装卸混合车辆路径问题的模拟退火算法研究

提出了更具一般性的装卸混合车辆路径问题，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的模拟退火算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用设计的模拟退火算法求解装卸混合车辆路径问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．通过对双向配送策略与单向配送策略计算结果的比较，说明了采用双向配送策略求解装卸混合车辆路径问题对于配送企业节省配送车辆、减少配送里程，从而降低配送成本、提高经济效益的重要意义．     

考虑分时模糊车速的带时间窗的市内集送货问题

车辆路径问题中的行驶车速这一因素通常是模糊的、不确定的.现以交通数据为基础,对货运车辆模糊车速的隶属度函数进行拟合.在此基础上对具有分时模糊车速的市内集送货问题进行描述,建立数学模型,并采用混合禁忌搜索算法对问题进行有效求解,即以节约法构造初始解,再以改进的禁忌搜索算法对初始解进行调整.通过计算实例,说明了隶属度函数、数学模型和求解方法的有效性.     

基于单机作业的树枝形专用线非直达车流取送优化

针对铁路枢纽地方货物流的小运转作业系统,研究一类基于单机作业的树枝形铁路专用线非直达车流取送问题。考虑调机牵引定数、挂运列车出发时刻、先送后取作业顺序等实际限制,构建在站停留车小时费用和调机取送成本之和最小化为目标函数的数学模型。鉴于该模型复杂,直接求解较为困难,设计HH-IBAGA融合求解策略。该求解策略首先根据模型的起作用约束组生成初始取送作业顺序集合;然后给出一种基于融合随机惯性权重策略的蝙蝠算法进行一步更新,进而引入交叉和变异机制对初始取送作业顺序集合进行再次更新,从而完成装卸站间货车取送作业顺序优化。设计实验场景,对本文所提方法进行过程验证,结果表明HH-IBAGA融合求解策略表现出较好的计算性能。     

多时间窗车辆调度问题的建模与求解

传统的单时间窗车辆调度问题模型无法描述用户空闲时间分段可选的情况,为此需要建立多时间窗车辆调度问题模型.对多时间窗车辆调度问题进行研究,建立了问题的数学模型,并基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解.该算法首先利用扫描算法求得初始解,然后利用模拟退火算法对初始解进行改进.实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆调度问题.     

多目标选择性拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对多资源约束下顺序依赖的选择性拆卸序列优化问题,建立以最大拆卸收益和最小拆卸时间为优化目标的多目标数学模型,提出了一种多目标分散搜索优化算法进行求解.该算法针对本文问题的特点设计了一种保持足够多样性的初始解生成方法,满足拆卸优先关系的交叉组合算子以及改进的参考集更新策略.为了进一步提高解的质量设计了一种局域搜索策略,并利用外部存档方法存放pareto解集.应用多组实例进行计算实验,并与其他求解该问题的算法进行比较,实验结果表明本文算法优于对比算法,证明本文模型和算法求解本类问题有效.     

可选时间窗车辆调度问题的改进禁忌搜索算法

考虑了带可选时间窗约束的车辆调度问题(简称VRPATW),对现有的单时间窗约束的车辆调度模型进行了拓展,建立了VRPATW的数学模型,并进一步构造改进的禁忌搜索算法用于问题求解,算法首先用改进的PFIH算法提供较好的初始解,然后利用禁忌搜索对初始解进行改进,最后通过实验结果,说明该算法能够有效的解决100个用户的VRPATW问题.     

基于树枝形铁路专用线网络的小运转货物作业系统优化

针对树枝形铁路专用线小运转货物作业系统优化问题，首先剖析了铁路枢纽小运转货物作业机理，进而根据各车组到达编组站时分、车组目的装卸站位置、车组取送作业时间要求、调机牵引定数等限制，以调机早到等待成本、调机晚到惩罚成本、铁路枢纽专用线调机和货车运营成本最小化为目标，构建问题模型。鉴于模型复杂，直接求解较为困难，故设计HH-GAP&AIP求解策略。该方法首先给出基于作业紧急度-编组定额-集结时间的送车-取车贪婪调配策略，形成小运转列车初始取送方案。进而设计异步循环启发式完成解的迭代寻优，同时为避免算法陷入局部最优及扩大解的搜索空间，给出基于检测-剔除-变换的取送车径路调整策略。最后，设计实验场景，对所提出的方法进行过程验证，并设计不同规模问题，对算法进行测试对比与性能评估。     

基于仿真的铁路集装箱装卸策略优化

铁路集装箱运输系统是复杂的随机系统,难以用数学模型准确描述.采用基于仿真的优化方法,对铁路集装箱中心站集装箱装卸作业中,设备的配置和装卸策略进行优化.将仿真与GA相结合,提出了虚拟评价值的概念,计算目标函数适应值时,使用了案例检索、调整仿真模型时间步长和仿真次数等方法,有效地解决了基于仿真的优化方法中,计算量过大的问题,并且能够获得满意解,仿真实验证明了该方法的有效性.分析了集装箱装卸作业中的较优策略.     

考虑行为主体的置换流水车间干扰管理研究

针对置换流水车间计划外新工件到达干扰问题,研究从加工系统参与主体:企业管理者、车间工人和客户三方进行基于前景理论的扰动度量,并建立同时考虑初始成本目标和基于行为运筹扰动目标的干扰管理模型.经分析发现问题复杂度为NP-难,为了弥补单一元启发式算法具有求解性能依赖于初始解的质量以及局部搜索不足等缺陷,从初始解改进和加强局部搜索两个角度,提出一种具有一般通用性的元启发式算法混合策略,分别基于量子计算、粒子群搜索和模拟退火设计了四种具体混合算法.为验证该混合策略的有效性,基于置换流水车间Taillard(Ta)标准测试集设计干扰算例并应用算法进行求解,验证了基于前景理论的扰动度量的优势,通过输出有效前沿多样性和收敛性分析证明了所提算法混合策略求解问题的有效性.     

基于蚁群算法的施工项目工期-成本优化

工期-成本优化是施工项目计划的一个重要方面.它从实质上属于一类多目标优化问题.结合近年来提出的一种新的进化算法-蚁群算法(ACO),尝试对工期成本问题(TCTP)进行求解.通过与改进自适应权重方法(MAWA)的结合,ACO算法不仅可以找到最优解,还可以得到问题的帕雷托前沿.通过一个算例验证了算法的有效性,并和枚举法和遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明蚁群算法对于工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

带服务优先级的煤矿物资配送车辆路径问题

以运输费用最小为目标,在考虑客户服务优先级和车辆装载率等约束条件下,构建了单车场单车型联合运输车辆路径问题模型和单车场多车型单点配送多趟服务车辆路径问题模型,并用改进的扫描算法和改进的遗传算法进行求解,最后,将郑州煤电物资供销有限公司的物资配送作为案例进行研究,从运输费用、运输里程和服务优先级三方面评价改进的扫描算法和改进的遗传算法的求解结果,得到在车辆装载率相同的情况下,两者各有所侧重:改进的遗传算法所求得的最优解在运输费用和配送里程上都优于改进的扫描算法,而改进的扫描算法则最大程度地保证了客户的服务优先级。     

项目进度中的离散时间-费用决策问题研究

离散时间-费用权衡问题(DTCTP)是项目进度文献中被研究最多的双目标优化问题,它通常以三种形式出现:1)P1:截止日期问题;2)P2:预算问题;3)P3:工期-费用曲线问题.然而,对问题研究都集中在P1上,P2被关注较少.首先建立了与一般项目网络对应的P2的数学模型,在分析模型特征基础上,设计求解模型的遗传算法.最后,通过3个数值实例,验证模型的正确性和算法的有效性.     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

C4ISR系统指挥控制关系适应性演化模型和方法研究

研究了C⁴ISR系统结构中指挥控制关系的适应性演化问题。构建了C⁴ISR系统结构中的指挥控制关系模型,在对指挥控制关系适应性演化过程分析和描述的基础上,设计了演化过程中的指挥控制关系的结构变化代价和性能代价,并以最小化总的演化代价为目标函数构建了指挥控制关系适应性演化问题的数学模型。提出了基于n-Best策略层级聚类方法和遗传算法(genetic algorithm, GA)的问题模型求解思路。n-Best策略层级聚类方法用来获取每个任务阶段可行的指挥控制关系集合,而GA用来搜索最优的演化路径。最后通过某一仿真算例验证了求解方法的可行性、稳定性。     

供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

Heuristic algorithm for RCPSP with the objective of minimizing activities'''' cost

1.INTRODUCTIONPartner selection is an i mportant problemin supplychain management.When we design a constructionsupply chainin which general contractor is the kernelentity,general contractor’s project scheduling will beconstrained by the capacities of the renewable re-sources supplied by the partners such as subcontrac-tor,ready-mix concrete vendor.We should considerhowto get theleast activities’cost of the project withthe constraints of due date and resource capacities ofevery partner re…     

利用遗传算法求解多项目资源平衡问题

基于遗传算法的基本原理,针对多项目资源平衡问题本身的特点,通过建立适当的数学模型,提出了解决多项目资源平衡问题一种全新的精确解法,并通过实际算例表明该算法的有效性.     

无人机地标匹配定位技术研究

从模式识别的观点给出地标匹配算法的数学模型。分析了影响匹配算法性能的相关因素。把归一化相关景象匹配法引入到无人机地标匹配中。仿真实验结果表明 :在信噪比较低的情况下 ,此算法能满足地标定位要求 ,并且在景象匹配搜索中应用遗传算法大大减少了计算机的运算量 ,提高了地标匹配的实时性     

自动化立体仓库拣选作业路径优化问题研究

合理优化货物的拣选路径是提高自动化仓库运行效率的一种有效方法.通过分析自动化仓库拣选作业的工作特点,为自动化仓库拣选作业创建了含装箱约束条件的多目标优化新型数学模型,用遗传算法对该数学模型进行了求解,基于不可行程度和作业次数对遗传算法初始种群的生成进行了改进.实验仿真和工程实际应用表明该模型和算法是可行、有效的.     

多目标混流装配线再平衡模型与算法

当新产品引入时, 混流装配系统常常需要再平衡以保持各工作台上的负荷均衡. 文章考虑混装线再平衡时的调整成本和生产效率, 提出了度量调整成本的新方法, 建立了混流装配线再平衡问题的多目标优化模型, 并采用多目标遗传算法对该问题进行了求解. 通过对经典问题的计算实验, 以及与Merengo等提出的混装线平衡算法的对比分析, 结果表明多目标遗传算法可以有效地求解混装线再平衡问题.