多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题

针对多车场多目标开放式物流配送车辆路径问题的特点,选取车辆数、行驶距离2个主要优化目标,以完成任务成本最少为目标,建立了多车场多目标组合的开放式物流配送车辆路径优化模型。运用改进的线性加权算法将多目标函数转化为单目标优化模型,结合遗传算法全局搜索能力较强和节约算法局部搜索能力较好的优点,提出了遗传节约综合搜索求解算法,并将所建模型及设计算法应用于实例。研究结果表明,本研究所提出的模型与方法能够有效地解决多车场多目标开放式配送车辆寻求最优路径问题,且较一般遗传算法高效,收敛速度更快。     

基于遗传禁忌搜索的单车场多目标区域调度优化

区域调度是公交营运调度的发展方向,但区域调度相对于传统的线路调度,其影响因素多,模型构建难度大,求解也较为复杂。以单车场区域调度为对象,选择公交车辆空驶时间、等待时间、跨线次数以及运力规模最小等主要目标,构建了多目标区域调度优化模型。考虑到多目标函数优化问题的复杂性,将禁忌搜索融入遗传算子,设计遗传禁忌搜索求解算法,最后将已建模型和设计算法运用到算例中。计算结果表明,遗传禁忌算法较一般遗传算法更能高效地解决公交车辆的单车场多目标区域调度问题。     

求解MDVRP问题的混合蚊子追踪算法

针对现实生活中应用广泛的多车场车辆路径优化问题,建立相应的数学模型。根据"就近原则"将MDVRP问题分解为VRP问题,再根据约束条件的限制将VRP分解为TSP问题,提出一种蚊子追踪算法对TSP求解,详细介绍了蚊子追踪算法的理论基础和求解模型。仿真结果表明,该算法是有效可行的,并优于遗传算法、禁忌搜索和蚁群算法,且证明了该算法对求解这类NP完全问题有一定的指导意义。     

多车场满载协同运输问题模型与算法

多车场满载条件下的协同运输问题属于NP-hard难题.在分析此问题和MDPDP以及MDARP区别的基础上,考虑车辆最大行驶距离的约束条件,建立了此类问题的数学模型.为了有效求解实际大规模的多车场满载协同运输问题,设计了基于贪婪算法的两阶段启发式算法.该算法第1阶段形成完全覆盖运输任务孤的回路集,第2阶段组合连接回路,构造形成起止于车场的闭通路.最后,利用局域搜索对求得的解改进以得到最终解.实验表明,算法是可行和有效的.     

半开放式多车场车辆路径问题

基于现代物流业发展的实际需要,提出半开放式多车场车辆路径问题,并建立了数学模型.由于半开放式多车场车辆路径问题具有NP-hard性质,为了有效求解,基于车辆路径问题中的经典路径构造算法和局域搜索算法,设计了求解所提出问题的节约算法、顺序插入算法和并行后悔插入算法.利用标准算例进行数值试验,分析了3种算法中的参数和所嵌入局域搜索方法对求解结果的影响,并对不同算法的求解结果进行了对比分析.关     

需求可拆分的车辆路径问题的分段求解

将需求可拆分的车辆路径问题分成两阶段求解,针对单车场、单车型、无时间窗要求、纯装货或纯卸货情况,分别设计了先分组后路径及先路径后分组算法求解.通过实验表明,在成本上,先分组后路径求得的解好于先路径后分组求得的解,且比现有蚁群算法和禁忌搜索算法求得的成本更低,但先路径后分组的方法可以避免一个点的需求被拆分成两次以上满足,...     

汽车调度问题的数学模型及其解法

研究带有车场的汽车调度问题：有ｓ个发车场，ｔ个收车场，每个发车点派车的吨位有上、下限制．把这个问题归结为一个特殊类型的线性规划问题，给出了一个比较简单的解法．     

一类二层多目标规划的解法

在上层决策变量作为参数的情况下，将上层为单目标，下层为线性多目标的两层优化问题，转化为含参变量的有效集上的单目标问题，给出了一个相应的算法。     

半开放式的多车场移动充电车路径优化

为解决移动充电平台投入运营成本高的问题,考虑应急服务点时间窗、流量平衡及充电车里程限制等约束,建立包括移动充电车为应急服务点提供充电服务的车辆启动成本、行驶成本和违反应急服务点的时间窗惩罚成本三者总和最小的混合整数非线性规划模型,通过分支定界法和遗传算法研究了半开放式的多车场移动充电车路径优化问题。结果表明：对半开放式的多车场移动充电车路径优化问题进行10次求解,GAP均值为1.22%,说明遗传算法具有良好的稳定性;与单车场独立服务模式对比分析,半开放式多车场联合服务可为移动充电车提供更多路径选择,减少充电车行驶里程,降低平台运营成本;对比顾客点集中分布情形,在顾客点随机分布和混合分布情形下,移动充电平台的成本节约效果更为显著。     

基于MATLAB的铀矿山井底车场列车排队系统蒙特卡洛模拟

为深入探究铀矿山井底车场氡浓度分布规律,针对井底车场重列车排队等待提升与车场风质的相关性及其本身的随机性,基于排队理论建立铀矿山井底车场列车排队系统特性的分析模型.首先,确定典型铀矿山列车排队系统物理模型;其次,在预先假设条件的基础上,确定列车排队系统的分析算法;最后,考虑到难以简单套用已有经典排队论模型或依据排队理论相关定义推导得出铀矿山井底车场列车排队系统特性指标,采用基于MATLAB的蒙特卡洛方法,编写M文件实现列车排队过程仿真.实例分析表明,模拟结果与工程实际基本吻合,且随着模拟次数的增加,理论值与实测值相对误差逐渐减小,尤其当模拟次数大于300,相对误差将低于8%.