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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 62 毫秒

1.  基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法  
   周炳海  谭芬《东北大学学报(自然科学版)》,2018年第39卷第3期
   为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.    

2.  共同配送选址-路径优化模型与算法  
   李珍萍  赵雨薇  张煜炜《重庆大学学报(自然科学版)》,2020年第43卷第1期
   以北京市奶制品配送问题为场景,研究了共同配送选址路径优化问题。建立了两层级带容量约束的共同配送选址路径问题的混合整数规划模型,设计了求解模型的三阶段算法。第一阶段采用基于遗传算法的带容量限制的K-means聚类方法,将客户划分为若干客户集;第二阶段计算每个备选配送中心为每个客户集提供服务的最优配送路径及成本,在此基础上将共同配送中心选址与第二层级配送路径优化问题简化为配送中心选址和客户集分配问题,建立数学模型并利用Lingo软件求解;第三阶段确定从物流中心到共同配送中心的最优配送路径。通过对比两大品牌奶制品在北京地区各商超的单独配送与共同配送成本,验证了模型和算法的合理性和有效性。研究结果为解决不同类型产品共同配送网络优化等问题提供了决策依据。    

3.  改进的和声搜索算法在快递配送路径优化中的应用  
   刘杰《佳木斯大学学报》,2013年第4期
   将一种改进的和声搜索算法应用在快递配送的路径优化中,并通过数据仿真和实验比较了两种算法的运算性能.实验结果表明,改进后的和声搜索算法在解决路径规划这类离散问题时在逼近性和稳定性两个方面具有更好的表现.    

4.  废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法  
   王海燕  张岐山《系统工程理论与实践》,2013年第33卷第8期
   废弃物处理设施是典型的“Semi-desirable”设施,其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标.废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP),目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究.以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象,提出基于扩散距离的负效应测度方法;建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型;设计DRECWA-LS算法,结合启发式优化策略,求解收运计划对应的周期性选址-路径问题,并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索,同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题.算例结果显示:算法能成功求解较大规模问题,具有较高的求解质量和运算效率.    

5.  基于和声搜索算法的快递配送路径优化研究  
   刘杰《陕西理工学院学报(自然科学版)》,2013年第5期
   研究了在电子商务环境下新兴的启发式和声搜索算法在快递配送路径优化中的应用,根据案例和实验得出区域内快递配送路径优化的方案,通过实验数据和传统的遗传算法做了比较,分析了两种算法在解决路径优化这类离散问题中的特点和利弊。    

6.  Job-shop调度问题的离散布谷鸟搜索算法求解  
   储泽楠  王庆喜《信阳师范学院学报(自然科学版)》,2015年第3期
   在布谷鸟搜索算法的基础上,提出了一种基于升序排列的离散布谷鸟搜索算法( DCS),使用该算法求解Job-shop的经典LA问题。仿真数据显示,该算法在收敛速度、精度和稳定性方面都明显优于粒子群优化算法和萤火虫优化算法,显示出DCS算法的可行性和有效性。    

7.  基于电动物流车的充电和换电设施选址模型  
   杨磊  郝彩霞  唐瑞红《系统工程理论与实践》,2019年第7期
   本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.    

8.  两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法  
   李想  李苏剑  李宏《北京科技大学学报》,2017年第39卷第6期
   针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.    

9.  求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法  
   孙小军《大连理工大学学报》,2015年第55卷第2期
   基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法。该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化。混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度。分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度。最后采用国际通用标准测试集 Benchmark Problems 进行测试。结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法。    

10.  网上超市订单分配与物流配送联合优化方法  
   张源凯  黄敏芳  胡祥培《系统工程学报》,2015年第2期
   针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.    

11.  B2C物流配送网络双目标模糊选址模型与算法  被引次数:1
   张晓楠  范厚明  李剑锋《系统工程理论与实践》,2015年第35卷第5期
    基于B2C "配送-退换同时"的物流模式及配送业务特点,集成设施选址-分配和路线优化,研究模糊需求下的B2C物流设施选址问题. 针对选址-分配的模糊性和静态性、配送的确定性和动态性特征,以物流总费用为主目标函数,以配送中心流通费用、车辆派遣费用、 配送费用总和为子目标函数,建立了有配送中心容量静态约束和车辆动态负载量约束的双目标模糊选址模型,设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解.选取合适的测试算例验证了算法的有效性,探讨了客户需求模糊区间宽度和商品退换率对物流选址结果和各项费用值的影响.实验结果表明,所设计的算法对解决这类复杂问题合理有效.客户需求模糊区间宽度与车辆利用率和车辆路线总长的波动区间、平均车辆路线总长度、配送费用正相关,且宽度较窄时,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用不变,超过一定范围,选址结果、车辆派遣费用和配送中心流通费用改变.商品退换率与流通费用和物流总费用正相关,但不会影响选址结果和其他费用.    

12.  基于改进离散微粒群优化算法的混流装配线多目标排序  
   董巧英  阚树林  桂元坤  蔡纯之《系统仿真学报》,2009年第21卷第22期
   产品投产排序是混流装配线有效运作的关键,它是标准微粒群算法无法直接应用的离散空间问题.提出改进离散微粒群优化算法来解决混流装配线多目标排序问题.提出了适应离散编码的粒子位置编码方式,有效避免了不可行解的产生,提高算法效率.引入了动态参数及自适应逃逸机制增强了粒子的多样性和搜索性能.分析了装配线参数变化对目标函数和相应投产序列的影响,并确定出了能够获得最优解的合理参数范围.提出评价指标对改进离散微粒群优化算法与基本离散微粒群优化算法进行了对比,对实际混流装配线的仿真实验表明提出的改进微粒群优化算法可以直接应用于离散排序问题,是一种高效的混流装配线排序算法.改进微粒群优化算法与遗传算法的仿真实验对比显示了提出方法在混流装配线排序问题中的优越性.    

13.  基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法  
   杜纲  钟石泉《系统管理学报》,2009年第18卷第4期
   提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.    

14.  三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究  
   黄凯明  卢才武  连民杰《系统工程理论与实践》,2018年第3期
   基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.    

15.  TFT-LCD 制造cell阶段多目标绿色调度问题研究  
   刘庭宇  叶春明  赵灵玮  郭静《上海理工大学学报》,2020年第42卷第2期
   针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)制造cell阶段的多目标绿色调度问题,构建了最小化最大完工时间、总能耗和总生产成本为目标的优化模型。采用基于机器和工序的两段式编码,使用在步长因子前加入动态系数的改进布谷鸟搜索算法,结合双元锦标赛和动态淘汰制,根据聚集距离法筛选Pareto最优解来获得Pareto最优解集,对TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题进行求解。结果表明,改进布谷鸟搜索算法优于标准布谷鸟搜索算法和带精英策略的快速非支配排序遗传算法,可以提高TFT-LCD制造cell阶段多目标绿色调度问题的求解效率和质量。    

16.  适于配送车辆导航路径规划的改进型粒子群优化算法  
   温惠英;徐建闽《华南理工大学学报(自然科学版)》,2009年第37卷第7期
   路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要的模块。为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略方面进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证算法的有效性。结果表明该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性。    

17.  带时间窗的4PL路径优化问题的两阶段求解  
   黄敏  薄桂华  谢大叶《东北大学学报(自然科学版)》,2013年第34卷第2期
   以第四方物流(fourth-party logistics,4PL)为背景,针对带有时间窗约束的4PL路径优化问题,设计了一个两阶段算法.该算法首先根据和声搜索算法的优化机制在配送网络多重图上产生一个简单图,然后采用删除算法求出简单图上的前K条费用最短路径.该算法能确保产生的解是合法的连通路径,不需要对非法路径进行修复,能保留解的信息且节省大量的计算时间.对不同规模的3个算例进行求解,并与传统的和声搜索算法和枚举算法进行对比分析.结果表明,本文算法的求解效果优于传统的和声搜索算法和枚举算法,是求解该类问题的有效算法.    

18.  适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法  被引次数:1
   章权  温惠英  孙博《华南理工大学学报(自然科学版)》,2011年第39卷第8期
   车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群优化(PSO)算法,在求解VND问题上取得了很好的效果.通过简单算例验证模型和算法的结果表明,该算法具有快速的运算能力和较好的收敛性.    

19.  铁路行包基地及配送点选址规划模型与算法  
   尹传忠  卜雷  程学庆  蒲云《系统工程》,2006年第24卷第1期
   铁路行包运榆向现代物流方向发展,行包物流基地选址及配送点规划是十分重要的环节。同时,铁路行包运榆存在着客户复杂,受车站位置及列车运行情况约束等特点。文章结合物流配送中心选址问题的方法,给出铁路行包基地及配送点规划的教学模型,应用扫描法构造问题尽可能好的初始解,通过基于局部搜索的启发式算法对初始解优化,得到优化解。用一个实例验证模型及算法的可行性。    

20.  适于车辆路径规划的改进型粒子群优化算法  被引次数:2
   温惠英  李俊辉  周玮明《华南理工大学学报(自然科学版)》,2009年第37卷第7期
   路径规划在车辆导航系统中具有举足轻重的作用,是配送车辆导航系统中的一个重要模块.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文章以点对点模型为基础,对基本粒子群优化算法在初始种群的产生方法和种群的进化策略进行改进,提出适于配送车辆导航中路径规划点到点模型的改进型粒子群优化算法,并通过仿真试验验证了算法的有效性和快速运算能力.    

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