问题中的应用

针对微粒群优化算法容易陷入局部极值的缺陷,提出多相粒子群优化算法(Multi-pha-ses Particle Swarm Optimization,MPSO).建立了带软时间窗车辆调度问题数学模型,并将该方法运用于带软时间窗车辆调度路径优化.根据多相粒子群并行搜索的思想,给出MPSO算法在带软时间窗物流配送车辆调度路径优化的实现流程.仿真结果表明:多相粒子群算法可以快速、有效地求得车辆路径问题的优化解,是一种求解带软时间窗车辆路径问题的较好方案.     

区域公交车辆调度问题的可靠性

为避免交通拥挤等突发事件干扰车辆正常、按时地完成某班次,从而造成公交车辆调度方案失效,需编制一个具较高可靠性的方案以适应环境变化.文中将区域公交车辆调度问题视为”部分班次被某车辆完成”的集合划分问题,假设不确定因素引起车辆延时完成某班次的时间服从正态分布,首次引入公交车辆调度方案的可靠度概念,考虑站场容量等约束因素,研究一类以车辆使用费用最少为第一目标和公交车辆调度方案可靠度最大为第二目标的多目标规划问题;再用约束法将第二目标变为约束条件,使该问题转化为单目标规划问题,设计求解问题的改进遗传算法,根据问题特征定义染色体编码、适应度函数、产生初始种群的启发式算法、交叉和变异操作等;最后,通过一个算例验证了模型和算法的正确性及有效性.     

基于分区的多配送中心多车型车辆调度问题与遗传算法设计

 研究大规模的多配送中心多车型车辆调度问题,首先基于配送中心几何重心分区方法将多配送中心多车型车辆调度问题转化为单配送中心多车型车辆调度问题,该分区方法简单、直观,大大降低了运算量.建立了一种基于完整配送费用的多配送中心多车型车辆调度问题的数学模型,配送费用在考虑基本运输费的基础上又引入了司机的工资支出,包括基本工资和加班费.在多配送中心多车型车辆调度模型中,一个配送中心的一辆车可以为多个客户服务,但一个客户只能由某个配送中心的一辆车提供服务.根据模型的这些特点,提出了一种新的多片段染色体混合编码方案,并采用分段交叉、分段变异方法有效继承了父代染色体的部分基因,显著提高了算法的收敛性能.数值仿真结果验证了算法的可行性和有效性.     

新线搜索下修正PRP共轭梯度法的全局收敛性及其数值结果

针对大规模非线性无约束问题,采用文献[9]提出的新型线搜索和文献[10]修正PRP公式设计一个新的算法。在适当的条件下,证明新算法具有全局收敛性。初步的数值试验结果表明,新算法是有效的,适合求解大规模非线性无约束优化问题。     

汉诺塔问题的非递归新解法

汉诺塔问题是计算机算法设计中经常被大家引用来说明递归算法的一个经典问题．长期以来，很多人一直认为这个问题只能用递归方法求解．从讨论汉诺塔问题的几个基本特性入手，通过分析和归纳总结，提出了一种全新的解决汉诺塔问题的简洁而又高效的非递归解法，并用具体的实例对其进行了验证．     

基于局部正脸合成和两阶段表示的三阶段人脸识别算法

基于两阶段表示的人脸识别算法（TPTSR）识别率高,并且对遮挡、噪声等干扰鲁棒,但是当人脸姿态有较大变化时,TPTSR算法的识别率会明显下降.针对这一问题,提出基于局部正脸合成和TPTSR的三阶段人脸识别算法:第一个阶段,正脸合成阶段,利用提出的正脸合成算法和视点库,将偏转角度较大的测试样本合成相应的正脸,作为新的测试样本;第二个阶段,样本筛选阶段,选择出对最新的测试样本最具表示能力的M个训练样本;第三个阶段,决策识别阶段,用这M个训练样本做人脸识别.通过与经典算法的对比实验证明,提出的3PTSR人脸识别算法能有效解决多姿态人脸识别问题.      

线性互补问题与凸二次规划的几点注记

讨论线性互补问题与Lemke互补转轴算法,将此算法推广到两类凸二次规划;指出两类线性互补问题,并可用简单公式算得互补基本可行解,而不必引入人工变量z_0。最后给出算例。     

利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法

在Kennedy和Eberhart的二进制粒子群优化算法(BPSO)的基础上提出一种利用种群平均信息的二进制粒子群优化算法。新算法利用种群个体极值的平均信息和粒子的个体极值决定粒子当前取值的概率,使粒子可以充分利用整个种群的信息。通过测试函数优化和0—1背包问题,结果表明该算法具有较好的收敛速度和稳定性,求解结果要优于BPSO和一些改进算法。     

一种新的保护牛顿法

本文提出了解无约束非线性规划问题的一种新的保护牛顿法。该法的实质是寻优过程中在牛顿迭代法产生的每一序列点，把ＢＦＧＳ或ＤＦＰ法尺度矩阵的逆和一适当的标量相乘，然后加到在该点求得的原问题的Ｈｅｓｓｅ矩阵上，从而保证合成矩阵的正定性。再采用Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解得到下次迭代的搜索方向。按本途径所得的算法是一系列简单的算术运算。用此法求解八个标准非线性检验问题所得结果是令人满意的。本文示出了这些结果并与各种下降法进行了初步比较。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

配送问题的数学模型与两阶段启发式算法研究

在一些模型假设的基础上，构造了客户订单合成配送问题的数学模型，提出了解决该问题的两阶段启发式算法．实验表明，此算法可以有效求得客户订单合成配送问题的近优解，为实现客户订单的优化合成配送提供了一个基本方法．     

基于GFCM聚类算法的飞机故障诊断方法

为解决FCM算法对初始值敏感而易于陷入局部极小点的问题,针对FCM算法应用于系统原位测试时小数据量特点,提出了一种增量方式全局最优模糊c均值算法,进行了收敛速度优化并给出了算法步骤,机载武器系统信息通道原位故障诊断实验验证了此算法在小数据量情况下可以较好地解决FCM算法收敛局部最优的问题。     

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.