基于树枝形铁路专用线网络的小运转货物作业系统优化

针对树枝形铁路专用线小运转货物作业系统优化问题,首先剖析了铁路枢纽小运转货物作业机理,进而根据各车组到达编组站时分、车组目的装卸站位置、车组取送作业时间要求以及调机牵引定数等限制,以调机早到等待成本、调机晚到惩罚成本、铁路枢纽专用线调机和货车运营成本最小化为目标,构建问题模型.鉴于模型复杂,直接求解较为困难,故设计H ...     

铁路编组站配流协同优化模型与算法

编组站配流问题是研究车站作业计划优化编制的主线, 是站调阶段计划的核心. 为了实现配流的协同优化, 综合考虑解体调机、编组调机、到发线运用、取送车作业、配流等约束, 对总车流量、出发列车满轴列数、车辆在站停留时间等目标函数进行层次划分, 建立了编组站配流优化模型, 并以ECGACO算法为基础, 设计了针对配流问题的遗传-蚁群协同求解算法. 以郑州北站的实际数据进行测试证明了算法的有效性, 为编组站阶段计划的优化编制及配流智能化的实现提供了较好的解决途径.     

遗传算法在企业铁路取送调车作业优化中的应用

如何合理安排企业铁路取送车作业是企业铁路调车作业中的一个重要环节.本文针对调车作业方式＂送取分离＂的企业铁路货运站,参照3车列的取送车仿真时序,建立了取送车作业优化问题的数学模型.同时,提出一种带启发式知识的进化增强型遗传算法用以求解这类大规模组合优化问题.算法一方面通过启发式知识产生优良个体并有效保存,加速算法寻优;另一方面通过有效的交叉和变异操作保证算法的多样性,避免算法早熟;从而最终有效提高算法的寻优效率.实例计算结果验证了模型和算法的有效性和工程实用性.     

一种求解两机成组作业流水车间优化调度问题的遗传算法

当优化目标是总的流时间时,两机成组作业流水车间调度问题是NP难解的.本文提出了一种两机成组作业流水车间优化调度的遗传算法.该遗传算法分两层一层优化组内作业排序,一层优化组排序.仿真结果表明该方法的有效性.     

考虑取送作业的生鲜农产品配送路径优化模型与算法

随着人们对生鲜农产品的需求越来越大,生鲜农产品配送路径优化问题得到了越来越多学者的关注。本文在传统生鲜农产品配送路径优化的基础上,结合软硬时间窗约束,考虑配送过程带取送的双向作业模式,以配送总运营成本最小为目标函数,建立非线性混合整数规划模型。通过使用Gurobi对问题进行求解,验证了模型的准确性。同时,为了解决大规模路径优化问题以及证明本文提出的取送结合的配送模式具有明显优势,本文设计了遗传算法对算例进行求解分析,最终证明了该模型的准确性和算法的有效性及稳定性。     

动态取送问题研究综述

随着动态取送问题(dynamic pickup and delivery problem,DPDP)应用于网约车调度、外卖配送等新的领域,具有大规模、强实时、强动态特征的DPDP引起学术界的日益关注.本文首先介绍了动态取送问题的应用和影响因素,从配送模式和配送对象的角度对不同应用背景下的DPDP进行了分类.之后介绍了动态取送问题的定义和特征、常见的求解策略和动态算法的评价标准.选取了三个典型应用(动态拨召服务、网约车调度、即时配送),比较了不同应用背景下问题的共性特征和区别之处,分类回顾了不同问题模型和算法的研究成果.最后,结合目前研究成果对未来发展方向进行了展望.     

铁路技术站调机运用模型及算法

研究铁路车站作业计划编制过程中,如何编制调机运用计划的关键问题,通过分析运用调机时区集合上的偏序结构特点,可以知道使用调机问题的实质是偏序集合的全序分解问题。利用偏序集合的传递性构造调机的有向图－图,再将调机运用问题转化有向图的有向路分解问题,对于传递图构造它对应的偶图－无向偶图,将传递图的向路分解问题转化为其对应偶图的匹配问题,最后,利用偶图最大匹配问题的算法解决调机运用问题。     

综合客运枢纽接运公交线路优化设计

分析了综合客运枢纽接运公交线路优化设计问题的内涵及作用,构建了以运输效率最大和布设线路最小为双目标的优化模型,并将它转化为一类特殊的取送一体化的开放式车辆路径问题进行求解,给出了求解的禁忌搜索算法。最后通过案例进行了验证,证实了该算法具有良好的寻优性能。     

基于不完全信息博弈的关联基础设施网络保护策略研究

攻击的智能性和基础设施网络间关联的复杂性为制定关键基础设施保护策略带来了巨大挑战.基于此,本文以社区关联基础设施网络为对象,探讨了在攻击和保护资源有限的一般情形下,求解最佳保护策略的模型和有效算法.首先,根据城市社区关联基础设施网络间的关联关系,构建了关联基础设施网络物理模型;其次,基于网络最大流思想,设计了“最大流综合指数”来表征多个关联基础设施网络的工作绩效.然后,基于保护策略公开和攻击者总是选择最佳的攻击方式破坏关联基础设施网络的博弈场景,构建了用于求解不完全信息下“攻击资源不确定-保护资源有限”的关联基础设施网络保护策略求解模型.进一步,设计了计算单向依赖关联基础设施网络遭受攻击后的最终失效组件计算方法,并提出求解关联网络最佳防守-攻击策略的probabilistic solution discovery algorithm (PSDA)算法.该方法被应用到一个代表性算例当中,以验证算法的有效性和解释模型的应用.     

基于仿真的铁路集装箱装卸策略优化

铁路集装箱运输系统是复杂的随机系统,难以用数学模型准确描述.采用基于仿真的优化方法,对铁路集装箱中心站集装箱装卸作业中,设备的配置和装卸策略进行优化.将仿真与GA相结合,提出了虚拟评价值的概念,计算目标函数适应值时,使用了案例检索、调整仿真模型时间步长和仿真次数等方法,有效地解决了基于仿真的优化方法中,计算量过大的问题,并且能够获得满意解,仿真实验证明了该方法的有效性.分析了集装箱装卸作业中的较优策略.     

用禁忌算法求解第四方物流作业整合优化模型

建立了考虑时间和风险因素约束的面向第四方物流的物流平台作业整合优化模型,在研究基本变量邻域、作业步邻域、批量整合邻域和柔性禁忌策略的基础上,建立了求解该模型的柔性禁忌算法.本文随机产生20例算例,将禁忌算法的计算结果与分枝定界法的计算结果进行比较,说明了本算法的可行性.     

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.     

通用铁路大站技术作业仿真模型和方法的研究

基于铁路车站作业仿真需求，通过对铁路车站设备和各项作业的深入分析，本文设计了一套描述铁路车站各项设备和各项作业的数据结构，以图为基础，对大规模列车群的作业模拟进行建模，最后对系统实现中的一些方法如仿真过程中时钟策略、作业对象在图形中的精确定位以及图形显示加速算法处理等进行了详细的研究。     

求解FJSP的自适应免疫遗传算法

借鉴生物免疫系统的免疫调节机理,提出一种求解柔性作业车间调度问题的自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法在保留基本遗传算法(SGA)随机全局搜索能力的基础上,通过引入免疫算子和种群的自适应调节策略,保持了群体的抗体多样性.实验结果表明,该算法可有效改善基本遗传算法的未成熟收敛和局部搜索能力差的缺点,具有很好的全局收敛能力,能有效解决柔性作业车间调度问题.     

海铁联运中心站堆场箱位指派优化

海铁联运中心站堆场的箱位指派策略直接影响着中心站堆场的作业效率.本文研究中心站装卸作业过程中的箱位指派问题,以堆场压箱量最小为目标,建立动态箱位指派模型,优化集装箱在堆场的位置.基于指派问题自身的特点设计了启发式算法进行优化,将优化指派策略与堆场现有的最矮指派策略进行比较,通过对不同情况的算例进行求解,表明优化指派策略优于最矮指派策略.验证了模型的可行性和算法的有效性,并分析了作业箱规模、贝位大小、班列和集卡到达频率这三个影响因子对优化效果的影响,为中心站堆场提供决策支持.     

铁路集装箱中心站列车装卸作业的仿真研究

铁路集装箱中心站装卸场作为中心站的重要组成部分,其运作效率是铁路集装箱运输竞争力的直接体现.利用离散事件仿真原理,将事件图方法与之相结合建立铁路集装箱列车装车作业仿真模型,并对模型进行验证,并分别考虑了在不同作业模式下中心站内运输卡车数量的配置对装卸设备作业效率的影响.实例仿真结果表明该模型为铁路集装箱中心站资源设施的配置规划提供了一种有效的决策手段.     

在竞争环境中的拥塞设施截流选址问题

研究了在竞争环境下考虑到顾客等待时间的截流选址问题.产生于网络路径上的顾客流按一定概率分布来选择各个设施,概率分布由设施容量,偏移原路径距离和排队等待时间共同决定.在已有设施的情况下,通过选址决策使新建立的设施截得的顾客流最大.结合贪婪算法和Dogleg路径信赖域方法来求解该问题,经过大量计算试验,表明该方法求解质量和求解速度都较理想,可应用于大规模的网络选址.     

集装箱码头装卸系统集成调度的建模与优化

为提高集装箱码头作业效率,在码头集装箱卡车作业能力充足的条件下,对集装箱码头作业装卸系统集成调度问题进行了研究.针对集装箱码头装卸作业的特点,提出了装卸作业的预定义顺序约束、作业次序依赖的设备调整时间及岸桥碰撞干涉约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了两阶段启发式算法对问题进行求解.通过在数值实验中将结果与低界相比较,证明该算法效果良好.特别对于规模较大的问题,算法也可以进行有效的求解.     

基于限价订单簿的最优高频做市商策略研究

建立具有成交风险和存货风险的价差过程模型,在引入存货惩罚函数的同时将策略的目标确定为效用最大化.将策略求解的过程看成是随机最优控制问题,并通过动态规划求解,离散模型框架下采用有限差分的方法对每个时间点不同存货及市场价差下的下单策略进行求解.该策略满足了模型定义之初对于成交强度,市场价差及存货量对下单行为影响的假设,而策略的实证及可靠性检验进一步表明了该策略具有较为稳定的收益.     

基于免疫遗传算法的车间天车调度仿真模型

研究了多机多任务的车间天车调度问题, 提出了一种结合免疫遗传算法的仿真模型 解决方案. 该方案建立了能反映天车实际工作环境运行特征的仿真模型, 根据天车作业 跨的工位与天车位置关系进行模型空间抽象, 用可变的天车任务优先级来解决天车运行 过程中空间约束导致的多机多任务冲突; 仿真模型用于评估各种调度方案, 免疫遗传算 法则使调度方案在不断的迭代中持续优化. 以某钢厂一主作业跨的天车调运任务问题制 定天车调度方案进行模型检验, 对求解的可行天车任务分配方案, 进行比较分析, 说明 了模型方法的有效性与工程应用的可行性.