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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
为了实现配送的路径优化,结合战时极其重要的物资--成品燃油,提出了多属性道路网络下成品燃油战时配送的路径优化问题.综合考虑战时配送VRP(vehicle routing problem)的多个评价目标,基于重要性的多目标分层优化思想,分析建立了问题的完全分层优化模型.将进化算法和传统优化技术相结合,构造了模型的两层求解算法,第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA(genetic simulated annealing algorithms)算法,第二层采用枚举法.实验表明,所构造的算法较标准遗传算法更有效.  相似文献   

2.
城市物流中多目标配送模型   总被引:5,自引:1,他引:4  
提出了VRP问题的多目标数学模型,基于此数学模型,概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解,克服了遗传算法参数设置主观的弊病,运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终,通过试验得出了比较满意的结果,证明了该算法的可用性。  相似文献   

3.
从提高装配运输系统运作效率及效益的角度出发,综合考虑配送时窗、配送重量、体积及车辆装载力等约束因素,建立了单车辆配装运输决策模型.通过遗传算法应用在模型中的适应性分析及可能存在的问题或缺陷分析,采用自然数编码、最大保留交叉及自适应交叉变异等技术以遗传父代优良特性、改善算法的早熟及进化停滞现象并增强其寻优性能.算法中嵌入配送重量、体积及配送时窗约束检验子程序以减小编码难度并提高解的精准度.最后以实例说明模型的应用,并指出进一步的研究方向.  相似文献   

4.
为优化供应链系统库存控制策略,研究了面向实体的供应链系统动态运转的仿真模型,分析了供应链系统构成实体的属性、活动、事件和状态转移的处理方法;运用遗传算法,研究了供应链系统库存控制策略的进化仿真方法.将模型和遗传算法相结合,采用Delphi软件开发工具,研制出供应链系统库存控制策略的进化仿真软件.采用日利润作为优化目标,进行示例分析计算,进化仿真得到的结果较传统方法计算结果提高效益10.2%.  相似文献   

5.
针对电子商务物流配送中遗传算法易陷入局部最优的不足,比较研究了在货车最大路程受限的约束条件下的物流配送效果,分析了自适应遗传算法和节约遗传算法在车辆配送模型中的性能,并通过仿真实验得到最优配送路径。仿真结果表明,自适应遗传算法能明显降低配送过程的总代价值,收敛速度快,克服了遗传算法和节约遗传算算法易陷入局部最优的不足,提高了配送模型的有效性和实用性。  相似文献   

6.
对共同配送路径优化及成本分摊问题进行一体化分析,构建多配送中心、多货种条件下的共同配送作业模式双层规划数学模型.其中,上层模型用于优化配送路径,下层模型用于在联盟内实现配送成本的分摊.设计使用遗传算法对所提出的问题进行求解.采用基于扫描的算法产生初始种群;结合Shapley值法设计配送成本分摊机制;为避免陷入局部最优解,在进化过程中引入内部扰动与外部扰动过程.通过算例求解结果可以看到,在共同配送条件下,联盟总体成本及各配送中心成本均大幅下降,可为共同配送实践作业提供决策参考.  相似文献   

7.
为研究预制构件生产-运输-装配一体化的建造调度优化问题,构建装配式构件全过程的多目标调度优化模型.优化模型将预制构件3个阶段的优化作为一个扩展的生产车间调度优化,并采用改进的双种群遗传算法对模型进行求解.结果表明:改进的双种群遗传算法能够显著提高遗传算法的搜索效率;优化模型能够有效地减少总完工时间和并行机器的总机器成本.  相似文献   

8.
基于准时制生产方式(JIT)提出对混流装配线进行工位组划分并安排配送车辆进行配送服务的优化方法.为保证混流装配线生产过程不发生缺料停产的情况,以配送车辆的承载能力与消耗工位配送时间窗为约束,配送车辆满载率与工位物料需求紧急程度为优化目标构建优化模型.运用遗传算法对模型进行求解,优化单个工作日总配送次数及配送车辆数量,给出配送工位组划分及车辆调度方案.最后,实例验证表明该方法具有可行性和有效性.  相似文献   

9.
基于现实中客户对服务时间窗有特定偏好,将最大化客户满意度作为优化目标,对双目标时间窗指派车辆路径问题展开研究.在该问题中,供应商需为每一客户许诺一个服务时间窗.在许诺服务时间窗时,服务期间客户每天需求量尚未确定.在构建了混合整数线性规划模型的基础上,采用不同约束处理依据帕累托方法设计了2个多目标遗传算法:抛弃法约束处理多目标遗传算法和无参约束处理多目标遗传算法.经数值试验测试表明,2个多目标遗传算法都能获得有效的非支配解集,抛弃法约束处理多目标遗传算法的求解质量显著地优于无参约束处理多目标遗传算法.另外,客户满意度与期望配送成本之间存在着制约关系,客户满意度从最小到最大的提升率高于期望配送成本的提升率.  相似文献   

10.
以具有多台自动导引车(AGV)的智能生产车间为对象,以完工时间、AGV数量以及惩罚成本的最小化作为优化目标,构建作业车间多目标调度优化模型.针对多目标调度优化模型的求解需求,提出一种自适应多目标遗传-差分进化算法(AMOGA-DE),采用多段式实数编码的染色体表征调度方案,利用遗传算法获得模型优化解,融合差分进化算法和外部Pareto解集档案构建技术以改进解的质量,引入自适应策略以提高算法的收敛速度,实现多约束条件下AGV系统的多目标调度优化.以一个具有多台AGV的智能制造车间为例进行案例分析,得到调度方案.将AMOGA-DE与NSGA-Ⅱ、SPEA2算法应用于3个不同规模问题,研究结果表明:AMOGA-DE算法具有更快的收敛速度,能得到更好的优化结果,在不同规模的算例上获得了分布均匀且具有较高质量的Pareto解集.  相似文献   

11.
针对集疏港高峰时段,因集卡不均衡到达港口造成的闸口、堆场以及公路运输网络的拥堵,提出在有效的预约机制下,通过划分某时段的预约时间窗与预约份额,以效益最大化为原则,优化到达各进出口箱区完成送取箱任务的港外集卡调度计划.以所有港外集卡作业总时间与集卡调用数量对应的双目标成本值最小为目的,建立港外集卡送取箱预约优化模型,并用设计改进的遗传算法对模型进行求解.最后通过算例对模型和算法的有效性进行了验证.结果表明,所构建的模型能够有效降低港外集卡的调用数量以及港外集卡的在港时间,可以为港口与运输企业提高经济效益.  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
基于遗传算法的Job Shop静态调度算法   总被引:12,自引:0,他引:12  
研究了具有柔性加工路径的Job Shop静态调度问题,并考虑了与操作序列有关的工件安装时间和工件到期时间的约束。提出了一种将遗传算法和分派规则相结合的调度算法,用遗传算法决定各工件的每个操作应分配到哪台机器上加工,而对每台机器则运用分派规则来决定相应工件在此机器上加工的次序和开始加工时间,遗传算法中的进化机理使得该算法有可能得到最优调度结果。最后给出了此调度算法的仿真结果。  相似文献   

14.
遗传算法(GA)为求解电力系统经济调度问题提供了一条新的途径.研究了基于双链态基因模型的遗传算法(DGA),给出了显性基因和隐性基因选优准则.应用DGA建立了电力系统经济调度的遗传算法模型,该模型易于考虑系统负荷平衡、用水限制和梯级水电厂之间的水流流达时间等约束条件.在pentium计算机上对由两个火电厂和含有四个梯级水电厂组成的系统进行了仿真计算,取得了满意的效果.  相似文献   

15.
基于协同进化遗传算法的水库群供水优化调度研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对水库群供水优化调度问题,介绍了一种改进的协同进化遗传算法。该算法针对求解高维、复杂的水库群优化调度时多约束条件难以处理、计算机时长、易陷入局部最优解等缺陷,建立了相应的罚因子的评价机制,生成了两类进化子种群,运用改进遗传算法同时对不同种群进行操作,并将其应用在滦河下游六水库联合供水优化调度中。实例计算结果表明,用该算法求解水库群供水优化调度问题,结果可靠、合理,计算效率高。  相似文献   

16.
主要对卡车运输露天矿定铲配车条件下的卡车调度决策方法进行了探讨。提出了用“煤岩货流量分配”与计算机模拟相结合的一种调度决策方法。该调度方法结合研究课题对霍林河露天矿进行了详细地开发研究.并可给出卡车调度决策方案。  相似文献   

17.
为了满足城市产业聚集区乘客出行的个性化需求,同时缓解路网过饱和问题,提出了考虑拥堵道路停车惩罚的定制公交调度模型。分析定制公交运营条件和调度规则,标定拥堵道路停车载客成本惩罚函数和违反乘客时间窗惩罚函数,以乘客在车时间成本、车辆运行时间成本、违反乘客时间窗惩罚成本和拥堵道路停车惩罚成本构成的系统总成本最优为目标,建立了响应实时需求的定制公交调度决策模型。设计了改进遗传算法和插入算法进行问题的求解,以中关村软件园为实例来验证模型和算法的有效性。结果表明,定制公交在班次时长、满载率以及成本控制等目标上均能达到预期效果,模型和算法具有一定的可行性。  相似文献   

18.
多约束条件车辆路径问题的二阶段遗传退火算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对多约束条件的多配送中心有时间窗车辆路径问题,提出了一种二阶段遗传退火算法.在第1阶段,使用遗传算法对客户按供应量和路径长度进行模糊分区;在第2阶段,采用二维变长染色体编码及相应的遗传算子进行混合遗传算法的全局优化.在初始种群生成和交叉、变异算子中采用了随机贪心算法以避免无效解,并利用退火选择来提高种群的多样性.实验结果表明,二阶段遗传退火算法可加速收敛,提高搜索效率,在模糊分区上的搜索速度较之标准遗传算法提高了3~10倍.  相似文献   

19.
针对传统公交调度方案容易导致运营经济成本和乘客时间成本的不合理分配问题,提出了一种基于NSGA-Ⅱ算法的多目标公交调度优化模型。综合公交车辆运营成本、乘客出行成本及乘车舒适度三个目标函数,建立公交调度优化模型,通过非支配排序遗传算法对模型的pareto最优解进行计算。最后以深圳市某路公交为实例,通过采集线路参数,计算得到该线路最优发车间隔。验证了NSGA-Ⅱ优化算法在公交调度中的有效性,对公交运营与线路改善有一定的借鉴意义。  相似文献   

20.
阐述了汽车运输露天矿内部规律性,提出适合汽车运输露天矿的模拟方法,建立了定铲配车条件下以最短路径和最优货流方案为重车调度依据,以汽车与挖掘机的从属关系为空车调度依据的卡车调度模型,具有广泛的适用性和实用性。模拟模型能够准确可靠地模拟汽车运输露天矿的生产系统,分析现实系统存在的问题,并提出改进方案。通过对霍林河露天矿的实例研究,加强了该矿的卡车调度管理,理顺了采、运、排环节的关系。  相似文献   

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