飞行保障过程中车辆调度建模与仿真

在分析建模与仿真技术在航空兵场站飞行保障中潜在应用的基础上,利用离散事件仿真(DES)方法建立了飞行保障过程中主动保障方式和被动保障方式下的两种车辆调度模型,并利用ARENA软件对所建模型的一个实例进行了仿真。仿真结果表明:网络化条件下的主动保障方式的单机保障时间比传统的被动保障方式的单机保障时间缩短3.25 min,保障效率提高10.6%。     

有时间窗配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

在对有时间窗配送车辆调度问题进行描述的基础上,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禁忌搜索算法,并以21个节点的运输网络为例进行了实验计算.计算结果表明,用作者设计的禁忌搜索算法求解有时间窗配送车辆调度问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

战时车辆装备机动保障仿真研究

介绍了仿真技术在战时车辆装备保障研究中的意义及其在战时车辆装备保障中主要应用,建立了战时车辆装备保障仿真模型,阐述了基于离散事件的仿真策略在战时车辆装备保障中的应用.最后针对某一战时车辆装备保障案例进行了分析和建模,并运用相应的仿真软件进行了仿真.     

基于满意优化的多目标车辆调度问题模型与算法

基于满意优化理论,首先提出了客户满意度的概念及评价函数,在此基础上,以最大化平均客户满意度同时最小化运输成本为目标函数,构建了多目标车辆调度问题的教学模型.然后提出了将多目标转化为单目标的方法,并利用禁忌搜索算法对该问题进行仿真.结果表明,基于满意优化的多目标车辆调度问题模型,更能反映物流运输企业的实际情况,其求解算法是快速、有效的.     

混合禁忌搜索算法的邮政运输车辆调度问题研究

在邮政企业中,运输网络是整个系统得以顺利运行的基础,邮政企业如何充分发挥自身优势、整合资源以改善运输网络是市场竞争愈发激烈情况下面临的重大问题,尤其是邮路规划问题。为提高邮政运输网络的整体运行效率,在同时考虑往返货物归集、车载量限制、最短路径和最少车辆数等一系列约束条件情况下,建立了送取货一体化的多中心邮政运输车辆调度的数学模型;针对该模型设计了禁忌搜索算法与C-W节约里程算法相结合的求解优化算法。最后,通过贵州省邮政企业实际生产数据对模型和算法进行仿真验证,并对优化后的调度方案进行了结果和效果分析。实验结果表明,优化后求得的配送策略在优化邮运成本上效果明显。     

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.     

泊位调度问题的GATS混合优化策略

在集装箱港口的运作中，泊位调度系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一．泊位调度问题是NP难问题，本文分别应用遗传算法GA和混合优化策略GATS对泊位调度问题的非线性规划模型进行了求解，与遗传算法相比，混合优化策略GATS增加了种群多样性，加速了进化过程，避免陷入局部极小解。     

遗传算法在车辆优化调度中的应用

旅行商问题是车辆优化调度中的NP难题,对旅行商问题进行描述,并建立了数学模型。介绍了遗传算法的基本思想,给出用遗传算法求解旅行商问题的过程,仿真实验证明该算法是有效的。     

基于遗传算法的超市配送中心车辆调度优化

车辆调度问题主要是车辆分配和配送线路的选择,其中配送线路的选择是配送合理化的保证,它促进经营、满足消费、降低成本,能够以最少环节、最短距离、最低费用实现最大的经济效益。因此,在综合分析考虑各种影响因素的基础上,文章采用遗传算法对线路进行优化,确定配送中心配送货物所需要的车辆数目和行走路线,从而达到线路最短、节省车辆的效果,达到节省运费的目的。     

面向实际运行的战略航班时刻优化技术

为了对航班时刻进行科学合理的配置,以机位、跑道和走廊口构成的系统为研究对象,考虑航班在系统内的实际运行情况,通过滑行时间和飞行时间在各关键资源节点之间建立连接.以满足关键资源节点的容流匹配为前提,建立了面向实际运行的航班时刻优化模型.以5 min为步长的滑动时间窗,设计了面向精确解的高效最优化算法并使用MATLAB工具箱编程求解.对浦东机场班期时刻表进行实例优化,并应用AirTop软件进行仿真验证.研究结果表明,优化后平均离场延误降低了3.2 min,高峰离场延误降低了23 min,放行正常率提高了11.04％,证明了该模型和算法的有效性,可以为大型机场缓解延误、保障运行效率提供航班时刻配置方案的理论支持.     

基于非合作博弈的航班时刻优化研究

在进行航班时刻优化时,为解决不同目标之间相互影响,相互制约,存在冲突的问题,提出基于零和博弈的航班时刻优化模型。首先,从零和博弈的角度,给出一种线性加权法,得出纳什均衡状态下各个目标的最佳权重系数;然后将该系数应用到航班时刻优化的多目标问题中,构建航班时刻优化模型;最后通过萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行求解。本文把航班延误总时间和航班调整总量作为目标,以杭州萧山国际机场为例进行验证,最终结果表明,该模型在减少航班总延误的同时,又有效减少了航班总调整量,提升了整体优化的效益。     

考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化

为研究考虑目的地机场繁忙程度的航班时刻优化问题,建立了目的地机场繁忙程度矩阵,并对目的地机场繁忙程度进行了分级,在满足延误水平的基础上,以最小的航班运行延误和对目的地机场产生的影响为总目标研究了基于目的地机场繁忙程度的航班时刻优化模型,将所建立的航班时刻优化模型与粒子群算法耦合,并以武汉天河机场为例对航班时刻进行优化。结果表明:优化后进场航班延误降低了48.58%,离场航班延误降低了44.88%,计算结果有效且符合实际。可见优化模型可行,能为机场航班时刻优化和改善延误问题提供重要的理论指导和技术支撑。     

大中型工程项目群柔性进度计划优化模型的研究

在项目群环境下,业主和承包人之间、不同承包人之间的工期关系发生了变化,受各因素影响合同项目工期具有不确定的特点,因此项目群工期优化时应考虑群关系和群工期完工保证率的影响．根据随机过程理论,分析大中型工程项目群工期的分布规律,研究合同项目及里程碑的完工保证率对大中型工程项目群工期优化的影响,据此构建了大中型工程项目群柔性进度优化模型,并结合案例对模型进行了应用研究．     

Linux进程调度分析

进程调度是多任务操作系统的核心。Linux中的每个进程用task_struct结构来描述,进程调度的依据是task_struct结构中的policy、priority、counter和rt_priority。Linux根据policy将进程划分为实时和普通两类,普通进程采用动态优先调度,实时进程采用基于优先级的FIFO调度和多级反馈轮转调度。函数schedule()是实现进程调度的函数,它通过调用函数goodness()来选择最值得运行的进程获得CPU。2.6内核的0(1)调度算法及其他快速响应策略更加适合实时环境。     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

基于模块化理论的机务准备流程优化研究

针对机务准备维修流程作业结构复杂、刚性明显的问题,提出基于模块化理论的机务准备维修流程模块化优化方法.根据Schilling模块化系统演化理论,论证了机务准备维修流程模块化趋势.基于模块化方法,给出了机务准备维修流程模块化规划过程和符号描述.运用工作分解结构方法,识别机务准备流程活动集合.结合图结构模型,刻画机务准备维修流程活动的关联关系.最后,运用DSM模型优化算法求解合理的维修流程模块k-划分,从定量角度得出小外场/大内场流程模块化优化模式.算例结果表明该方法可行有效.     

考虑飞机轮挡事件相关时间的航班时刻优化

针对航班延误问题,提出了从飞机轮挡事件的相关时间具有随机性的角度进行优化,建立了减少航班上轮挡及撤轮挡延误时间的概率约束型模型,并首次使用泰尔指数作为公平性目标函数。根据减少航班上轮挡延误、撤轮挡延误以及双延误的三种要求,可对建立的模型进行层次划分,从而达到不同的优化效果。以杭州萧山国际机场为算例进行算例验证,运用改进的粒子群算法进行求解,最终结果表明该模型对高峰期内的延误时间最高可减少26.4%,优化效果显著。     

水果运输调度问题的优化

针对带硬时间窗的水果运输调度问题(Fruits in Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,FVRPHTW),联系实际应用中水果易腐的特性及运输途中的路况因素,采用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法来对FVRPHTW求解,并分析3种算法的优缺点。实例证明,这些算法对求解水果运输调度问题是可行的,模拟退火算法略优于其他两种算法。