城市固废集中站选址模型构建及启发式算法求解

为了符合实际情况,考虑了在满足民众意愿的情况下,提出一多目标整数规划数学模型,求解在集中站与处理站有容量限制的条件下,集中站及处理站最佳的数量及地址,顾客、集中站及处理站三者之间的指派关系,使总的建设费用和设施对民众产生的负面影响最小化.并建立一启发式算法进行求解,再与lingo软件及基因算法做比较,结果证实启发式算法的求解质量与求解时间均优于后两者.     

基于遗传算法的配送中心选址问题

配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容．文中根据配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型．并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得了模型的最优解,验证了该模型的正确性．该方法也适用于大规模物流系统配送中心的选址问题．     

MATLAB中用遗传算法求解约束非线性规划问题

约束非线性规划问题的求解往往是运筹学中的NP问题,利用MATLAB中的遗传算法工具箱中的函数方便、快捷的求得了两个实例的最优解,进一步指出了遗传算法与传统的最优化算法的区别.     

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.     

基于免疫遗传算法的医疗器械物流园区选址研究

在新医改的大背景下,中国已经超过日本,成为世界第二大医疗器械市场。物流园区作为医疗供应链中重要的一环,其建设过程及选址规划的合理性都会对整个医疗器械市场起到举足轻重的影响。基于此,该文探讨了医疗器械物流园区选址的理论框架,分析了对园区选址的影响因素,建立医疗器械物流园区选址模型,并应用免疫遗传算法得出最优选址方案。     

石油工程站选址及总图布置分析

本文就对石油工程站的选址和总图布置中需要解决的问题做了浅要的分析总结。     

遗传算法在中央储备库选址问题中的应用

中央储备库是国家为了防备战争、防备灾荒、防备国民经济重大比例失调而建立的物资存储仓库Ⅲ。它的选址直接关系到国家安全的保障和经济社会的健康发展。本文根据中央储备库选址的特点和要求,并结合抗震救灾中得出的经验教训,建立有效的选址数学模型,引入遗传算法,合理选择编码方法和遗传算子,求解出模型的最优满意解。     

约束平面选址问题的蜂群优化算法

蜂群算法具有邻域搜索和随机搜索的性质,鲁棒性强,收敛速度快,在求解函数优化和组合优化问题上,获得了较好结果.对带有区域限制的平面选址问题,该算法运用人工蜂群优化思想,给出了一种新的求解方法.实验结果表明,通过调整算法参数,得到了较好结果,验证了算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的烟草卷烟共用库选址优化模型

为降低烟草行业工商公司之间总体物流运输费用,缩短工商公司之间卷烟配送时间,综合考虑了卷烟运输中非满载装运和空车返回对于运输单价的影响,构建了包括运输路径、运输距离、运输单价等因素在内的以卷烟运输总体费用最低为目标的工商公司共用库选址模型。利用2020年全国烟草工商公司销售数据,运用该模型得到了其最优共用库选址方案,即共用库选址在天津、银川、南宁、西宁、西安、昆明、武汉、南昌、合肥等9个地区时,相对于现有烟草工商企业之间点对点运输方式,可节省10.2%的物流费用,能在一定程度上为烟草行业物流前置库的选址提供参考。     

试论石油工程站选址及总图布置分析

石油的勘探选址和总平面图布置是十分重要的,这关乎石油采集的质量。本文针对石油工程站的选址和总图布置中需要解决的问题做了简单的分析和总结。     

遗传算法在箱装军用物资垛位优化中应用

垛位优化是仓库管理中的一项重要工作。文章首先建立了基于总搬运距离和同一性原则的多目标优化模型——箱装军用物资垛位优化数学模型;然后采用了并列选择法的遗传算法来解决该优化问题,并给出了求解的具体步骤和操作过程;最后结合一实例对该方法的有效性进行了验证。     

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.      

基于遗传算法的产品分配方案研究

建立了产品分配的时变模型 ,并将其分为两层子问题 .下层子问题为基本的运输问题 ,按一般的线性方程求解 ;上层子问题则求系统的最小成本 ,采用遗传算法进行求解 .同时 ,还进行了大量的计算机实验 ,并在实验过程中将遗传算法与实现产品分配时常用的算法进行了比较 .结果表明 :采用本研究所建模型 ,并利用遗传算法进行求解 ,可以取得相当好的效果 ,具有实现简单、收敛时间短等优点 .     

突发性灾害救援中心选址优化的模型与算法

提出了一种基于灾害发生概率、灾害扩散函数和救援函数的救援中心选址优化的数学模型.由于灾害的扩散和救援的功效都只能表达为时间的非线性函数,这种嵌入时间函数的优化问题很难由一般数学规划模型求解.提出一种基于嵌入启发式遗传算法作为模型求解方法.通过对大量源于实际的算例进行计算,取得了满意的结果.     

遗传算法中常用选择算子在MATLAB中的实现

在数学软件MATLAB中，没有遗传算法的程序，本文编写了遗传算法中常用的四种选择算子的MATLAB语言程序，并在一最优化问题上进行测试。     

战略装车点多点选址模型及算法

根据战略装车点选址问题的特殊性,在考虑政策性指导原则的基础上,以客户需求和货源基础为出发点,将代表客户利益的运送成本、决策方建设成本和可变成本及表征可挖潜能力的货源覆盖量货币折算值共同纳入目标体系,构建了战略装车点多点选址混合0-1变量非线性规划模型.基于铁路运输组织,考虑物流节点选址问题一般约束的同时兼顾战略装车点覆盖货源量、车流整列配发及线路通过能力约束对目标优化的影响.通过对模型特性的分析,提出一种启发式算法对模型进行求解.最后,结合数值算例验证模型的有效性和实用性.     

基于遗传算法的供水泵站优化控制研究

探讨了供水泵站的优化问题,并用遗传算法进行了仿真研究,以提供供水泵站的最优运行方式     

住宅项目选址决策模型

从影响房地产住宅项目选址决策的评估指标入手,构建了选址决策模型:首先根据具体房地产项目的特点,确定该项目的评估指标,辅以模糊数学、层次分析法(AHP)对拟建地点进行筛选;其次因房地产开发企业通常取得多个地块的开发权,在对拟建地点进行筛选后,再次运用AHP法对通过筛选的拟建地点进行排序,选择最适合的地点进行建设.通过该模型的运用可以为房地产开发企业提供一个科学、合理的选址决策结果.     

基于宗族进行裂变选择的自适应遗传算法

提出了一种改进的自适应遗传算法,在选择算子中引入裂变选择的思想,避免种群中超级个体的出现,维持了种群的多样性。该算法改造了交叉算子和变异算子,提高了算法的收敛速度,避免早熟。同时,提出了在宗族中构造子代种群的思想,提高了算法的寻优效率。仿真函数优化的结果验证了该算法能有效地维持种群的多样性并迅速找到最优解。