单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究北大核心CSCD

针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.     

基于深度学习的RCPSP调度优先规则实时动态选择算法

针对资源受限项目调度问题,以最小化项目完成时间为目标,设计基于深度学习的调度优先规则实时动态选择算法,在每个调度阶段实时选择优先规则进行活动安排.通过构建深度神经网络模型,确定已调度项目在各阶段的项目状态与最佳优先规则之间的映射关系,再据此为待调度项目实时动态选择优先规则,结合串行调度机制生成最终调度计划.实验研究表明:实时动态选择优先规则算法表现优于文中所涉及的单一优先规则算法及混合优先规则算法,且具有更好的泛化性;此外,与元启发式算法相比该算法具有更高的求解效率.     

基于多目标规划的机场跑道运行模拟与优化

以排队理论为基础,结合飞机起降时空分布图,模拟飞机的起降过程,构造跑道容量的评估模型.利用该模型对混合运行跑道容量进行评估,得到了在各种到达率下,不同降落和起飞架次组合下的跑道容量曲线.充分考虑停机位、跑道容量、流量平衡等约束条件,模拟空中流量管理策略,通过改变控制目标以及控制目标的优先级别,构造了多目标整数规划模型.结合起降需求的动态变化,对超饱和跑道的运行进行优化.最后,通过一个仿真案例对该模型的运用进行分析.     

基于机型间隔的机场终端区流量优化

在传统流量优化模型的基础上,综合飞机机型、尾流间隔时间等因素,提出了一种基于机型的机场流量动态优化模型.考虑各种机型飞机起降特性差异和现代空管人员的实际需要,该模型进一步细化了各种机型起降间隔的分类关系,实现了机场终端区流量的优化分配,提高了终端区交通流量;并在此模型基础上,给出了确定满足此分配方案的机型起降队列方法,为空管人员提供有效的决策参考.最后以单跑道机场为例,验证了模型的有效性.     

应用LS-SVM的飞机重着陆诊断

为提高飞机重着陆判断的准确性,研究了将最小二乘支持向量机(Least square supportvector machine,LS-SVM)应用于民航飞机重着陆诊断的方法.首先,通过分析飞机着陆阶段的运动方程,确定了造成飞机重着陆的主要影响因素,将传统的单一指标诊断扩展到多指标诊断.然后,利用最小二乘支持向量机建立飞机重着陆诊断模型,采用遗传算法优化模型参数.训练和测试样本取自航空公司飞行品质监控数据库中相关参数值.与两类神经网络模型的比较表明,该方法具有更大的应用价值.     

时变车辆路径问题的启发式算法

标准的带时间窗车辆路径问题一般假定车辆的行驶速度保持恒定,然而在实际应用中车辆的行驶速度通常是时变的,因此近年来时变车辆路径问题正日益成为该领域的研究热点.本文对时变车辆路径问题的求解策略进行了研究,并设计了一种两阶段启发式算法对问题进行求解,算法的第一阶段提出了一种"最先过期用户优先"的启发式算法求得初始解,第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行了改进.实验结果表明该算法可以有效地求解时变车辆路径问题.     

飞机着陆调度优化--带移动时间窗的隐枚举算法

以深度优先搜索的隐枚举算法为基础,结合MPS约束、位置冻结限制、移动时间窗限制和其他多项约束,使用复杂的软件编码实现了特定于飞机着陆调度问题的优化排序算法。对比研究了全局优化、带移动时间窗的局部优化以及一种启发式算法。结果表明,后两种算法可以很好地达到现实空管应用中的实时性要求。可应用于多种目标函数的动态实时ATC自动化系统中,能有效地减小交通延误和提高着陆容量。     

网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题.建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法(HSA)求解该模型.通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson规则的调度方案进行比较.结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化

在对拖轮调度问题进行分析的基础之上,将拖轮调度问题归结为一类具有多阶段共用机器特征的混合流水车间调度问题. 建立了针对多停泊基地不同作业模式下、且考虑靠泊与停泊两阶段的拖轮调度优化模型,推导了基于混合流水作业组织的港口拖轮调度优化问题的理论下界值,并设计了启发式规则与模拟退火相结合的混合算法（HSA）求解该模型. 通过运用该算法求解仿真算例,并将其结果与模型理论下界值、三种基于现行调度规则及基于Johnson 规则的调度方案进行比较. 结果表明,运用HSA求解的结果与理论下界值的平均偏差值为5.39%,且该结果远小于基于现行调度规则及Johnson规则的求解值,验证了模型与算法的高效性,可以为拖轮作业模式的选择以及调度方案的制订提供决策支持.     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

多目标飞机航线调配模型的模糊优化算法

为了提高航空公司飞机的日使用率，研究了相同机型的各架飞机调配问题.在满足航班衔接、航班覆盖、机队规模的约束下，建立了多目标整数规划模型，针对模型设计了模糊隶属度函数，定义了多目标伸缩指标，利用L-R型模糊数的性质和max的定义，应用模糊数学理论求解模型.最后通过数值实验表明该飞机调配问题的模型可行，算法能在保证飞机起降次数均衡的条件下，使飞机日平均飞行小时比统计数据提高2%，飞机地面等待时间下降14.3%，求解效率提高一倍以上.     

多时间窗车辆调度问题的建模与求解

传统的单时间窗车辆调度问题模型无法描述用户空闲时间分段可选的情况,为此需要建立多时间窗车辆调度问题模型.对多时间窗车辆调度问题进行研究,建立了问题的数学模型,并基于模拟退火算法设计了一种两阶段启发式算法进行求解.该算法首先利用扫描算法求得初始解,然后利用模拟退火算法对初始解进行改进.实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆调度问题.     

对地观测小卫星星座长期任务规划求解技术

针对小卫星星座的成像特点和约束特性,建立长期任务规划数学模型。将该模型分解为初始轨道分配和冲突消解两阶段进行求解：首先将初始轨道分配问题映射为图的k-GCP模型,并提出了贪婪顶点序列着色算法进行分配;然后采用区间变量表示成像时间,根据区间变量间的时间关系对影响任务拓扑排序,设计了一种基于深度优先搜索的任务规划算法进行冲突消解。算例表明,该方法能够在满足时效性的前提下解决小卫星星座的长期任务规划问题。     

集装箱码头同贝同步装卸作业的序列优化模型

同贝同步装卸是集装箱码头提高装卸作业效率和资源利用率的有效途径和方法.其调度的复杂性体现在需要同时决策装、卸船两类集装箱在受堆场翻箱约束和舱口盖限制情况下的作业序列.针对该问题的柔性准备时间、成组调度和优先顺序约束等特点,本文建立了同贝同步装卸作业的整数规划模型.为求解模型,设计了基于遗传算法和贪婪规则的混合求解算法.最后,通过将算例实验结果与不考虑翻箱和舱口盖限制的简单下界进行比较,验证了模型与算法的有效性,说明所建立的模型有利于提高集装箱码头的装卸作业效率.     

非线性连续消耗应急物资调度问题研究

构建了多应急点、多出救点和多阶段的应急物资调度模型,以最小化调度总费用和最大化应急点满意度为优化目标.以物资缺失损失系数和应急点满意度系数引入需求紧迫度到模型中,在优先供给需求紧迫度较高的应急点的同时,确保其他应急点的物资缺失损失是可接受的.设计一种结合改进粒子群算法和非梯度侧步爬山搜索机制的混合多目标粒子群算法(IMPSO HCS).实现多目标优化问题求解.通过仿真对比实验验证了上述模型的合理性与算法的有效性.仿真结果表明,该模型与算法在实现应急点满意度与应急物资调度费用两个目标协同的同时,获得了较高的满意度与较低的应急物资调度费用.     

免费接送机场服务的最小化成本模型及算法

以航空票务公司免费接送服务为背景,针对其业务流程中的车次分配与调度问题建立以最小化成本为目标的0-1混合整数规划模型.该模型同时考虑了顾客满意度和司机满意度,将二者作为模型的约束条件,并使用满意度函数来定量化描述满意度这一定性因素.通过分别调节模型中顾客和司机的满意度期望值,可以得到不同满意度下的近似最小成本.根据问题自身的两个特点,提出一种基于排列的聚类优先启发式算法,并且与现有的类似算法进行比较,说明了算法的有效性.最后给出了一种确定发车时间范围的方法,以提高决策的灵活性和实用性.     

考虑追加投入的混联两阶段DEA效率评价

提出了一种数据包络分析(DEA)模型,用于评价由三个附加输入子系统组成的平行–串联两级系统的效率.根据混合两阶段系统的特点,基于DEA乘法模型和DEA加法模型提出了一个混合两阶段系统模型.采用启发式算法对线性规划问题进行求解.混合两阶段DEA模型能够评价系统的整体效率,将其分解为各阶段和各子系统的效率,并通过调整步长得到精确的计算结果.通过模型应用于我国30个工业行业的技术创新效率评价与分解,验证了模型的可行性.     

停机位分配问题的整数规划模型及启发式求解方法

针对目前机场停机位紧缺、航班延误等实际情况,本文提出了停机位分配问题,并构建了该问题的整数规划模型。该模型基于停机位分配问题,根据机场停机位分配的实际规则将其抽象成目标函数和约束条件,以最小化停机位使用数目为优化目标。针对该问题,提出了一种基于属性匹配的启发式算法,考虑飞机属性与停机位属性匹配,且被使用过的停机位优先使用原则。基于建立的混合整数规划模型运用CPLEX软件对n=31的小规模问题进行了精确求解,验证模型的正确性,进而应用所提启发式算法对上海浦东国际机场的实际例进行求解,实验分析结果表明本文设计的模型和算法可用于解决机场实际运营中的机位分配问题,且效果良好。     

模糊需求条件下的采购量分配优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下采购量分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.该模型的特点是:1)模型的约束条件中兼具确定性和模糊性;2)通过约束条件方程式准确地表现模糊性需求和价格折扣这两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,确定每个模糊目标和模糊约束条件的隶属度函数;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,借助于两阶段算法,可以求得问题的最优解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.