两阶段非线性0-1目标规划模型及在数据库超宽智能打印中的应用

本文从实际工作中提出一种新的特殊的优化问题,即所谓的两阶段非线性０－１目标规划问题．研究了建模、算法和若干性质,并提出了一种新的算法,可以一次求出全部的可行解及最优解     

应急物资运输的两阶段车辆调度模型

针对大规模突发事件爆发后,应急物资运输车辆不足,需要多次、分阶段将应急物资运送到需求点的情况,本文将传统车辆调度模型中车辆在完成阶段运输任务后返回原始出发点的假设条件予以放松,以应急物资运输的全局完成时间最早为目标,建立了基于车辆紧缺假设的两阶段车辆调度模型,并根据问题的特点设计了相应的启发式算法并给出了算例,在可接受的时间内得到了较为满意的优化结果,有效提升了应急物资运输车辆的使用效率。     

基于两阶段博弈模型的高铁民航竞合关系研究

本文基于两阶段博弈理论构建高铁与民航的竞合关系模型,通过旅客视角构建一维演化博弈模型,测算高铁与民航的最佳竞争区间;通过古诺博弈理论构建基于价格视角的高铁民航竞合关系模型;通过伯特兰博弈理论构建基于距离视角的高铁民航竞合关系模型,探讨高铁与民航的竞合关系,以期找到两者之间实现共赢的科学策略.研究结果表明:650 km～850 km距离区间是民航和高铁最为激烈的竞争区间,随着运输距离的增加,民航的博弈策略由合作转变为竞争,而高铁恰恰相反,高铁的策略由竞争转变为合作.     

子母型航天器抵近观测任务流程规划方法研究

针对复杂约束条件下子母型航天器在轨服务过程中的任务规划问题,首先设计了子母型航天器飞行任务流程。其次,在考虑时间、光照、距离限制等约束下,提出了一套两层混合式优化方法。该方法上层采用改进自适应遗传算法来优化任务流程中不同阶段的时间节点,下层通过多圈Lambert算法、双脉冲控制算法以及打靶修正法来优化上层时间节点固定情况下不同阶段的飞行轨迹,从而解决不同场景下子母型航天器抵近观测任务流程规划问题,并减少燃料消耗。最后,将该方法应用到两个典型任务场景中,通过仿真进一步验证了该任务规划算法设计的可行性和有效性。     

客运专线网络列车开行方案模型与算法研究

我国关于客运专线列车开行方案问题的研究目前尚处于起步阶段.本文在借鉴国内外研究成果的基础上,建立符合我国客运专线路网实际、周期运营模式下的客运专线旅客列车开行方案的多目标规划模型,并将之转化为具有优先级结构的单目标规划.针对该优先级模型设计了内嵌博弈过程、多变量级联编码的遗传算法,最后给出简单算例.     

磷化工企业计划模型及其算法研究

磷化工企业计划决策问题非常复杂,涉及的因素非常之多,是一个有待深入研究的领域.本文构建了磷化工企业的计划决策大型线性目标规划模型,该模型分采矿模块、选矿模块、制肥和销售以及综合目标5个模块,同时,提出了求解该模型的有界变量后分析法.实例计算表明,提出的模型和方法可靠实用,有助于企业制定一个优化的计划.     

基于局部弹性路由层的关键航路段改航规划

空中交通流量管理中,改航规划是一项重要工作,可为失效的航班提供新的飞行路径,减小延误损失,提高空域利用率。目前的改航策略往往只考虑静态网络中的最短路问题,忽略了流量负载均衡,不利于解决多航段故障问题。本文提出了一种基于局部弹性路由层(local resilient routing layer, LRRL)的改航规划策略:利用连边删除评估法识别航路网络中的关键航路段集合,对其建立LRRL,通过二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法进行优化,形成最优改航规划预案。仿真结果显示,该方法在多机场多航段故障时可提供兼顾流量负载均衡、重要航路保护度及其改航成本的改航预案,辅助管制指挥人员决策。     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

Urban transit assignment model based on augmented network with in-vehicle congestion and transfer congestion

This paper presents an augmented network model to represent urban transit system.Through such network model,the urban transit assignment problem can be easily modeled like a generalized traffic network.Simultaneously,the feasible route in such augmented transit network is then defined in accordance with the passengers’ behaviors.The passengers’ travel costs including walking time,waiting time,in-vehicle time and transfer time are formulated while the congestions at stations and the congestions in transit vehicles are all taken into account.On the base of these,an equilibrium model for urban transit assignment problem is presented and an improved shortest path method based algorithm is also proposed to solve it.Finally,a numerical example is provided to illustrate our approach.     

防空C3I目标分配问题的ACO-SA混合优化策略研究

防空C3I系统的目标分配已成为现代防空作战指挥不可缺少的决策支持,针对这一问题,提出了蚁群-模拟退火(ACO-SA)混合优化策略。在该策略中,蚁群系统的一次周游过程中的最优路线作为模拟退火算法的初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新新解对应路径上的信息素,蚁群算法(ACO)再根据新的信息素分布进行并行搜索。实验表明,与单一ACO和SA算法相比,这种ACO-SA混合优化策略在解决同一防空C3I系统的目标分配问题上有较强的寻优能力和较快的收敛速度。     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

敏捷供应链质量兼容生产计划模型与算法

描述了敏捷供应链质量兼容生产计划问题,建立了有限企业资源约束条件下的极大化模糊交货期满意度数学模型,设计了一种求解模型的导引变异遗传算法,从而利用信息查询引导变异个体进行可行化随机变异,同时应用惩罚技术和精华选择策略来引导遗传搜索达到可行解空间的最好区域.大量计算结果表明了模型和所提算法的有效性.