资源均衡问题的峰值最小化模型

将资源峰值作为资源均衡程度的一种度量,以资源峰值最小化为优化目标,分别建立了工序不可分拆、可分拆和有条件分拆的资源均衡问题的整数线性规划模型,通过算例和工程案例验证了模型的有效性,并给出了多种资源情形下资源均衡问题的序贯解法.所建模型不涉及关键路线的确定和非关键工序浮时的计算,且各种资源峰值表述相互独立,因而对部分资源用量受限和对工序开(完)工时间有特殊要求的广义资源均衡问题也有较好的适应性.     

考虑倒箱的混堆装船箱区内场桥调度优化

在混堆装船箱区中,提箱外集卡抵达时序的随机性增加了装船过程中的倒箱作业量,增大了堆场中场桥调度的难度,降低了堆场作业效率.针对该问题,重点考虑了内外集卡不同的优先级别、作业截止时刻和作业过程中倒箱量的影响,建立了以港方费用、作业过程中倒箱量两者最小为双目标的混堆装船箱区多场桥调度的数学模型.提出了一个带有滚动时域的启发式求解算法,并且为求解单个时域对应的子调度问题,设计了一个带有解空间切割功能并嵌入倒箱策略的遗传算法.通过仿真算例,验证了优化模型及算法的实用性与有效性.本文可以为实时的场桥调度提供决策支持.     

考虑了交箱时间不确定性的场桥堆存作业优化

客户送箱时间的不确定性直接影响出口箱的场桥堆存作业效率和其在集装箱码头堆场的堆存状态,进而增加场桥作业移动距离以及后续装船过程中的翻箱作业量,降低码头作业效率.针对该问题通过马尔可夫链预测方法将随机交箱序列转化为广义交箱序列,在此基础上,结合集装箱港口作业实际,建立了以最小化预翻箱数量和场桥堆存作业移动距离为目标的场桥调度优化两阶段数学模型,并分别针对初始决策阶段和实时调度阶段设计了静态与动态求解算法.通过仿真算例,借助于与不同堆存策略的对比,显示了优化模型及算法的实用性与有效性,为场桥调度方案的实时生成提供决策支持.     

考虑适时倒箱的进口重箱区多场桥调度优化

为提高进口重箱区的提箱作业效率,减少提箱外集卡的等待时间,研究固定时段内该类箱区的多场桥调度优化.重点考虑场桥作业过程中待提箱上压箱翻倒时机及落位的影响,兼顾作业场桥之间不可跨越和保持一定安全距离等现实约束,以所有外集卡总等待时间和超过等待容忍限度总时间的加权和最小为优化目标,构建了一个非线性规划模型,设计了融入交叉变异策略和禁忌搜索算法的改进和声搜索算法.通过数值实验,验证了方案及算法的有效性.     

最小化最大完工时间与等待时间的岸桥作业调度双目标优化及其遗传算法

分析了岸桥支援对船舶装卸作业效率的影响,指出减少岸桥等待时间,有利于加强岸桥支援,并能提高码头整体运作效率。考虑岸桥作业不可相互穿越与安全距离等特有约束,建立了岸桥作业调度双目标混合整数规划模型,其优化目标是最小化最大完工时间与岸桥等待时间。针对该问题的NP-hard特性,设计了一种遗传算法,对算法搜索空间进行了讨论,并推导了问题的一个下界。数据实验表明,所建立的模型能够在最小化最大完工时间的同时,有效地减少岸桥等待现象的发生,其算法在允许的运算时间内能获得稳定的满意解。     

截止日期约束下的融资费用最小化项目调度

首先对所研究问题进行界定并定义文中所用到的符号;随后采用基于事件的研究方法构建问题的整数规划优化模型;从实用角度出发开发专门的模拟退火启发式算法;最后通过一个实例对研究结果进行说明,并分析影响项目融资费用的各种因素及其作用机理,得到融资费用随多个关键参数的变化关系.     

基于SAGA算法的双40英尺场桥作业调度优化及比较分析

基于双40 ft场桥的作业特点,建立以最小作业时间为目标的混堆箱区内传统单吊具场桥、单起升双40 ft场桥,以及双起升双40 ft场桥调度模型。通过SAGA(simulate anneal genetic algorithm)算法求解模型,达到了优化场桥设备配置和调度策略、缩短平均装卸时间、提高自动化码头作业效率的目标。对比了不同相邻箱占比、总任务量和贝位数情况下的3种场桥的作业效率。结果表明：在相邻箱占比、总任务量或贝位数不同的情况下,双40 ft场桥效率均高于单吊具场桥,验证了调度模型和算法的有效性。     

时序约束下科学工作流的动态调度研究

随着分布计算技术的迅速发展,利用广域分布的计算资源构建并执行科学工作流,已成为当前学术界和工业界关注的热点问题.为满足用户和计算控制机制的需求,往往需定义科学工作流的时序约束.但是,由于任务处理时间具有不确定性,在运行过程中容易出现时序违反.为保证科学工作流的正确执行,迫切需要能根据实时运行状态自动实现动态调度的方法.针对已有研究方法的不足,本文提出了一种基于遗传蚁群混合算法的科学工作流动态调度优化方法.首先,建立了时序约束下的科学工作流动态调度模型,该模型综合考虑了科学工作流的时间与成本优化目标,并融合了基于概率的时序约束满足性需求;然后,采用改进的遗传蚁群混合算法实现模型求解.该算法通过设计提高种群搜索导向性及保持种群多样性的策略,从求解精度及求解速度两方面提高了求解效率.最后,通过与现有方法的多组实验对比,说明了本文算法的优越性.     

不确定需求下基于分布式鲁棒机会约束的车辆调度问题研究

随着新能源汽车共享模式的迅速发展,允许异地还车导致车辆不均衡问题日益突出.本文考虑不确定的车辆需求,基于需求量的均值和方差等部分信息,最小化最坏情况下系统可用车辆和空闲停车位的机会约束,建立分布式鲁棒优化机会约束车辆调度模型,以总成本最小化为目标,得出模型的数学性质和易求解的等价形式,确定停车桩之间的车辆调度数量.最后,以北京市15个停车桩的车辆调度为例,确定最优的车辆调度方案.结果表明,随着服务水平的增加,调度成本和车辆调度数量增加明显,当服务水平增加到一定程度后,应增加系统的车辆数和停车位以满足服务水平的要求.决策者可根据自己的偏好及系统的服务要求,选择恰当的服务水平参数组合,以获得最优的车辆调度方案.     

柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.     

基于循环仿真的钢铁板坯库天车作业优化

板坯库天车作业对钢铁生产整体节奏和效率起到非常重要的作用, 天车作业的优化受到库位布局、工艺流程、作业干涉等多方面因素的影响, 优化过程具有随机性, 满意解的界定具有模糊性. 为了解决这一难题, 提出了循环仿真的方法, 通过原始仿真模型和改进仿真模型的循环转换和多档模糊评判寻求优化解, 采用Agent技术设计了板坯库的仿真物流对象, 定义了仿真事件和仿真逻辑. 通过对国内某大型钢厂的应用实例表明, 循环仿真的方法对钢铁板坯库天车作业优化具有较好的实用性.     

堆区混贝的堆场场吊调度模型与算法

为提高集装箱码头堆场场吊作业效率,研究了堆场单堆区混贝条件下的场吊调度问题.在单堆区内集装箱混贝堆放的前提下,提出了堆场场吊装卸作业时间窗约束、作业次序依赖的设备调整时间及堆场空间约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了改进禁忌搜索算法对问题进行求解.最后通过数值实验表明改进后的算法在对大规模问题求解时具有良好的效果,且算法效率较高.     

A Lagrangian relaxation-based algorithm for the allocation of yard cranes for yard activities with different priorities

This paper proposes a mixed integer programming model for the allocation of rail mounted gantry cranes for four basic yard activities with different priorities.The model pays special attention to the typical features of this kind of gantry cranes,such as a restricted traveling range and a limited number of adjustments during loading and discharging operations.In contrast to most of the literature dealing with these four yard activities individually,this paper models them into an integrated problem,whose computational complexity is proved to be NP-hard.We are therefore motivated to develop a Lagrangian relaxation-based heuristic to solve the problem.We compare the proposed heuristic with the branch-and-bound method that uses commercial software packages.Extensive computational results show that the proposed heuristic achieves competitive solution qualities for solving the tested problems.     

公众参与下的企业能源消费行为演化研究

企业能源消费导致的环境污染严重影响公众的公共健康水平,阻碍生态文明的可持续发展.运用演化博弈理论与方法,围绕公共健康损失赔偿大小,研究了公众与高污染企业能源消费行为策略选择的互动机制;运用数值实验建立了公共健康损失赔偿较小、公共健康损失赔偿较大以及公共健康损失与企业额外收益均较大三种博弈场景,展示了决策参数的不同取值和初始状态改变对演化结果的影响.研究表明:在不同场景下,公众参与下的企业能源消费行为演化路径的速度与策略均有差异.公众与高污染企业的策略主要由公众健康损失赔偿、企业转型成本及额外收益共同决定;公共健康损失赔偿较大、污染企业实行能源转型策略比例达到95%以上与企业额外收益足够大时,公众与污染企业最终分别演化为不参与环境管理和实行能源转型策略.本文的研究结果可为公共健康水平的提升提供相应的参考.     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

个人碳交易视角下消费者能源消费与福利变化研究

个人碳交易是一种直接针对个体消费者的碳减排市场机制,旨在通过引导、管制和鼓励等方式改变消费者高碳能源消费模式,形成低碳能源消费模式,以实现碳减排目的.本文基于消费者行为理论,构建了个人碳交易体系下消费者能源消费效用优化模型和福利变化测度模型,并运用中国电力消费数据对模型结果进行实证分析.结果表明:碳排放权市场交易量与初始碳排放权、能源价格呈显出先增后减的变化规律;碳排放权市场交易量与交易成本呈负向相关关系;初始碳排放权正向影响高排放者和低排放者的能源消费量;交易成本正向影响低排放者能源消费量、负向影响高排放者能源消费量;由于缓冲效应的存在,能源价格对消费者能源消费量的影响不显著;个人碳交易体系下,高排放者是福利的受损方,而低排放者是福利的获益方,实现了高污染者向低污染者的补贴,有助于促进社会公平.该研究成果对于今后个人碳交易的实施具有一定的引导和借鉴意义.     

基于支持向量回归的地铁牵引能耗预测

预测地铁线路未来牵引能耗.有助于评价线路的牵引用能效率、节约能源.地铁牵引能耗影响因素众多且呈非线性关系.因此基于历史数据建立支持向量机回归模型对地铁牵引能耗进行预测.首先,将牵引能耗的影响因素分为供电系统、线路条件、列车属性、运营组织及环境因素五类,并选取线路可变影响因素作为模型输入;然后,利用遗传算法对模型参数进行寻优,适用度函数设计采用交叉验证方法:最后,基于模型最优参数对牵引能耗进行预测.案例结果表明,交叉验证方法有助于提高模型预测精度;支持向量机回归模型的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络模型与多元线性回归模型.     

个人碳交易机制对消费者能源消费影响研究

二氧化碳排放量增加引起的气候变暖问题已严重影响了人类社会的可持续发展,目前世界上各个国家和地区都在采取措施以应对这一难题.研究表明消费者能源消费行为对碳排放具有重要影响,加强对消费者能源消费行为的引导、管制和激励,形成低碳能源消费模式,具有重要的理论和现实意义.基于个人碳交易(personal carbon trading,PCT)的理论框架,构建了个人碳交易机制下消费者能源选择模型并对碳交易市场均衡问题进行了分析.研究发现:个人碳交易机制能够刺激消费者选择清洁能源,形成低碳能源消费模式;碳排放权的供给曲线不同于一般商品的供给曲线,其供给量随着碳价的升高而降低;初始碳配额量应该设置在一个合理的水平上,才能保证买卖双方的交易能够实现.     

中国与日本能源消耗和CO_2排放差异的空间结构分解

中国是世界上的能源消费大国,其能源消耗总量和CO_2排放总量远高于邻国日本.为分析该现象发生的原因,本文利用结构分解技术(SDA)分别量化分析了两国能耗强度、CO_2排放强度、生产投入结构和最终需求的差异对中日两国能耗和CO_2排放差距的贡献.研究发现,中国高能耗强度、高CO_2排放强度和能源密集型的中间消耗结构是导致中国能耗和CO_2排放远大于日本的主要原因.同时,中国投资和出口拉动型的经济增长方式,使得中国的最终需求结构更倾向于消耗能源密集型产品,这也进一步加剧了中日两国的能耗和CO_2排放差异.本文同时量化分析了各个行业对两国能耗和CO_2排放的影响,分部门来看,钢铁、化学制品、非金属矿物制品、建筑、电力、热力供应等行业是引起中日两国能耗和排放差异的主要行业,也是未来我国节能减排工作所应重点关注的行业.