容量受限型设施定位模型及遗传算法

针对公路枢纽规划，建立了一类容量受限型设施定位问题的数学模型，给出了求解该模型的遗传算法。对模型目标函数、约束条件的构成和限制进行了分析，建立了简洁、合理的关系式。站场的容量受限使得模型更能反映实际情况，优化后的总费用也比随机建站的费用大大缩减。鉴于该问题属于NP—hard问题，采用符号编码方式的遗传算法，合理体现了问题的特点并使得问题规模得到有效控制。通过某城市公路枢纽规划的实际应用，表明提出的模型和算法实用可行。     

区域物流系统的优化模型

对区域经济物流中的物资调运、仓库合理布局、产品产量和库容确定等问题进行优化分析和研究,提出一种整合的区域物流系统优化模型,应用混合整数规划方法对模型求解将模型运用到农业生产的案例中,且通过计算实例验证了该算法的正确性,该模型能解决区域经济实际物流中的一些实际问题．     

基于FFD改进算法与遗传算法的文件存盘模型

本题针对文件备份存盘问题进行分析,建立了两个可以推广解决实际问题的模型。模型1：基于FFD改进算法建立动态规划模型,运用C语言程序编写算法求解,求出最优解并进行检验;模型2：基于基本的遗传算法,建立文件存盘问题的较精确模型。模型在一定程度上可以给最优资源分配等问题提供思路。     

生物质资源库存-路径整合优化问题研究

库存和路径是供应链中两个重要决策问题。本研究旨在整合优化生物质资源供应链中的设施库存和车辆路径，将总成本降至最低。本研究在优化供应链中车辆路径规划问题时，加入对设施库存问题的考虑，通过对两个问题的整合优化来减少牛鞭效应的影响。针对整合出的生物质资源供应链库存-路径优化问题建立混合整数规划模型。由于问题的计算复杂度较高，导致求解问题会消耗大量时间，为此开发混合启发式算法(HHS)实现高效决策。通过算例测试验证了模型及算法的可行性，计算结果可应用于实际的生物质资源供应链库存和路径。CPLEX精确解和HHS算法近似解的比较表明HHS算法可求得十分接近精确解的近似解且更加高效。     

求解FDCP模型问题的ABC算法

为了对模糊规划领域中存在的模糊相关机会规划(fuzzy dependent-chance programming,FDCP)模型问题进行计算,提出了模糊模拟技术与人工蜂群算法相结合的求解FDCP模型问题的求解方法。该算法运用模糊模拟技术来求解模糊机会函数,ABC算法则用于寻优,给出了完整的求解FDCP模型问题的ABC算法流程。通过与经典的求解算法相对比,本文的算法搜素效率更高,具有一定的求解优越性。     

炼钢－连铸最优炉次计划模型与算法

对钢铁厂炼钢－连铸计划与调度中的炉次计划建立了一个最优炉次计划混合整数规划模型．为了用遗传算法求解这一带约束条件的混合整数规划模型，提出了一种染色体的构造策略和交叉、变异方法，解决了迭代过程中满足可行性要求的问题，经用实际数据进行计算，表明所给模型和算法是有效的．     

目的规划在辅助经营决策中的应用

本文探讨目的规划在辅助经营决策中的应用,文中讨论了经营目标的确定,运用目的规划分割式算法,对所建立的目的规划模型进行了求解,并提供了灵敏度分析的结果。     

电动公交车线路和充电设施及策略规划方法研究

针对电动公交车充电设施配置不合理的现象,对电动公交车线路和充电设施及策略规划方法进行研究。综合考虑充电站及充电桩配置与公交线路运营特征设计参数两者的相互影响,以充电等待时间和运力为约束条件,建立社会福利最大化模型。基于两种不同的充电策略,讨论其对充电站内车辆排队充电等待时间的影响。以拉格朗日函数求解算法和遗传算法对模型进行求解,并以苏州市931路纯电动公交线路为算例对模型与算法进行了验证。研究结果表明,相比于遗传算法,基于拉格朗日函数的求解算法效率更高,求解结果更稳定。根据所构建模型设计的充电桩数量及线路运营特征参数,在满足充电等待时间约束的条件下可以实现社会福利最大。该研究所提出的模型可为电动公交车线路规划提供决策依据。     

基于粗糙集模型的公共设施布局问题研究

针对公共服务设施规划布局问题,建立了相应的粗糙集模型,从而把设施布局问题转化为粗糙集属性约简问题.并利用粗糙集理论中基于信息熵的约简方法对布局问题进行求解.最后通过实例验证了该方法的可行性和有效性.拓展了粗糙集理论在现实问题中的一个重要应用.     

钢铁企业产成品出厂计划模型与优化方法

以某钢铁企业产成品出厂计划为背景,建立了产成品出厂计划多目标01规划模型,采用Bellman和Zadeh模糊决策方法对多目标函数进行了处理,并针对问题特点设计了改进的遗传算法对模型进行求解·通过对实际应用中一些问题求解,验证了模型、算法的有效性,得到了令人满意的结论·     

定位路线问题的两阶段禁忌搜索算法研究

定位路线问题是定位配给和车辆路线问题的集成。分析了定位路线问题的含义,建立了此问题的数学模型,并用Lingo 10.0验证了模型的正确性。由于该模型属于NP-hard问题,设计了两阶段禁忌搜索算法:第一阶段用禁忌搜索算法求解定位配给问题,确定设施定位及客户分配;第二阶段用禁忌搜索算法求解车辆路线问题,经过两个阶段的多次迭代求得定位路线问题的优化解,通过实例计算验证该算法的可行性和有效性。     

设施选址问题中的基础模型与求解方法比较

设施选址问题广泛存在于国民经济的各行业中。通过回顾选址问题的发展,重点比较分析中值选址问题与覆盖选址问题中的两类模型,并对模型在实践应用中的求解方法进行列举和总结比较,梳理设施选址问题的相关研究,以期为选址决策者提供参考。     

带约束多设施选址分配模型与基于变分不等式的启发式算法

设施选址问题在生活、物流、军事中有着非常广泛的应用.主要考虑设施有约束限制以及设施间存在相互运输的情形,提出一个约束多设施选址模型.目标是在平面上的约束区域内选择多个设施,使得这些设施到各个需求点以及各个设施间的距离和最小.提出了基于变分不等式方法的交替选址-分配启发式算法解决此模型:在分配步,采用最近中心再分配算法将顾客分配给设施;在选址步,先将子问题转化为等价的变分不等式问题,再用投影收缩方法求解相应的变分不等式问题.分析了问题及算法的一些性质,并给出了数值试验,证明了算法的有效性.     

Capacitated Dynamic Facility Location Problem Based on Tabu Search Algorithm

Facility location problem is a kind of NP-Hard combinational problem. Considering ever-changing demand sites, demand quantity and releasing cost, we formulate a model combining tabu search and FCM (fuzzy clustering method) to solve the eapacitated dynamic facility location problem. Some results are achieved and they show that the proposed method is effective.     

应急物资多式联运鲁棒路径优化

为解决灾后应急物资多式联运路径优化问题,考虑到应急物资运输网络的不确定性,针对各种运输方式的发班时刻限制,建立了不确定环境下带班期限制的应急物资多式联运鲁棒路径优化模型。同时考虑到计算机求解的NP难问题,设计了大变异遗传算法以及自适应遗传算法进行求解,并通过数值案例,对两种算法的求解结果进行了对比分析。研究结果表明：本文所设计的模型及算法可在不确定环境下快速选择出一条时效性好、鲁棒性强的应急物资调拨路径。     

一个具有仓库容量选择的两阶段设施选址问题的模型及算法

设施选址及其规模选择优化对供应链的长期战略成本和运营成本有着重要影响,是提高企业利润和竞争力的关键决策之一,也是运筹优化领域研究的热点与难点.针对已有的两阶段设施选址问题(two-stage facility location problem,TSFLP)研究中缺乏对设施容量选择的优化,在设施选址问题基础上引入了设施容量选择的优化,同时确定了工厂的位置、仓库的位置和容量、从工厂到仓库的产品流以及客户到仓库的分配,建立了以最小化总成本为目标的混合整数规划模型,并基于模型特点设计了适合求解此问题的拉格朗日松弛(Lagrangean relaxation,LR)方法和混合变邻域禁忌搜索(hybrid variable neighborhood tabu search,HVNTS)算法.基于随机生成的大量具有不同参数的实例,验证了所提出的算法可有效求解大规模的、且需同时优化设施选址及容量选择的问题.     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入升序排列(ranked order value, ROV)转换机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行基于位置的交叉(position-based crossover, PBX)操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少提高14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有...     

一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

基于双向搜索的公交路径选择算法及优化模型

为了解决人们出行公交路径选择问题,分析了公交网络的特点,对最短路径常用算法进行比较,提出一种基于双向搜索的公交网络路径选择算法。为了选择最优路径,综合考虑出行时间、出行费用和换乘次数等因素,给出一个综合评价指数模型,并用算例对算法和模型的可行性进行验证。基于数据库理论,算法用数据库表示公交网络,用数据库查询技术实现最优乘车路经选择,易于实现,执行效率较高。     

逆运输问题的研究

利用对偶理论,Kuhn—Tucker条件及网络流规划,对变量有上界限制的线性运输问题的逆问题进行了研究,并分别在L1,和L∞模下提出了有效的解决方法。在￡,模下把问题转化成有快速解法的最小费用循环流问题来解决;在L∞模下,通过对具体模型求解探讨出一个简单算法。