航空公司飞机排班问题的排序模型及算法

针对国内航空公司运营管理的特点,提出了描述单枢纽航线结构下飞机排班问题的排序模型及算法.首先通过引入航班节概念,将飞机对航班的安排问题转化为飞机对航班节的安排问题,并运用固定工件排序理论建立起描述该问题的数学模型,然后根据"先到先服务"的规则并通过引入航班节标号函数和飞机标号函数设计了一种标号算法,该算法的计算复杂性为O(mn).通过对一个算例的分析说明了该算法的应用.     

飞机排班中航班环的动态构建方法

构建航班环是飞机排班中安排飞机路线的一项基础工作，本文针对国内航班计划的特点，提出了一种单维修基地条件下航班环的动态构建方法。首先以飞机维修机会最大化为目标函数，建立基于航班环的一周飞机路线的整数规划模型。然后采用列生成算法和Follow-or规则，动态地构建满足“三天维修规则”的航班环，求解飞机路线模型。最后利用MATLAB语言编写计算机程序，并通过具体算例的分析，验证了本文提出方法的正确性及有效性。     

热轧批量计划模型及其混合求解算法

分析了热轧批量计划编制问题,建立了基于奖金收集车辆路径问题的计划数不确定的热轧批量计划模型.模型中考虑了热轧生产的多种工艺约束和生产目标.针对该模型提出了一种基于模拟退火算法和蚁群算法的混合算法,混合算法中利用模拟退火算法得到热轧批量计划的一个初始解来生成蚁群算法中的初始信息素分布,利用蚁群算法寻找全局最优解.在蚁群算法中又嵌入了模拟退火算法进行局部搜索,避免蚁群算法陷入局部最优.实验结果表明所提出的模型和算法是有效的.     

轧制计划的优化模型及其算法的应用研究

为保证热轧生产调度计划的可行性，提高排程的效率，根据热轧生产模式和轧制计划的结构特点，提出了一种车辆路径问题（VRP）模型来建模轧制调度问题，发展了一种混合调度方法（SAMPSO算法）来解决这个问题．试方法利用修正粒子群优化算法的局部和全局搜索能力来寻找全局最优解，利用模拟退火方法来避免陷于局部最优。对某钢厂实际生产数据的仿真结果表明，所提出的模型和算法具有良好的适应性和可行性。     

航空公司飞机排班问题的分阶段指派算法

针对国内航空公司运营管理的特点，提出了描述单枢纽航线结构下飞机排班问题的排序模型并构造了一种分阶段指派算法。首先通过引入航班节概念，将飞机对航班的安排问题转化为飞机对航班节的安排问题，然后在定义航班节的“出发事件”和“到达事件”的基础上，分折航班节的出发阶段属性和到达阶段属性，并运用Hungarian算法对各阶段的出发航班节进行指派，该算法的计算复杂性为0(m^2n^2)。最后通过对一个算例的分折说明了该算法的应用。     

不正常航班延误调度模型及算法

恶劣天气、航空管制、机械故障等原因常会使航班表无法正常运作,决策人员必须把飞机重新指派给航班,决定延误或取消哪些航班,尽快使航班恢复正常.本文构建了以延误成本最小或延误时间最短为目标函数的航班恢复模型,航空公司可以根据需要选择不同的目标函数;细分了延误成本并提出旅客失望溢出成本和失望溢出率概念;采用启发式方法并调用匈牙利算法对模型求解,给出了算法的运行步骤,并以实例说明了模型和算法的可行性.     

基于改进列生成算法的受扰航班优化调度

受扰航班恢复问题是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP-hard问题.同时考虑了飞机资源短缺、机场关闭和计划外的飞机维修情况,并采用航班延误、航班取消、航班交换等多种恢复措施.基于Dantzig-Wolfe分解原理,分别建立主问题和子问题的数学优化模型,采用列生成算法框架求解该大规模整数规划问题.在求解过程中,首先,构造初始可行航线,基于航线调用CPLEX软件对主问题进行求解;其次,针对研究问题的特征,提出一些性质,并采用改进的label-setting algorithm对子问题求解,每次迭代过程中加入多条具有简约成本为负的列,降低迭代次数,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,通过对多种规模的实际算例进行测试,验证了所采用精确算法的正确性及效果,并对测试结果进行分析总结.     

备份飞机在保障航班正点率上的作用研究

本文应用GPSS仿真软件,对备份飞机在保障航班正点率的作用进行仿真分析,结合备份飞机策略的经济性,综合评价备份飞机在解决航班延误上的作用。最后通过京沪航线的实例证明在运营机场备份一架飞机不仅可以降低航班延误率,而且可以节约航空公司的成本,并通过测算确定出了备份飞机最优数目。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

一体化炼钢炉次计划模型与算法

根据一体化钢铁生产模式需求,考虑客户需求柔性化的特点,首先描述炉次计划及其一体化工艺约束,然后建立了多目标一体化炉次计划优化模型,针对模型设计了两阶段启发式算法,第一阶段提出了基于规则的分组策略,第二阶段提出了概率匹配法.最后,对比分析两阶段启发式算法与人工编制方法处理某钢厂实际生产数据结果表明,所提出的模型和算法具有良好的有效性.     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。     

杭烟物流送货线路的划分模式与算法研究

以杭烟物流 640 0多户卷烟零售网点配送网络为研究对象 ,提出 1 1 0多条送货线路的网格划分和求解算法 .内容包括不同送货线路之间的广义工作量均衡、网点密集簇和关键边的定义与遴选、密集簇的向外搜索扩展等 .采用网格划分算法进行卷烟配送线路分区研究属于探索领域 ,其成果在城市配送系统具有普遍适用性和应用推广前景 .     

不确定计划数的轧制批量计划的模型和算法

根据热轧生产工艺将热轧生产批量计划归结为不确定车辆数的车辆路径问题 (VRP) ,考虑了轧制计划中钢板宽度的反跳和相同宽度钢板的总长度约束 ,在轧制作业计划数不确定的情况下 ,把组批和排序有机地结合起来 ,并用遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法对问题进行求解 ,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意 .     

基于免疫粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种免疫粒子群混合优化算法.该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略与粒子群优化算法相结合.对浓度低的粒子进行促进,对浓度高的粒子进行抑制,因而保持了粒子的多样性,克服了PSO算法易于陷入局部最优点的缺点,寻优速度快.将该方法用于飞行控制器的参数优化设计.仿真结果表明：使用该方法进行参数优化设计获得了优良的飞行控制效果,能够较大地提高飞行控制器参数的设计效率.     

车辆路径问题的遗传算法研究

在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上,本文构造了车辆路径问题的染色体表达,并对染色体进了可行化影射,建立了此问题的遗传算法．实验结果表明,此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解,是求解车辆路径问题的一个较好的方案     

在线订餐生产配送联合调度模型及算法

The delays of online mealordering delivery are currently serious. How to coordinate the production anddistribution to minimize arrival time has become an urgent problem for onlinemeal ordering during the peak period. Considering the fact that the order informationare unknown in advance, a parallel machine production and multi-trip vehicledistribution joint optimization model was established to minimize the makespan oftotal orders. Besides, a three phase heuristic algorithm was proposed. Througha series of experiments where the orders were generated based on Poissondistribution (),the results were compared with those of the traditionalalgorithm. Several enlightening findings are discovered: when the order arrivalrate, the makespan of total orders of the three phase heuristicalgorithm is shorter. Meanwhile with the growth of order arrival rate, the improvement amplitude increases gradually. The modeland algorithms proposed are conducive to generating efficiently production anddistribution joint scheduling solution during the peak period.     

免疫算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

根据带时间窗的车辆路径问题的实际情况,提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法.实验结果表明,免疫算法能有效地解决带时间窗的车辆路径问题.计算结果优于节约算法、分派算法、遗传算法.     

一类半开放式车辆路径问题及其禁忌算法研究

对半开放式车辆路径问题进行了描述,提出了核心路径的概念和理论,并根据问题的特点设计了基于核心路径的禁忌算法.算法分为初始优化、核心路径的提取和连接以及后期优化三部分,采用自然数编码,用GENI插入法构造初始路径和进行邻域操作,设计了三种邻域以扩大搜索空间,用能力约束控制单条路径的配送点数,以增加惩罚的方式加入配送距离约束.算法利用核心路径的特点阻碍不良路径的生成,并在后期优化的第二阶段拆开核心路径,进行优化路径的调整.最后采用多组数据进行计算并对结果进行了分析,证明了基于核心路径禁忌算法对优化有能力和距离约束半开放式车辆路径问题的有效性.     

基于遗传算法的混合Flow-shop调度方法

混合Flow-shop调度问题（Hybrid flow-shop scheduling problem,HFSP),是一般Flow-shop调度问题的推广，由于在某此工序上存在并行机器，所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。本文提出了遗传算法求解混合Flow-shop调度问题的方法，给出了一种新的编码方法，设计了相应的交叉和变异操作算法，能够保证个体的合法性，同时又具有遗传算法本身所要求的随机性。最后给出了某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例，表明了此算法的有效性。