如何形成网络流规划中的路矩阵

一、引言 网络流规划是一种针对网络特点的数学规划方法。网络具有它的转置路矩阵恰好是其树矩阵的逆一性质,也就是说,在网络流规划算法中,直接可用转置路矩阵代替树矩阵的求逆运算,正是网络的这一性质使得网络流规划方法比一般线性规划方法能更可靠地、快速地处理高维数的约束优化问题。 在采用网络流规划方法进行优化设计时,因为算法本身要多次求解路矩阵,所以路矩阵的建立及其建立的速度对整个算法的计算效率具有较大的影响。 二、路矩阵的构成 对于网络图中给定的树,可以用矩阵表示树上各节点到参考点的路径,此矩阵即为路矩阵。     

城市公交系统连续平衡网络设计的双层规划模型及求解算法

根据城市公交网络的具体特点 ,对公交网络进行了系统的描述 ,提出一个双层规划模型来描述连续平衡公交网络设计问题 .在双层规划模型中 ,上层模型为一个标准的公交网络设计模型 ,下层模型是一个公交网络平衡配流模型 .针对所提出的模型 ,设计了基于灵敏度分析的求解算法 .最后 ,给出一个简单算例对所提出的模型和算法加以验证 .     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

我国民航企业飞行员两阶段转升规划方法研究

我国飞行员培养具有周期长、转升路径复杂等特点,对其进行合理的规划和有效的人员配置是航空公司面临的重要问题.本文对两阶段飞行员转升规划问题进行定量研究,将该问题描述为非线性整数规划模型,该模型以飞行员转升阶段中广义总费用最小为目标,以转升途径、各阶段各级飞行员需求得到满足等为约束.为了便于求解,将其转化为带约束的网络流模型,并设计相应的算法来求解.最后通过实例分析,验证了算法的有效性.     

利用IC 卡数据估计公交OD 矩阵的模型及算法

利用公交IC卡数据建立了估计公交系统OD矩阵的双层数学规划模型,上层问题为广义最小二乘模型,下层问题为以变分不等式表示的基于超路径的公交网络均衡配流模型.采用启发式算法求解该双层数学规划模型,由于非对称性,运用了自适应的投影方法来求解下层的变分不等式问题,算例表明了模型的可行性和算法的有效性.     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

多业务CDMA网络基站规划模型与算法研究

针对多业务CDMA网络基站规划问题,以最小化建设成本和功率损耗为目标,建立该问题的多目标数学优化模型.针对所建模型的特点,设计基于非支配排序遗传算法(NsGA-Ⅱ)的求解方法,给出算法实现的各种关键要素.通过对一个实际算例进行求解,仿真结果表明算法能够很好的逼近Pareto最优解集,在所有获得的规划方案中基站均匀的分布在目标规划区域内,与实际规划比较吻合,从而表明所建模型和算法的有效性,能够为实际CMDA网络基站规划提供有效的理论依据.     

基于多目标规划的低碳销售物流网络规划方法北大核心CSCDCSSCI

分析了低碳经济对销售物流网络规划的影响,提出了以网络总物流成本最小和网络碳排放总量最少为目标的多目标物流网络规划模型,采用模糊规划方法将多目标规划模型转换为单目标规划模型,设计了基于遗传算法的求解算法,并对规划模型和求解算法进行了仿真验证,由此得到了一种科学可行的低碳销售物流网络规划方法。     

用网流法求解水火电力系统有功负荷分配

本文提出用网络流规划求解水火电力系统联合运行问题。利用大系统理论中的分解与协调算法,将复杂的水火电力系统进行分解,并用网络规划法对各个子系统进行求解,然后进行协调。算例及计算结果表明,本文方法是可行的和有效的。     

基于时刻表的轨道交通网络动态配流模型研究

目前轨道交通配流问题的研究多以静态为主,难以描述乘客流量的动态变化特征,而轨道交通的网络化和基于时刻表的运行方式使得应用基于时刻表的动态配流方法研究轨道交通网络上的流量变化成为顺理成章的事,本文正是研究了轨道交通网络上的基于时刻表的动态配流模型.首先根据轨道交通网络的运行特点建立轨道交通的时空网络,表示并分析了时空网络上路径和路径费用的组成.然后建立了轨道交通时空网络上的均衡配流模型(user equilibrium),并通过相继平均算法(MSA)对模型进行求解,在传统的Dijkstra算法的基础上改进了最短路径的搜索方法.最后通过北京轨道交通网络的局部线路对本文的模型和算法进行了验证.     

模式间相互影响时估计O-D需求的双层规划模型及求解算法

考虑各种交通模式间的相互影响 ,利用多模式均衡配流的变分不等式模型 ,建立了拥挤条件下多模式 O-D需求估计问题的双层规划模型 .并在对多模式均衡配流变分不等式模型进行灵敏度分析的基础上 ,给出了关于此类双层规划模型的基于灵敏度分析的求解算法 .最后进行了数值试验.     

多仓库多分销点的二级分销网络的优化

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象,分别从供应链上、下游企业的角度出发,以各自的物流成本最小化为目标,建立了描述该分销网络优化问题的双层规划模型,讨论了模型的求解并提出了一种基于粒子群优化算法及分层迭代思想的求解算法,最后借助计算机技术实现了对模型的仿真计算。提出的算法不仅能有效求解双层规划问题,可以获得高质量的全局最优解,而且该算法本身具有通用性,其算法流程与具体的双层规划模型无关,可以求解一般的双层规划问题。     

考虑OD对出行时间可靠性的道路网容量可靠性

构建了基于OD对出行时间可靠性的路网容量可靠性双层规划模型,其中下层规划用随机均衡交通分配来描述出行者的路径选择,上层规划为满足出行时间可靠性的基本OD需求乘子最大。假定路段容量服从双侧截尾正态分布,基于Monte Carlo仿真技术和网络均衡流灵敏度分析方法,设计了一种求解路网容量可靠性的启发式算法。用一个小型网络开展了数值分析,验证了所建模型和算法的有效性。     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法

利用不确定规划,根据决策者的要求,对供应链网络设计问题进行建模.并采用由随机模拟、模糊模拟以及遗传算法相结合的混合智能算法来求解,最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的正确性和高效性.     

成像卫星任务规划模型、算法及其应用

近年来, 成像卫星数量越来越多,成像任务需求呈现出多样化、复杂化和快速 增长的趋势,成像卫星任务规划问题在卫星管控中的作用越来越突出.在对成像卫星任务规划基础理论进行 阐述的基础上,总结了成像卫星任务规划的基本模型和主要求解算法. 建立了考虑任务合成的成像卫星调度模型, 提出了求解该模型的快速模拟退火算法.成像卫星调度模型、求解 方法和任务规划技术,已运用到成像卫星的日常管控中, 取得了很好的效果.     

整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究

综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优.