城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

进攻战斗电子对抗兵力需求的三层规划模型

为解决电子对抗兵力需求的作战预测问题, 估测合同战斗中不同作战阶段的兵力数量需求, 提升指挥作战效率与效果, 提出一种基于三层规划的电子对抗兵力需求模型。首先, 在详细分析陆上战术进攻战斗中电子对抗作战方式的基础上, 提出电子对抗规范交战模式。其次, 根据作战方式和作战阶段划分，建立电子对抗兵力需求的三层规划模型。然后，在使用模糊隶属度量化模型变量的基础上引入满意度函数算子, 通过遗传算法求解出各层最优满意度, 进而得到最优兵力需求。最后，通过算例仿真, 得到3个不同作战阶段电子对抗的最优兵力需求, 并通过与3种多层规划求解算法的对比, 表明了所提算法的适用性和结果收敛的高效性。     

基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

基于改进物元可拓模型的光充储系统运营效益评价

随着光伏发电规模的不断扩大和储能技术的快速发展,光伏发电和储能系统的结合逐渐得到应用,其运营效益可以有效地衡量光充储系统的经济性,也是系统进一步推广的关键.通过建立4个层面18个指标的光充储系统运营效益评价指标体系,并采用了主客观结合的组合赋权模型,结合改进的物元可拓模型对光充储结合系统的运营效益情况展开评价,并对评价结果展开分析.结果 表明:光充储系统总体的运营效益状况良好,并且所构建的光充储系统运营效益评价模型能够进行有效评价.     

基于免疫遗传算法的医疗器械物流园区选址研究

在新医改的大背景下,中国已经超过日本,成为世界第二大医疗器械市场。物流园区作为医疗供应链中重要的一环,其建设过程及选址规划的合理性都会对整个医疗器械市场起到举足轻重的影响。基于此,该文探讨了医疗器械物流园区选址的理论框架,分析了对园区选址的影响因素,建立医疗器械物流园区选址模型,并应用免疫遗传算法得出最优选址方案。     

启运港退税政策实施中的港口选择模型

在保税港区对周边内陆干港与内贸港口实施启运港退税政策的背景下,基于用户均衡货流分配理论,构建实施启运港退税政策的港口(启运港)选择模型.模型可在既定总投资额的约束下,以区域社会经济效益最大为目标,确定启运港的数量与位置.设计嵌入Frank-Wolfe算法的遗传算法求解模型,并使用大连港腹地的出口数据进行实例分析.结果表明:依托大连保税港区实施启运港退税政策后,哈尔滨等七地被选为启运港,价值388.6亿美元的出口货物所在企业每年能够提前10～25天获得退税款46.7亿美元.上述模型和算法可为政府制定、实施启运港退税政策提供必要的决策支持.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.