物流敏捷调运实现的研究

针对研究物流调运优化问题所遇到的困难,提出了基于适度递阶控制机制实现物流敏捷调运的基本思路.通过剖析在适度递阶控制机制下,构建出物流敏捷调运优化递阶控制模型TP.重点针对某实际问题,遵循模型TP的控制机制,提出了车辆配载优化模型与求解思路.研究表明,在同时考虑4条基本适用准则的情况下,实现了高装载率.     

考虑运输均衡性及车辆装载率的IBC吨桶物流网络规划模型

 为解决装车装船运输IBC吨桶的物流网络问题,重点考虑运输均衡性、车辆装载率,结合周期性运输物流场景,构建IBC吨桶物流网络规划模型。模型设立需求满足率时序指标实现均衡性物流网络规划,通过设置运输车辆的最低装载率约束提高物流网络总体的车辆装载率。算例分析结果表明:该模型能够提供运输费用更优且运输更均衡的物流网络规划方案。管理者可按物流情况选择适宜的车辆装载率及均衡运输方案,规划符合管理策略的IBC吨桶物流网络。     

集散区域快递物流车辆调度模型及其算法

在分析集散区域快递物流运输特点的基础上,研究了固定时间窗内多车型车辆往返运输的车辆调度问题,建立以运输总成本最小为目标的数学模型,并给出遗传算法求解办法。实例表明,该模型和算法能有效地满足物流车辆调度需求,降低企业的物流成本。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

多车型集配货一体化车辆路径问题研究

针对客户存在收货和发货双重需求的物流配送问题,讨论具有多种车型的集配货一体化车辆路径问题。在综合考虑各车型的固定成本和可变配送成本的前提下,以总成本最小为目标,以尽可能提高车辆满载率、减少出行次数为思路,构建多车型集配货一体化车辆路径优化模型。基于最小插入费用法设计初始可行解生成算法,通过引入基于概率的多算子邻域操作、最优解记忆装置、多准则终止原则对模拟退火算法进行改进,给出求解思路。设计算例并对多车型单/双向集配货模型的求解结果进行比较,以验证模型的实用性和算法的有效性。研究结果表明:使用改进后的模拟退火算法对构建的多车型集配货一体化车辆路径问题模型求解更直接简便,对多车型集配货一体化车辆路径优化后能有效降低配送成本。     

基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法

为在尽可能满足应急物流时间要求的前提下最大程度的节约运输成本,提出了一种基于离散蜂群的应急物流车辆调度算法.该算法首先综合考虑运输车装载容量和受灾点的单边硬时间窗约束,构建了以最小化配送成本为目标的数学规划模型,然后利用离散蜂群算法进行优化求解,通过引入离散差分搜索强化其领域搜索能力,同时借助侦查蜂进行个体淘汰操作,从而避免算法陷入局部最优.仿真实验表明,与基于蚁群算法的应急物流车辆调度算法相比,该算法具有较强的鲁棒性,能够快速获得应急物流车辆调度问题的优质解.     

需求响应式公交车辆调度模型和算法研究综述

需求响应式公交车辆调度（Demand Responsive Transit Vehicle Scheduling,DRTVS）是需求响应式公交运营计划中的重要内容,一个合理的车辆调度方案对降低运营成本、提高运营效率具有重要意义,为此分析和总结了近十年来国内外关于DRTVS的优化模型和求解算法.首先,简要介绍了DRTVS模型及求解算法的分类和定义;其次,分别从调度方式、站点类型、时间约束和车辆类型4个角度对调度模型的构建和优化进行了阐述;再次,整理总结了常见的算法类型,以及每种算法的求解效果和适用条件;最后,针对当前研究中存在的建模时考虑因素不全面、假设条件过于理想化、算法求解精确度较差等问题,对优化模型及求解算法未来的研究方向进行了探讨.研究结果表明：近年来有关研究主要以动态调度、可变站点、软时间窗和多车型为主;调度模型的优化目标同时考虑出行时间、运营里程、服务质量等因素;现有车辆调度模型缺乏广泛适用性和实际可操作性;针对求解算法研究发现,小规模调度问题主要采用精确算法求解,对于大规模调度问题,使用启发式算法进行求解.     

多车辆直运越库调度的建模与启发式算法

以最小化客户的最晚交货时间为目标,建立了多车辆直运越库物流调度问题的混合整数线性规划模型,并使用优化工具ILOG CPLEX求解得到了适当规模问题和小规模问题的精确最优解;基于最大加工时间(LPT)规则,提出求解多车辆直运越库物流调度问题的启发式算法,通过对中等以及大规模实例的数值计算,比较了混合整数线性规划模型和启发式算法之间的计算性能.结果表明,启发式算法具有良好的近似性能,所测24组实例中的相对误差不超过9.5%,接近于精确解.     

现代物流敏捷调运的运作体系与调运方式研究

针对一个具体的物流调运问题,提出了该问题的现代物流管理系统的总体架构,并就该总体架构下的敏捷调运优化子系统进行了深入研究。研究了基于角色协同的“物流会员”间自主匹配的网上物流敏捷调运的运作体系,以及“物流会员”自主匹配的网上物流敏捷调运方式,优化了物流调运的工作流管理,从而为物流调运各子系统的开发和敏捷调运的实施打下基础。实际的应用效果表明：该现代物流敏捷调运的运作体系与调运方式能有效支持物流敏捷调运的快速实现。     

基于改进C-K节约算法的第三方冷链物流企业车辆调度

针对冷链车辆调度中存在的配送任务重、配送成本较大、冷链物品的质量要求高、制冷追踪技术要求先进等问题,结合第三方物流企业的多商品多零售商特点,提出了新的基于改进C-K节约算法的单货栈第三方冷链物流企业的车辆调度模型.该模型以配送总成本最小为目标函数,以配送点时间窗要求、货物运输总时间限制、冷藏车体积容量和载重量限制为约束条件.以北京某第三方冷链物流企业的货物配送实例作为研究对象,利用C++编写算法程序实现了对模型的求解,求解结果验证了该模型的合理性.     

基于蚁群算法的灵巧卫星调度

灵巧卫星的出现将极大程度增加卫星对给定地面目标实施观测的可选方式和灵活度,使得灵巧卫星调度问题的高度组合特征更加突出,大大增加了卫星调度问题的复杂性和解搜索的寻优难度。分析了灵巧卫星调度问题的约束条件,建立了灵巧卫星调度的约束满足模型。提出了求解灵巧卫星调度方法的蚁群算法,对算法的状态转移规则、信息素更新规则以及安排观测窗口的规则做了详细描述;并提出了任务路径处理流程,以此产生调度方案,评价路径优劣,反馈给蚂蚁路径搜索阶段。通过实例计算,展现了灵巧卫星强大的观测能力以及方法的有效性。     

基于规则与生物免疫机理的多目标作业调度方法应用研究

敏捷制造单元是一个涉及多目标、多约束和多扰动的复杂系统，它的最优作业调度求解有很大难度。这里分析了敏捷制造环境的作业调度规律及其特点，建立了用于调度启发式规则集合，构造了基于生物免疫机理的作业调度算法，并对生物智能算法涉及的相关参数进行了分析与优化。并且以调度案例库中的部分案例为对象，给出了基于规则和生物智能计算调度方法的优化结果，及其与其他调度方法的对比分析。     

考虑云层遮挡的敏捷成像卫星调度方法研究

针对敏捷成像卫星调度问题,考虑云层遮挡因素,分析计算云层遮挡对卫星成像机会的影响;建立了考虑云层遮挡因素的调度模型;设计一种基于最大化成像收益规则的启发式算法;通过实验算例验证了本文对云层遮挡考虑的有效性。     

柔性制造系统的合作博弈调度

有多个加工和装配设备的柔性制造系统的生产包括零部件的加工和产品的装配过程.为适应敏捷制造,此系统需要有效的实时生产调度.文中就此提出了一种调度方法,首先根据产品装配结构对问题进行分解,得到多个易于调度的简单问题,形成对应的Agent,然后应用合作博弈理论,根据各Agent的重要性和装配约束获得Agent的排序,依此顺序在机器上按照规则进行生产安排,能够得到满足产品加工约束的近似最优调度结果.最后通过实验对所提出的算法进行了验证.     

基于演化博弈的敏捷车间单元动态调度

为了满足现代制造业的敏捷性要求,面向敏捷车间的单元动态调度方案设计开发,构建基于多代理系统的敏捷车间单元动态调度框架。基于文献述评,提出自上至下以及自下至上相结合的单元动态调度思想,分析单元动态调度的内涵及特征,建立融入模糊理论的单元动态调度综合满意度函数。考虑敏捷车间中Agent的有限理性以及决策支持信息的不完全不完美性,运用演化博弈论,给出Agent的资源优选演化稳定策略解释。接着,利用协同演化遗传算法求得面向多项工作任务的车间资源重组全局优化解,结合聚类分析法作出敏捷车间单元动态调度的最满意决策。最后提供陕西装备制造业的调度实例,验证了上述调度方法的有效性及可行性。     

优先级调度规则建模研究

基于规则的调度方法已广泛应用于各类调度问题的求解中。为揭示规则对调度系统所产生的具体作用,研究了调度规则的建模问题,并主要运用Ｐｅｔｒｉ网为优先级调度规则建模。文中首先分析了普通Ｐｅｔｒｉ网模型中分别存在于库所、令牌和变迁这三个层次上的顺序冲突现象,认为这些冲突可通过引入相应的优先级调度规则来解决;接着结合实例运用三种类型的扩展Ｐｅｔｒｉ网对各层次的优先级调度规则建模;最后通过分析规则调度系统的结构特征,指出可运用混合动态系统领域的有关理论来研究规则调度系统的建模、分析和控制问题。     

企业合作加工最优排序的0-1规划模型

提出企业设备资源不足时合作加工最优排序的0－1规划模型。有效的合作关系利于敏捷虚拟企业（AVE）的形成。     

基于仿真的调度规则组合决策研究

针对车间调度规则组合的多目标优化问题,提出了一种基于仿真的评估决策模型. 通过仿真获得不同调度规则组合下的方案集合,在利用层次分析法获得性能指标权重的基础上,采用灰关联理论计算各结果方案对于单项指标的关联系数,实现了基于灰色关联度的方案评估,并导出了最优的调度规则组合. 调度规则组合决策体现了用户对系统性能指标的要求,解决了传统依靠经验进行调度规则选取的问题,优化了制造系统的运行.     

Event-driven Dynamic and Intelligent Scheduling for Agile Manufacturing Based on Immune Mechanism and Expert System

Based on the biological immune concept, immune response mechanism and expert system, a dynamic and intelligent scheduling model toward the disturbance of the production such as machine fault, task insert and cancel etc. is proposed. The antibody generation method based on the sequence constraints and the coding rule of antibody for the machining procedure is also presented. Using the heuristic antibody generation method based on the physiology immune mechanism, the validity of the scheduling optimization is improved, and based on the immune and expert system under the event-driven constraints, not only Job-shop scheduling problem with multi-objective can be solved, but also the disturbance of the production be handled rapidly. A case of the job-shop scheduling is studied and dynamic optimal solutions with multi-objective function for agile manufacturing are obtained in this paper. And the event-driven dynamic rescheduling result is compared with right-shift rescheduling and total rescheduling.     

一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.