运力受扰下的物流无人机干扰恢复模型

为了解决无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）运力受扰对末端包裹交付造成的干扰问题，运用干扰管理思想，从客户服务和配送成本角度进行扰动度量，综合考虑无人机能耗、配送时效性、飞行可靠性、飞行安全性等因素建立干扰恢复模型；运用蚁群算法求解问题模型，最后用算例验证本文方案的有效性。结果表明：通过分析3组干扰场景发现，当干扰发生时刻早、受扰客户多时，所建立的恢复模型方案和原始方案对比，可以在短时间内产生新的配送路径，同时以较小的成本代价提高客户服务满意度，实用性更强。     

面向城市超低空物流场景的最小风险路径规划算法

随着城市超低空物流运输场景的迅速发展,无人机路径规划的安全性显得尤为重要,针对现有路径规划算法无法满足超低空物流运输无人机在密集障碍物场景下进行安全轨迹规划的问题,本文基于A*算法,将三维环境依据飞行高度划分为多个高度层,以规划风险最小轨迹为目标,从时间、风险两个维度对A*算法的成本估计函数进行重构,从而提出面向城市超低空物流场景的最小危险路径规划算法。仿真实验一表明,本文提出的最小风险路径规划算法在3种不同城市场景,15种不同运行环境中,相比于传统轨迹规划算法,规划得到的路径安全距离平均增加60%,安全性显著提高;本文也将该算法应用于多无人机多高度层的复杂城市场景中,实验结果表明,本文提出的最小风险路径规划算法在兼顾航程的同时可以为多架无人机规划安全性更高的路径;在实验三中运用蒙特卡洛法证明本文算法在路径规划算法中的可靠性与鲁棒性,为城市超低空物流场景提供了安全性更高的路径规划方法。     

基于库存成本的连锁零售企业配送网络设计

研究了需求不确定的连锁零售企业配送网络设计及其库存决策的联合优化问题. 以门店和配送中心服务水平为约束条件,详细分析连锁企业内部的二级库存成本,并综合考虑运输成本和配送中心选址成本,建立配送系统年总成本优化模型.以系统总成本最小为目标,运用遗传算法求解该优化模型,在得到最优配送网络方案的同时,确定系统安全库存因子及门店的订货周期.通过算例仿真验证模型和算法的有效性,并分析需求、运输距离和选址成本等因素对系统总成本的影响,为连锁零售企业的物流配送网络设计及库存控制提供决策支持.     

震后多时段应急物资联合配送路径优化研究

为了解决地震灾害发生后由于应急物资转运不及时所带来的人员伤亡及财产损失等问题，提出一种考虑时段划分的混合算法。首先，依据震中方位等确定受灾点及其物资需求；其次，按照灾区内的道路损毁约束条件等确定受灾点需求的配送方式；再次，根据道路损毁及恢复情况将震后“黄金72小时”划分为多个时段、多种配送方式联合的配送方案；最后，选取“四川泸定9·5地震”为背景进行算例仿真。结果表明，相较于传统遗传算法，混合算法的总配送成本降低了9.53%，配送总时间减少了7.03%；在考虑多时段情景下整体方案配送总时间比不考虑时段情景时减少6.33%，在配送总成本上降低18.9%。震后划分时段进行联合配送的方式能够有效解决受灾区域内的应急需求问题，提高应急物资配送效率。     

基于生物地理学算法的微电网多目标优化调度

针对含风力发电机、光伏电池、微型燃气轮机、柴油发电机、蓄电池组成的微电网系统优化调度问题,设置系统相关约束条件,建立以运行成本最小、用户停电损失费用最小及环保成本最低的微电网多目标优化调度模型,采用生物地理学算法对模型进行求解;对某独立型微电网算例的单目标优化调度与多目标优化调度的仿真结果进行对比。结果表明:单目标下的微电网优化调度,虽然可以在单一方面达到最优,但是以其他目标的增加为代价;多目标优化调度综合考虑了微电网的经济性、节能型、可靠性之间关系,实现了运行成本、用户停电损失费用、环保成本下的全局最优,可根据用户的实际需求提供一种更合理的微电网优化调度方案。     

基于随机需求的农产品召回供应链成本分担合约及努力策略研究

本文通过农产品召回供应链成本分担合约设计,在需求不确定条件下,考虑期望损失,研究了最优订货量,以及在特定需求分布模式下,供应商的最优努力策略。选取固定比例召回成本分担合约以及浮动比例召回成本分担合约,通过比较确定浮动比例召回成本分担合约可以更好的促进农产品供应商提升质量可靠性努力,并且更高的供应商可靠性努力将带来更少农产品资源浪费;通过设定召回成本分担合约,增加市场稳定性以及增加召回频率,可以有效提升农产品供应商质量可靠性努力,从而减少资源浪费。     

应急物流中无人机配送线路优化

在自然灾害发生时,第一时间内将生命救援物资配送到各救灾点尤为重要。为优化自然灾害条件下的应急物资配送过程,由卡车-无人机共同配送,将该场景下的应急物资配送问题构造为带有无人机的多旅行商问题。在考虑卡车可达性的情况下,以总配送时间最短为目标建立了混合整数规划模型,并改进FSTSP(Flying Sidekick Traveling Salesman Problem)算法求解此模型。仿真结果表明:通过组合K-means聚类算法和改进的FSTSP算法,可以有效解决考虑卡车可达性的多卡车多无人机的应急物资配送问题,且与传统的卡车配送相比,卡车-无人机配送具有潜在的优势。     

考虑动态需求的多中心沿途补货冷链物流配送路径优化

为提升冷链物流配送效率、降低物流成本,本文在综合考虑多配送中心、客户动态需求、沿途补货策略的前提下,建立以总配送成本和客户满意度最优为目标的冷链物流配送模型.模型采用主目标法处理客户满意度和成本之间的背反关系,将动态问题按照时间轴依次分解为一系列的静态调度子问题并考虑了5种配送成本.本文提出自适应大邻域搜索算法求解该模型,设计了三种破坏算子和三种修复算子,对小中大三种不同规模的算例进行测算.结果表明该算法在速度、精度和稳定性上表现良好,对求解此类问题有较好的适应性和准确性.与不考虑沿途补货策略的动态配送方案相比,沿途补货策略可使成本降低23.06%、客户满意度提升8.69%.结果表明提出的配送方案可很好地节约企业的配送资源、减少配送成本、增强竞争力.     

网购环境下基于时隙配送的时效产品订单履约方法

在B2C模式的网购环境下,订单总数庞大,但每个订单的需求量小、配送地址各异,并且从客户下单到产品送达客户手中存在时间差,这些特点对订单履约方法的柔性提出了高要求,给电子零售企业的发展带来了挑战.时隙作为配送中重要而稀缺的资源,其利用率的高低直接影响网络零售商的运营效率.良好的时隙分配方案可以提高订单履约率,从而提高配送的效益.笔者规避单目标研究不能够较为全面反映配送的实际问题,拟考虑从多目标角度对问题进行优化,建立既可以保证客户满意度,又能减少每辆车平均配送距离和每单平均配送成本的多目标规划模型.通过算例分析,模拟几种不同情况,综合优化模型在时间和成本水平下都较传统单目标更优,能使配送时隙综合效用最大,验证了模型的有效性和科学性.     

基于差分自回归移动平均模型、长短期记忆网络模型及相关模型的无人机俯仰角预测

为了提高无人机俯仰角故障数据处理和预测的精确性和可靠性,避免增加无人机试飞成本,利用长短期记忆网络（Long Short Term Memory,LSTM）、注意力机制+LSTM模型和差分自回归移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA）模型预测无人机试飞俯仰角故障数据。结果表明,ARIMA预测结果：MAE（Mean Absolute Error）=0.35,RMSE（Root Mean Square Error）=0.73,MAPE(Mean Absolute Percentage Error)=23.80%;LSTM模型预测结果：MAE=0.49,RMSE=0.74,MAPE=45.20%;注意力机制+LSTM模型预测结果：MAE=0.17,RMSE=0.53,MAPE=18.93%。可见注意力机制+LSTM模型比其余两种模型更适合于试飞俯仰角的数据预测,以上三种方法对无人机故障数据预测都具有实际意义,有效的预测可以推进自动飞行器和移动机器人的异常检测或外国直接投资研究的最新进展,以进一步提高自动和远程飞行操作的安全性。     

基于遗传算法的最小成本配送策略研究

从配送环节中车辆装载货物角度考虑,配送方式可分为按门店配送和按货物种类配送2种配送方式。文章以车辆行驶成本、车辆固定成本与装卸货成本为总成本的优化目标,对2种配送方式分别建立成本最小化数学模型,并运用遗传算法对2种配送模型进行求解。通过仿真实验比较2种配送方式在不同因素的下最小成本,为企业提供合理的配送策略及车辆行驶路线。     

高速公路收费站车道功能及方向优化模型

为解决临近城区的高速公路收费站节假日潮汐拥堵问题,通过动态调整收费车道使用功能和切换车道收费方向,提出了收费站车道类型及收费方向控制方法,并给出了相应的收费车道配置流程。结合排队论,考虑车道控制约束,以收费站运营成本、用户延误成本和收费站免费放行损失成本之和最小为目标,构建车道功能及收费方向优化模型。研究结果表明：双向收费车道需设置在收费广场中间,收费站拥堵免费放行位置以在用车道平均排队车辆数5～10辆为判定标准;与不可切换收费方向的传统方案相比,车道控制方案通过平衡出入口交通需求,动态调整车道方向,提升了收费站通行效率;系统成本随电子不停车收费(electronic toll collection, ETC)使用率的增加、交通需求的降低而减少;车道控制方案的系统成本不大于传统方案,且存在潮汐车流时,车道控制方案效益提升更加明显。所提出的车道控制方法能适应不同流量场景,对收费站车道开放和“潮汐车道”设置具有指导意义。     

考虑道路受损的震后应急物资运输路径优化

为了在地震发生时提高应急物资配送效率, 降低人员伤亡与经济损失,将道路受损作为影响应急物资配送的重要因素。以多应急物资种类、多配送中心为背景,考虑应急物资配送时间窗约束,建立总时间和总成本最小的双目标模型。结合模型的特点,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合的混合算法,算例结果表明,该算法具有较快的收敛速度和求解结果。进一步对比考虑道路受损和不考虑道路受损的情况,结果表明：考虑道路受损在配送总时间、总费用和产生惩罚成本的时间都有所降低,进一步验证了模型的优越性。可见该模型和算法可以有效地解决考虑道路受损的应急物资配送路径优化问题,提高应急物流效率,减少地震带来的损失。     

共享条件下的地下物流配送路线优化

为了缓解城市的交通压力,弥补地下物流和综合管廊的资金问题,文中将地下物流与其他市政线路一起纳入综合管廊,进行了共享条件下的地下物流配送线路优化研究。文中基于共享的理念,考虑配送线网合理规模约束与可达性约束,以地下物流的建设成本、时间成本和车辆成本最小为目标建立模型。该模型可用于共享条件下的地下物流系统规划中,对配送线路网络进行优化布局。采用遗传算法对模型进行优化求解,算例结果表明,运用该模型可对所有可能的配送线路进行筛选,并得到最优的线路网络布设方案。     

基于Bayesian理论的测试性验证试验方案

为了降低测试性验证试验的不确定性风险损失,提出了基于Bayesian理论的测试性验证试验方案。该方案综合考虑了故障注入成本以及弃真和采伪两类风险损失,建立了基于风险损失的试验方案模型。根据Bayesian理论,结合验前信息推导出试验最小样本和最大合格判定数的计算公式,并给出基于Bayesian平均风险准则的弃真和采伪两类风险参数的求解方法。在此基础上,按照试验期望风险损失最小的原则求解试验方案模型。结果表明,该方案能有效降低试验两类风险损失。     

考虑状态维护策略与工时恶化作用下的单机调度研究

为了解决单机调度问题,提高设备的可靠性和稳定性,根据连续故障检测和离散故障检测的特点,以最小化拖期成本和维护成本为目标,建立了考虑分段线性恶化和维护不可用时间的单机调度模型,基于系统可靠性理论研究考虑机器可靠性的单机调度问题,采用决策条件统一化处理方法对维护策略进行对比,通过单因素和双因素调参分析确定相关参数变化对生产调度优化的影响。结果表明：模型求解时间与单位时间拖期成本的减少呈近似指数级增长,单位拖期成本越大,求解速度越快;单位时间拖期成本的变化不会引起维护成本的大幅度改变,成本函数不存在柔性周期维护中的跳跃节点,不能“自适应”调节;预防性维护时间与故障小修比值对离散检测下的维护决策有较大影响。采用决策条件统一化处理方法,可减少计算时间和检测成本,较好地解决了离散故障检测中易出现的过度维护或维护不足等问题,有助于降低运营成本,提高经济效益。     

基于冗余删除的软件定义机载网络控制器部署策略

软件定义网络为弥补机载网络对多任务支撑能力的不足提供了新思路。为降低网络的部署成本开销,利用灵活易部署的无人机构成逻辑集中的控制平面,对高动态拓扑变化的有人机编队实施管控。针对基于无人机的控制器部署问题,为优化可靠性和部署成本开销指标,提出一种基于冗余删除的无人机控制器部署策略。首先,为实现任务区域的全覆盖以保证连通性,依据无人机的通信范围进行初步部署;然后,为判定和删除初步部署中的冗余无人机,依据部署约束和优化指标,提出了基于连接关系的冗余判定算法和基于网络连通的冗余删除算法。实验结果表明,与基于全域覆盖的控制器部署策略相比,所提策略在满足可靠性要求基础上,部署无人机的数量减少了25%,降低了网络的部署成本开销,能够适用于高动态网络环境下的控制器部署场景。     

基于供气可靠性的天然气管道系统预防性维护方案智能优化方法

输气管道设备设施的维护管理是保障管道系统可靠供气的基础。建立管道系统单元状态转移与设备退化过程的描述模型,构建各单元失效场景下管道系统最大供气能力计算方法,建立以系统供气可靠性最高和维护成本最低为目标的管道系统维护策略优化模型,形成基于深度强化学习的管道系统预防性维护优化方法。结果表明：与传统的计划性维护相比,所提出的管段与压缩机单元预防性维护方案可提高天然气管道系统供气可靠度,同时降低管道系统维护成本;优化后系统平均供气可靠性由99.41%提高至99.54%,维护成本降低9.38%。     

物流无人机城市低空轴辐式网络构建方法研究

无人机在城市物流配送方面具有极大应用潜力，然而城市低空空域运行场景中的潜在不确定因素较多，亟待通过科学方法构建安全有序的物流无人机配送网络。从物流无人机运输经济性和运行安全性角度出发，结合物流无人机性能特征，在原有地面物流配送网点的基础上，构建多层级轴辐式网络的整数规划模型，提出了带距离限制的PAM(partitioning around medoids,围绕中心点划分)聚类与整数规划相结合的网络构建方法；从配送时效性、网络安全性和网络结构特征三方面选取评价指标，用于对比构建物流无人机运输网络与原地面运输网络；以南京市江宁区为例构建物流无人机配送网络，验证该网络构建方法的可行性。实验结果表明，该方法构建的无人机配送网络在兼顾运输成本与运输安全性的同时，还具有较好的配送时效性。     

最大最小运送周期下的库存与运输优化模型

针对库存与运输联合优化使得供应链成本最低问题.采用对配送周期加以限制的方法,即最大最小运送周期,研究降低供应链成本的优化模型,即最大最小运送周期库存与运输模型.结果表明:两级供应链下,在车载能力基础上综合考虑配送周期进行货物运送,要比按照独立周期进行货物运送节省成本.根据最大最小运送周期定义建立的最大最小运送周期库存与运输模型能在一定程度上降低运输费用从而降低两级供应链成本.