松约束模型运输问题的一种解法

文中以紧约束模型运输问题的最优解为基础,给出了一种解具有一次终止性的求解松约束模型运输问题最优解的计算方法。     

运输通道货运量分担率的目标规划模型

从系统角度出发,分析了综合运输通道内各类运输方式的经济技术特征;考虑了运输货物类型的多样性,运输方式与货物的运输相容性,以运输成本最小化和运输需求满意度最大化为目标,运输需求满意度采用最大化最小需求满意度方法,使得运输量与运输需求量比值最小的满意度最大化,以货物与运输方式的相容性为约束建立了1个多目标0-1混合整数线性规划模型;并设计了求解该模型的算法,通过1个算例对模型进行了数值演算以表明模型和算法的可行性。研究结果表明:考虑货物与运输方式的相容性约束,能实现各类运输方式的最大运输能力约束以及最小运量要求,使约束模型的约束条件简化;运用数学优化软件Lingo11.0对求解算法编程,分别对运输成本和需求满意度的单目标优化问题进行计算,在短时间内能找到最优解,而对多目标优化问题计算可得到有效解。     

列车运行调整问题的分解协调计算模型

针对列车运行调整问题集中式求解方法的不足,构建多目标优化列车运行调整的数学模型,并设计分解协调计算模型来求解.分解协调计算模型将求解过程分为4个层次,分别是将待调整列车分解为子调整列车集的协调分组层,确定子列车集优化目标的目标设定层,完成子调整问题求解的优化计算层和将各子问题解还原为原问题解的结果还原层.该计算模型能适应多种线路条件,也能适应不同列车调度员指挥的习惯偏好,并能快速求出优化解.     

工步排序问题的约束模型及其遗传算法的求解

针对加工中心上的工步排序问题,以辅助加工时间最短为优化目标,基于多色集合理论建立了问题的约束模型.在约束模型中,使用多色集合理论中的围道布尔矩阵,直观、全面地描述了问题的条件约束,并方便了计算机编程.在模型约束下,采用遗传算法求解,并详细描述了编码、交叉和变异等操作过程.由于引入了约束模型,问题的所有解都被控制在有效解范围内,因此缩小了搜索空间,保证了得出的解都是有效解,并且能提高收敛到最优解的速度.实例证明,在模型约束下的遗传算法能够很好地求解加工中心上的工步排序问题,排序结果满足条件约束要求且接近最优.     

轴辐式零担运输网络中集送货线路规划研究

根据零担运输企业集送货的运营流程,对集送货线路规划问题建立一个混合整数优化的数学模型并求解;然后提出了一个启发式求解算法.该启发式算法将该模型分解为多车场、带容量约束的集货规划和送货规划问题单独求解,并通过循环找到更优解.最后,通过对所研究企业在广东省的真实数据进行实验,得到改进的线路规划成本比当前模式节约达18.8%,为零担运输企业集送货线路的科学规划提供了参考．     

成本和时间约束下的集装箱运输的碳排放研究

随着中国集装箱吞吐量的不断增长,集装箱运输过程中产生的碳排放问题日益加剧。在对集装箱多种运输方式优化组合,建立加入多集装箱载货状态的成本,时间和碳排放的多目标规划模型,运用逐步法对模型进行求解。针对集装箱运输过程中差异需求,通过对成本和时间设置不同的约束,使得集装箱在运输过程中选择不同运输方式组合,从而达到碳排放量最少的目标。为实现集装箱运输企业不同需求下实施的碳排放控制策略提供科学依据。     

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题

考虑路段充电和时间窗的电动车取送货问题，以最小化车辆总旅行距离为目标，结合车辆容量约束、时间窗约束和电量约束等限制，决策一组最优的车辆线路。该问题公式化为一个混合整数线性规划模型，提出一种变邻域搜索算法求解该问题。数值算例用于验证模型的性质和算法的性能。结果表明：在小规模算例中，提出的算法只比商业求解器CPLEX差0.08%;但在大规模算例中，算法能求出高质量的可行解而CPLEX在规定时间内无法得到可行解。     

广州水上巴士换乘等待时间优化研究

提出了一种水上巴士换乘等待时间优化模型。在保证运营时间段与发船班次不变的情况下,协调各线路到达换乘站的时刻,建立了以总换乘等待时间最小为目标的换乘优化模型,针对该模型设计了遗传算法。以广州水上巴士西堤码头为例,用遗传算法进行求解,得出优化后的班次表。计算结果表明,通过协调线路在换乘站的到站时间,模型能有效减小总乘客换乘等待时间。所提出的遗传算法能更快地求出近似最优解,误差控制在可接受的范围。     

考虑最大风险约束的危险品运输网络优化研究

本文在定义危险品运输风险的基础上，建立了带有最大风险约束的危险品运输网络模型，模型考虑了网络中社会车辆对危险品车辆的出行时间及网络总风险的影响，并针对建立的模型采用了相应的粒子群算法进行求解。最后应用算例分析了模型和算法的有效性。计算结果表明，考虑网络最大风险约束能使危险品运输的网络总风险得到较大幅度的降低。     

机会约束规划在地对空雷达干扰资源优化分配中的应用

应用机会约束规划理论,研究了反空袭作战中地对空雷达干扰资源优化分配问题。首先,在给出雷达威胁等级判定模型的基础上,利用干扰压制区建立了地对空雷达干扰效果评定模型。其次,根据所建干扰效果评定模型,综合考虑干扰资源分配过程中存在的不确定因素,建立了双层模糊机会约束混合整数规划模型。最后,利用可能性测度理论,将干扰资源优化分配模型清晰化为双层混合整数规划模型,通过求解混合整数线性规划来获取优化分配模型的最优解。仿真算例表明:所建的干扰资源优化分配模型不仅能够有效处理分配过程中的不确定信息,而且能够在本级干扰效果最大化的同时实现全局最优化;模型的求解算法针对性更强,非常适合求解该问题。     

区域综合货运枢纽布局优化模型研究

区域综合货运枢纽布局优化是区域综合运输体系规划的重要内容之一。首先,基于区域货运系统运输费用最小,建立了区域综合货运枢纽布局优化模型。然后,提出了基于联合运输的区域货物综合运输网络构建方法,并在一般联合运输路径概念的基础上,提出了货物联合运输合理可行路径的三个约束条件,即合理的方式序列、合理的运距和合理的换装次数。其次,提出了基于超级网络和遗传算法的模型求解方法,并在枢纽之间增加了虚拟专用路径。最后,通过算例对模型及求解方法进行了验证。     

铁路货物快运服务网络鲁棒性优化方案

针对计划期间货运需求的波动情况,构建了铁路货物快运服务网络设计鲁棒优化模型。通过对比传统铁路货物快运服务网络设计基础模型,以总运输成本最小为目标,决策内容隐含车流的中转方案和摘挂方案、列车编组计划、运到期限等运输服务约束,采用和声搜索算法对模型求解,循环迭代至获取较优结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对运输需求变动的适应性较强,且运到期限增大,总成本减少。     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

实际约束条件下多配送中心物流车辆调度优化

传统方法难以解决有时间窗等具有实际约束条件,且调度结果并非最优,提出一种基于变邻域搜索算法的多配送中心物流车辆调度优化方法。对多配送中心物流车辆调度优化问题进行分析,在分析结果的基础之上构建实际约束条件下多配送中心物流车辆调度数学模型;利用变邻域搜索算法求解物流车辆调度模型的最优解,完成实际约束条件下多配送中心物流车辆的调度优化。实验结果表明,采用所提方法进行多配送中心物流车辆调度,其总运输时间短、运输总费用低,调度结果较优,且符合实际约束。     

货物运输服务网络设计频度模型的研究

从运输需求、基础设施和运输组织的角度,系统研究了货物运输服务网络设计方法.其目标是在既有运输资源条件下,确定使总体费用最小化或利润最大化的运输服务集合,实现运输企业运力资源的优化配置和有效利用,同时满足客户的运输需求.在分析运输服务组织策略及其效益的基础上,建立了货运服务网络设计问题的频度模型,提出了一种基于分解法的启发式算法,并通过算例分析表明本文所述方法是可行的.     

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.     

城市货物换装站非约束选址模型及其遗传算法

结合城市货物运输的具体特点及连续选址问题的复杂性,在分析城市货物换装站非约束选址问题特点的基础上,建立该问题的优化数学模型,并构造求解问题的有效遗传算法．算法中设计了基于表上作业法或单纯形法的嵌入式适应值计算方法,并采用确保浮点数编码个体有效性的遗传操作方法．实例计算表明,本文提出的模型与算法能够有效地解决城市货物换装站非约束选址问题．     

一类新的救援物资运输模型的求解

研究一类新的救援物资运输模型,在基本最短时限运输模型中考虑运输量对运输时间的非线性影响,采用最大流算法及二分法搜索,给出多项式时间算法,该算法能较快地找到最优运输方案．     

线路与编组站能力限制下的车流组织模型与模拟退火方法

研究了在线路能力、编组站能力（改编能力、通过能力及可利用的调车线数量）与装卸车能力受限条件下的车流组织方案优化问题．其目标是最小化集结费用、改编费用、换算车公里费用，以及组织始发直达而产生的换算车小时消耗，并满足车站和线路的有关能力限制．为此，建立了该问题的两类数学优化模型：大规模的非线性混合整数规划形式和非线性０—１规划形式．基于此类问题的难度，采用了模拟退火算法处理所建模型，其有效性通过对两类不同网络的例子计算得到了证实     

面向长途客运公交化服务的高速公路网路径选择优化模型

摘要：现代交通运输系统及城镇化发展,推动了地区性的共城市化,促进了市郊及城际客运交通需求的持续增长。高速公路作为全国公路网的最重要组成部分,不但是社会经济发展的主动脉,在长途旅客运输中也发挥着重要的作用。为了对高速公路长途客运中的公交化服务问题进行研究,本文建立了以高速公路为载体的长途客运公交化服务优化模型,并采用Dijkstra算法对模型进行求解。研究结果表明：通过运用本文所构建的模型及算法能够得到不同需求状态下的最优方案,从而找到服务效率最高的路径。本项研究可以为长途客运公交化服务水平的提升提供理论支撑。