城市生活垃圾回收选址的优化模型

本文针对韶关市浈江区垃圾回收站选址问题建立目标优化模。根据当地统计信息网和实地考察所得的数据,以该区域平均人流量大的主要道路为研究对象,从当地经济、公众的认可度角度出发,建立集合覆盖模型,计算出回收站的最优选址结果。并利用优化软件LINGO编写相应程序,给出了回收站的分配。     

整数规划模型在消防站优化选址中的应用

目前我国消防站建设存在数量不足、责任区面积过大、布局不合理等问题,因此引入分阶段消防站选址模型。位置集合覆盖模型和最大覆盖模型均是整数规划模型,分别应用它们进行两个阶段的选址工作。     

水上应急物资储备库选址-分配优化模型

将应急物资储备库选址和应急需求分配问题集成考虑,基于集合覆盖理论和引力模型,建立水上应急物资储备库选址-分配优化模型,并针对模型设计遗传算法.算例分析结果显示,最终选址-分配方案能够实现对水域的全面覆盖和重点加强;程序运行50次,其中43次结果相同,说明计算结果具有稳定性,表明选址-分配模型和算法是有效的.     

基于集合覆盖的VTS雷达站选址优化模型

建立了雷达站选址双目标优化模型,第一目标函数为雷达站的建设成本以及雷达站与船舶交通管理（VTS）中心线路的铺设成本最小,第二目标函数为多重覆盖的水域单元权重之和最大;并针对模型设计遗传算法求解. 算例结果显示,最终选址方案能够实现对水域的全面覆盖和重点加强,VTS中心的位置和雷达站盲区的存在都会对雷达站的选址方案造成影响. 将程序运行10次,计算结果具有稳定性,表明模型算法是收敛、稳定及可行的.      

垃圾分类背景下城市生活垃圾多级转运网络优化

【目的】以垃圾分类回收为背景,基于设施布局现状及运作能力对垃圾收运物流网络进行优化。【方法】建立了以最大化系统总收益为优化目标的“垃圾收运—多级转运”模型,提出了两阶段算法对所建立的模型进行求解。以重庆市主城区为例,采用不同规模的算例对建立的模型和算法的有效性进行检验。为验证模型的先进性,对采用“多级转运”及“就近转运”两种不同转运模式进行收益和成本方面的对比分析,并对部分关键参数进行了灵敏度分析。【结果】“多级转运”模式在垃圾分类回收及处理需求下,相较于“就近转运”而言,可以提高8.59%至57.44%的系统总收益,更具经济效益。【结论】所得的结果对垃圾收运企业具有一定参考意义。     

突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法

综合考虑应急设施选址的公平性、效率性、设立成本等多方面的因素,建立了一个可适应重大突发事件救援设施不同部署策略的多目标规划决策模型.利用模拟植物生长算法的通用模型,提出了基于模拟植物生长思路的目标问题求解方法.通过对实例的计算,结果验证了多目标决策模型的可行性与合理性,模型的求解算法可获得最优解,具有良好的性能.     

矿井瓦斯监测点优化选址

解决依据现行煤矿安全规程及相关规范布置的瓦斯监测点存在空间分布不均的问题.提出兼顾监测覆盖范围和瓦斯安全关注点的瓦斯传感器布置方式;以节点间风流流经时间为监测等级,依据相关规程规范布置的监测点为必选布置点,以风网节点为增设瓦斯传感器的备选布置点,借助图论和集合覆盖理论建立了监测点优化选址模型;运用蚁群算法对模型进行优化求解,设计了针对问题特性的启发信息策略和当前解集及禁忌表的初始值;将模型应用于某实际矿井风网算例,得到不同监测有效级下需增设的监测点数量和位置等信息.研究结果表明:蚁群算法快速优化求解到的布点方案更符合工程实际情况.     

城市路内停车设施选址优化模型

分析了路内停车泊位供给和需求的影响因素,综合考虑路内停车场的服务能力和利用率、泊车者的步行距离以及路内泊位的建设费用等因素,建立了路内泊位选址优化模型,并运用遗传算法进行求解.算例结果表明所提出的方法是有效的,可为路内泊位选址研究提供参考,也可为实际管理规划工作提供决策支持.     

蚁群算法求解消防站的选址问题

将消防设施选址问题抽象成集合覆盖问题。应用蚁群算法对集合覆盖问题进行了求解。并针对点的重复覆盖问题对每次迭代的结果进行了启发式改进,消除了冗余的子集。同时采用精英策略,加速了蚁群算法的收敛速度。并将用蚁群算法得到的结果与基于贪心策略得到的结果进行了比较,效果较好。     

基于集合覆盖的异构有向传感网寿命优化策略

在由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,对满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求条件下的网络寿命最大化问题进行研究。利用集合覆盖的思想,将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间的切换来达到延长网络寿命的目的。首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解,一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力。同时为对比算法性能,提出一种贪婪算法。仿真结果显示:较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性。     

城市生活垃圾分类回收的思考

随着城市化进程的加快,城市生活垃圾产生量在快速增长,处理不当将会对环境造成严重污染。如何对城市生活垃圾进一步加工处理和利用,垃圾分类回收是关键。     

浅析城市生活垃圾卫生填埋场选址的重要性

本文以贵阳市某县城生活垃圾卫生填埋场选址为例,浅析填埋场选址的重要性.     

重大医疗急救中心设施选址的多目标决策优化模型

本文针对急救中心应对的重大突发医疗事件的高效性,敏捷性的特点,采用传统选址模型中的最大覆盖模型、p-中心模型和中值模型,结合优化思想建立了一个多目标决策的数学模型。     

多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化.与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中.算例表明,该算法是有效的.     

多目标优化的微分进化算法

将微分进化算法的应用范围从求解无约束单目标优化推广到求解一般情形的多目标优化。与传统优化算法及一般的进化算法相比,该算法特点在于直接将约束条件以及多目标性结合到进化算子中。算例表明,该算法是有效的。     

基于适应性均衡模型的CMAES约束优化算法

提出一种基于适应性均衡模型的协方差矩阵自适应进化策略(ATM-CMAES)用于求解约束优化问题。ATM-CMAES中的CMAES利用当前代最优子群与上一代分布均值之间的关系更新协方差矩阵来调整种群分布,将协方差矩阵秩1和秩μ2种更新机制相结合,克服了传统进化算法对种群大小的过分依赖;将ATM作为约束处理技术,针对群体不可行、半可行和可行这3种不同情形,采用不同的约束违反度与目标函数值之间的均衡机制来指导群体进化。对13个标准测试函数的实验结果表明:ATM-CMAES具有通用、稳健和高效性能。     

量子进化算法在BP网络模型优化中的应用

BP网络的研究多年来主要集中于网络的结构与参数优化上,却忽略了对训练过的BP网络模型本身的优化.针对上述问题,提出了一种解决BP网络模型优化的量子进化算法.通过裙座锻造结构参数优化设计实例,表明量子进化算法较好地实现了BP网络模型的优化设计,可有效解决实际工程的优化问题.     

城市避震疏散场所选址的时间满意覆盖模型

针对城市避震疏散场所选址和避难人员分配的问题,研究了综合多准则决策的避震疏散场所优化方案的时间满意覆盖模型.通过综合考虑备选避震疏散场所的条件,采用优劣解距离方法进行多准则决策,对可行方案进行综合评价;在建立避震疏散场所服务需求点的时效性评价函数的基础上,基于最大覆盖选址模型和"部分覆盖"思想,建立了有限设置避震疏散场所的综合多准则与时间满意覆盖模型,并给出了基于遗传粒子群的模型优化求解算法.实例分析结果表明,该算法具有较好的有效性.     

装配线多技能作业人员优化配置模型

人员配置是影响装配生产效率的重要因素。针对装配人员岗位能力描述问题,提出了岗位适应度的概念,以技能等级和给定时间段内人员执行装配作业的累计时间为参数对岗位适应度进行描述,建立了以人员岗位适应度最大和装配线各工位之间作业人员岗位适应度差异最小为目标的装配线人员优化配置模型,设计了一种基于岗位适应度矩阵的启发式求解算法,通过举例分析验证了方法的可行性。     

基于MIMIC算法的备件优化模型

备件是系统能够完成任务的重要保障,是影响系统可靠度的重要条件,结合当前备件优化的工程需求,建立了基于分布估计算法的备件优化模型,利用Minmax思想将备件约束优化问题转化为无约束备件优化问题,并利用双变量相关MIMIC算法求解备件的最优配置。数值实验表明,提出的算法能有效地解决备件优化问题,且与其他算法进行比较,该算法能在满足系统任务可靠度时,得到较少费用的最优配置。