一类带约束运输问题的数学模型及其研究

提出了一类带约束运输问题的数学规划模型.证明了如果该类运输问题有可行解,那么它一定有最优解,且存在一个最优解,该最优解对应无约束运输问题的一个基础可行解.     

带有时间约束运输问题的分枝定界算法

建立了带有时间约束运输问题的数学规划模型,在已知该运输问题有可行解的情况下,给出了求最优解的分枝定界算法,并得出了实例分析示例。     

多目标约束水平的动态运输问题

构造了目标多约束水平（MC^2）动态运输问题的数学模型,开发了求解这一模型的迭代算法。此算法利用MC^2单纯形法给出基可行解,并在此基础上,运用动态规划思想从最优子策略逐步求得最优策略。     

运输通道货运量分担率的目标规划模型

从系统角度出发,分析了综合运输通道内各类运输方式的经济技术特征;考虑了运输货物类型的多样性,运输方式与货物的运输相容性,以运输成本最小化和运输需求满意度最大化为目标,运输需求满意度采用最大化最小需求满意度方法,使得运输量与运输需求量比值最小的满意度最大化,以货物与运输方式的相容性为约束建立了1个多目标0-1混合整数线性规划模型;并设计了求解该模型的算法,通过1个算例对模型进行了数值演算以表明模型和算法的可行性。研究结果表明:考虑货物与运输方式的相容性约束,能实现各类运输方式的最大运输能力约束以及最小运量要求,使约束模型的约束条件简化;运用数学优化软件Lingo11.0对求解算法编程,分别对运输成本和需求满意度的单目标优化问题进行计算,在短时间内能找到最优解,而对多目标优化问题计算可得到有效解。     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题，即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想，建立了模糊运输问题的数学模型．此外，考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量，设计了一种混合智能算法，即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后，数值例子表明算法的有效性和可行性．     

多层次约束下铁路阔大货物路径选择研究

合理地组织阔大货物运输,能更好地保障运输安全及降低运输过程的成本。针对阔大货物运输过程中,运输线路受多项限制条件约束情况下的最优线路搜索问题,以时间最短、干扰最小为目标,以车辆限界、线路干扰程度为约束,建立了0-1规划模型。针对不同影响强度逐步放宽约束条件,对不同程度的约束,分别采用广度优先搜索算法进行求解。该方法计算量相对较小,且更易取得满意解,在较大程度上减少模型求解计算时间。实例验证表明,本文建立的模型与算法在求解14个节点的复杂问题时,能较快地得到理想解,能为现场决策人员提供技术支持。     

带有资金下界约束的组合投资及其灵敏度分析

研究了带有资金下界约束的M-V(mean-variance)证券投资组合的扰动问题.提出了带有资金下界约束的M-V证券投资组合模型,给出了模型的最优解和有效前沿.对有效前沿和最优解进行了灵敏度分析,得到了有效前沿的运动规律和最优解的扰动规律.     

一类互补约束优化问题的一个扰动方法的收敛性

互补约束优化问题是一类重要的最优化问题,在科学和工程中有着重要的应用.交通规划的道路扩容问题,经济学领域的DICE模型都是互补约束优化问题.这类问题因为约束集合不满足通常的约束规范而不能用传统的非线性规划方法处理,往往用光滑近似的方法来克服这一困难.考虑一类互补约束优化问题的基于光滑化Fischer-Burmeister函数的扰动方法.证明了当光滑化参数μ↘0时扰动问题的值收敛到原问题的最优值,扰动问题的最优解集合的外极限包含在问题最优解集合中.说明扰动问题很容易满足通常的约束规范,并给出扰动问题的一阶必要性最优条件和二阶充分性最优条件.     

关联运输调度问题的模糊机会约束规划模型

提出了针对多车场多车型的关联运输调度问题(Multiple-depot and Heterogeneous-vehicle Incident Vehicle Routing Problem)的模糊机会约束规划模型,将问题模型中各个客户的需求量及各供货点库存看成是模糊参数,讨论了如何处理模糊目标函数,并讨论了改进的遗传算法和免疫克隆选择算法,比较其优劣。实验证明,对于求解该模型,免疫克隆选择算法能够快速收敛于全局最优解,优于改进的遗传算法,能有效地解决关联运输调度问题。     

多元正态模型的线性不等式约束估计

研究含有不完全数据的多元正态模型参数在一般线性不等式约束下的极大似然估计问题;利用约束EM算法求得多元正态模型参数的迭代解,并证明了此解是一般线性不等式约束下的最优解.     

基于碳排放的综合运输流量分配及径路优化

针对有效降低交通运输领域的能源消耗及碳排放问题,从绿色交通的角度,构建了在一定碳排放水平下的公路-铁路综合货运网络流量分配及径路优化模型. 该模型根据多商品网络流理论,设置二元型决策变量,以运输服务水平等为约束条件,以最小化运输费用和碳排放成本为目标. 通过Matlab语言调用Cplex优化器,采用模拟数据对模型进行了验证. 结果表明该模型可以获得较理想的货流分配路径方案.     

基于遗传算法的运输问题最优解研究

用表上作业法求解运输问题计算量很大,且收敛速度较慢.本文用遗传算法求解运输问题,通过选择恰当的编码方案和遗传算子,求运输问题的最优解.通过实例说明了基于遗传算法的产销平衡的运输问题及求解过程.     

水煤浆管道输送数学模型及其应用

基于一些合理的假设,文中建立了水煤浆的管道输送数学模型。从该模型的求解可以得到水煤浆管道输送过程中的能量损失、范宁摩阻系数随管径的变化及不同输送量下的管道输送最佳管径。实际的水煤浆管道输送系统运行结果,证明了该模型的可靠性和正确性。     

货物运输服务网络设计频度模型的研究

从运输需求、基础设施和运输组织的角度,系统研究了货物运输服务网络设计方法.其目标是在既有运输资源条件下,确定使总体费用最小化或利润最大化的运输服务集合,实现运输企业运力资源的优化配置和有效利用,同时满足客户的运输需求.在分析运输服务组织策略及其效益的基础上,建立了货运服务网络设计问题的频度模型,提出了一种基于分解法的启发式算法,并通过算例分析表明本文所述方法是可行的.     

综合运输网络中合理路径优化模型

为了提高多式联运经营人运输决策的科学性和可行性,建立了一个含路径合理性约束的联合运输路径优化模型.从货运生产实践角度出发,提出了联合运输合理路径概念.基于联合运输的实现流程,指出除了运输效益最大化外,合理的换装序列和换装次数限制是联合运输路径选择和优化必须要考虑的另外2个重要特性.对于一般联合运输问题,研究了运输总费用的构成,即直线运输费用、节点中转费用和超期惩罚费用.通过构建直观的联合运输网络图,以总运输成本最少为优化目标,将多方式联合运输合理路径的选择和优化问题转化为含有超期惩罚因子的广义最短路模型,对模型的假设和数学形式做了详细的描述,并提供了简要的求解思路和参考算法.     

交通运输若干认识问题的探讨

过去对交通运输的认识总难跳出小生产和自然经济的框框,这妨碍了我国运输问题的解决。有必要从若干新角度重新思考:(1)运输不是人与物的简单位移,而是现代社会的生存基础之一;(2)应该在多大规模上、用多少资源从事运输,被忽视、而今天却是无法回避的基本经济比例之一;(3)运输业同时具有物质生产部门、公共服务业和基础结构等多重属性;(4)运输的作用除了保证流通的一面,还有通过自身提出巨大需求,刺激工业和技术迅速发展的一面;(5)运输不仅仅是一种扣除,它是作为过程而存在的财富的一部分;(6)运输必须遵从商品经济的原则,它应该是择优分配的结果。     

井下运煤系统设备优化选型模型及软件

本文把回采工作面生产和运煤系统的设备选型联系起来综合考虑,利用优化技术建立了运煤系统设备选型的通用模型,并编制了相应的软件,经不同矿井实际应用,效果良好,有实用价值。     

综合运输系统动态布局观研究

简介了我国交通运输发展状况及存在问题,从经济发展逻辑上分析了综合运输的发展规律,指出综合运输体系可持续发展的内在规律在于以运输需求特性为出发点,结合运输供给特性,选择效率与效益最优的综合交通运输发展模式。     

基于粒子群优化算法的扇区组合优化

航空运输业的不断发展给终端区容量带来了巨大的挑战。为了降低管制员的工作负荷,增加终端区的容量,对终端区的扇区优化进行研究,建立了终端区空域拓扑结构模型,利用Voronoi图进行终端区单元划分,并计算各航路点的工作负荷,建立扇区优化的数学模型,利用一种排列组合算法进行单元组合,将各单元的目标函数值作为优化函数,并结合粒子群优化算法求得最优解。最后,以成都终端区扇区优化为例进行了验证,证明了粒子群优化算法的有效性,可以很好地应用在以航路点为划分单元的扇区组合优化中。