基于陆海协同的海上战略投送选址-路径优化

陆海协同海上战略投送过程中需解决选址-路径优化问题,本文分析了在突发事件背景下陆海协同运输体系的运作机理和特点,构建了以下水港选址、运输船舶航次、航线配置以及天气条件等不确定性因素为变量、以投送时间最短为目标的选址-路径优化模型.根据模型的特点与不同算法的优势,提出了一种以遗传算法为外层框架构成优化循环,其中镶嵌基于仿真的改进模拟植物生长算法形成内部模块,求解出染色体对应的目标函数,再通过信息传递完成内外交互运算的集成算法.最后,以我国对南海海上战略投送为例进行了选址-路径优化设计,取得了较好结果,从而证明了文章所建模型与算法的合理性和有效性.     

村镇农产品多类型预冷设施选址-路径优化模型及算法

针对我国村镇农产品无法预冷或预冷效果不佳的问题,本文结合我国村镇农产品生产及预冷特点,提出综合应用固定设施和移动设施两种预冷模式的协调预冷机制,构建了以预冷模式、固定预冷设施容量与选址、相关车辆的车型与数量及路径等因素为变量,以系统成本最低为目标的多类型预冷设施选址-路径优化模型.根据模型的特点,设计了改进遗传算法,该算法设计了能表达所有决策信息的染色体,并制定与之相应的初始化、交叉和变异规则,从而实现了选址和路径的集成优化.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性,并分析了生产结构、农户分布等因素对多类型预冷服务网络布局设计及其车辆路径规划的影响.本文研究成果对于我国村镇多类型预冷服务网络布局优化具有重要的理论意义和实用价值.     

应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型与算法

应急设施选址-分配决策是应急管理中的重要内容,它直接影响预防和处置突发灾害事件的能力。综合考虑时间性、经济性及服务能力有限等决策因素的多重约束限制,从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于容量及安全库存约束的应急设施最大时间满意度选址-分配优化模型。结合模型的特点,设计一种嵌入混沌搜索机制的蝙蝠算法求解模型。最后通过算例验证了模型与算法的有效性,为应急设施选址提供理论依据和方法设计。     

考虑随机需求和库存决策的多商品物流网络设计的优化模型与算法

提出一种将库存控制决策和设施选址模型相结合的优化方法,用来解决一类多商品物流网络优化设计问题, 网络内的用户需求是随机的且服从正态分布,优化设计的目的是在满足一定服务水平的前提下,最小化物流网络内包括建设费用、储存费用 和运输费用在内的总成本费用,建立了一个能同时描述设施选址决策和库存决策的多商品物流网络设计问题的非线性混合整数优化模型,并使用组合模拟退火算法对其进行求解分析,最后的算例计算结果验证了模型和算法的有效性.     

综合多准则决策的保障设施选址-分派方法

首先总结了现有设施选址决策方法,分析了现有方法的局限性,进而提出了综合多准则决策的保障设施选址-分派方法.在研究描述被保障单位的保障反应时效性要求的函数的基础上,基于最大覆盖选址模型和"部分覆盖"思想建立了使保障部门和被保障单位满意度最大的选址-分派优化模型,给出了基于拉格朗日松弛的模型求解算法并进行了算法实验验证,实验结果表明该算法有效.     

损毁情景下应急设施选址的多目标决策方法

应急设施选址问题是应急管理中的重要问题,设施的长期战略性地位,促使决策者在进行选址决策时关注多种目标.在一定的经济投入条件下,本文首先提出了决策者制定设施选址方案时的目标原则,构建以时效性、均衡性和鲁棒性为核心的评价体系,进而建立了应急设施选址的多目标优化模型,用覆盖为目标的救援总时间反映时效性,最大救援半径反映均衡性,以及设施损毁情景下额外增加的救援变更时间反映鲁棒性,用三个目标函数组成的三元组刻画选址决策的目标向量,理想点是一个三元向量,每一个分量值表示只以这个分量目标函数求解得到的最优值,提出了基于理想点的目标扰动最小化模型,并采用遗传算法设计求解方法,通过算例分析了模型和算法的有效性,说明本文提出的模型与算法在解决应急设施选址决策方面具有一定的应用价值.     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

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.     

基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法

提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,以物流配送的总成本最低为聚类准则,结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式,实现基于蚁群优化的物流配送中心选址算法.对多配送中心选址进行了仿真实验,实验结果表明本算法能获得与实际情况相符的配送中心最优解,且适合多种不同的配送中心模型和大规模的配送中心选址,具有较强的灵活性.     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

大型城市地下物流网络优化布局的模拟植物生长算法

交通拥堵问题的加剧使传统物流网络在我国大型城市已达到极限, 未来地面物流系统将逐步向地下不同层次里转移并释放出城市地上空间.本文以斯坦纳最小树(SMT)为理论模型, 建立了符合我国大型城市不断扩展这一特点的树状地下物流网络布局模型. 由于 SMT 为 NP-完全问题, 因此算法的寻优能力是研究的关键. 本文所采用的模拟植物生长算法(PGSA)是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法, 该算法是利用人工植物在给定物流节点集解空间中的生长过程得到城市地下物流网络的最优布局. 通过对国际公布的STEINLIB实例数据计算并与蚁群算法和模拟退火算法进行比较, 表明模拟植物生长算法具有较强的精确性、稳定性和全局搜索能力.     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究

互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持.     

基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化问题

针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足，以智能回收箱为研究对象，考虑多频次回收和车辆共享调度策略，提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先，构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数；然后，构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型，并建立了回收中心产品的最大化收益模型；其次，根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法，进而提出一种改进的混合算法，该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补，同时采用了精英保留策略，增强了混合算法的搜索性能，并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析，验证了模型和算法的有效性；最后，结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究，分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明，本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度，并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本，进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。     

考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题

为使第四方物流系统能够在不确定环境下为客户提供有效的运输方案,在一定费用投入下获得更高的客户满意度,研究考虑客户时间偏好的第四方物流路径优化问题.基于累积前景理论,以最大化总运输时间的前景值为目标,建立考虑客户时间偏好的数学模型,并采用蚁群算法对模型进行求解,数值算例验证了算法的有效性·并且,将该模型与传统的期望值模型和期望效用模型进行对比,算例分析表明,考虑客户时间偏好模型可以更有效地描述客户心理行为,并适用于具有不同风险态度的客户群体,验证了模型的有效性.     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.     

多目标优化在图像处理中的应用综述

基于多目标优化理论对图像处理优化技术展开研究,首先分析了图像处理优化技术的研究现状,并指出了存在的问题;然后初步建立了图像处理的多目标优化模型,并给出了图像处理优化的系统流程;接着分析了图像处理优化的关键问题,包括建立优化的数学模型、确定优化的目标、选择最佳的优化算法、以及算法参数的最优设计等;最后讨论了图像处理优化技术的进一步研究方向.