网上超市订单分配与物流配送联合优化方法

针对网上超市一地多仓环境下的订单分配与物流配送两个环节,从联合优化的视角出发,以最小化物流配送成本为目标建立了非线性混合整数规划模型,并设计了一种启发式算法进行求解.在该启发式算法中,基于缩减问题求解空间的思想,引入人工智能状态空间搜索,利用物流配送阶段影响配送成本的关键因素作为订单分配的规则,采用改进的广度优先搜索算法生成较好的订单分配方案集合.利用C-W节约算法和邻域搜索技术,在优化配送路径时调整订单分配方案.最后构造算例验证了该算法的有效性.     

基于排序算法的机场停机位分配问题研究

停机位分配作业关系到整个机场的系统运作，其作用相当重要。通过分析航班占用停机位的特性，建立停机位分配问题的排序模型，然后考虑“先到先服务”的规则并通过引入机位标号函数和航班标号函数设计一种求解模型的标号算法，该算法的计算复杂性为O(nm)，最后将该算法应用于一个算例。说明该算法为利用计算机进行停机位自动分配并优化停机位结果提供了一种可行手段。     

机场停机位分配问题的图着色模型及其算法

停机位分配作业关系到整个机场的系统运作,其作用相当重要。通过对停机位分配的分析,把停机位的分配转化为图着色,建立停机位分配问题的图着色模型,并引入时间片算法确定航班使用机位的时间冲突集合,根据"先到先服务"的原则给出了停机位分配的顶点序列着色算法,该算法的计算复杂性为O(n2k2),最后将该算法应用于一个算例。     

基于匈牙利-模拟退火算法的多阶段武器目标分配方法

针对现代化战争中远程精确制导武器成本高昂以及武器发射平台数量有限的问题，研究了多阶段武器目标分配问题，以最小化武器成本为优化目标，建立了混合整数非线性规划模型。设计了一种集成匈牙利和模拟退火的混合智能搜索算法，首先根据待攻击目标的时空状态与毁伤特性确定打击阶段、标记可松弛性。在模拟退火的框架下，基于目标的松弛性调整攻击阶段，再通过匈牙利算法计算每个阶段武器和目标的精确匹配方案。通过启发式算法和精确求解技术的结合，在保证求解质量的前提下，极大减少了计算时间。通过计算实验，与变邻域搜索算法进行了对比分析，验证了该算法在求解多阶段武器目标分配问题的有效性。仿真结果表明，所提算法在计算时间和求解效果上优于变邻域搜索算法。     

卫星与浮空器协同侦察任务规划方法

针对卫星和浮空器协同对地侦察任务规划问题,提出了一种分阶段任务规划方法,将卫星与浮空器协同任务规划分为任务聚类、任务组分配和任务排程3个相继的阶段。使用层次聚类算法进行任务聚类,通过聚类形成多个任务组;给出了任务组分配的规划模型,将任务组与平台资源进行匹配;建立了任务排程的混合整数规划模型,并使用粒子群算法进行求解,将任务最终分配到相应的平台上。仿真结果表明,所提出的方法可行且有效。     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题,提出了一种新的方法.在该方法中,首先,给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义;考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同,分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义;进一步地,根据患者提供的属性优先性信息,计算患者关于各优先属性集的权重,进而计算患者关于医生的综合满意度;构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型,基于多目标粒子群(MOPSO)算法设计了求解该模型的启发式算法;最后,通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

考虑属性优先性的择期手术医患双边稳定匹配模型

针对考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题，提出了一种新的方法.在该方法中，首先，给出考虑属性优先性的择期手术患者和医生双边匹配问题的描述和医患双边匹配的定义；考虑到患者最关注的医生属性不同和医生对手术类型的擅长程度不同，分别给出了考虑属性优先性的医患个体理性匹配方案、医患稳定阻塞对、医患稳定匹配方案的定义；进一步地，根据患者提供的属性优先性信息，计算患者关于各优先属性集的权重，进而计算患者关于医生的综合满意度；构建了获得医患稳定匹配方案的多目标优化模型，基于多目标粒子群（MOPSO）算法设计了求解该模型的启发式算法；最后，通过算例说明了本文提出方法的可行性与有效性.     

钢坯最优倒垛问题及其Stacking邻域搜索算法

以钢坯倒垛问题为研究对象,建立以最小化轧制序列总倒垛数和吊车运行距离的多目标整数规划模型,并在已有的多回路启发式算法及Sequence邻域搜索算法的基础上设计了基于Stacking邻域搜索的两阶段启发式(TASNS)算法。算法综合考虑了入库钢坯的钢种、规格、长度等属性在垛位上具有连续堆放以及轧制轧序列之间规格相近性的特点。基于实际钢厂数据的验证,表明算法在实际生产中是有效且可行的。     

炼钢炉次计划仿真系统的设计与实现

炼钢炉次计划对于钢铁企业生产计划的编制起着承上启下的重要作用.针对炉次计划问题多目标、多约束的复杂特点,建立了整数规划模型,提出了基于现场计划编制人员经验规则的多阶段启发式算法对其进行求解,并以该模型和算法为核心开发了炼钢炉次计划仿真系统,讨论了其的结构与功能.利用生产现场的实际数据,对系统进行了离线仿真,并计算了炉次计划结果的评价指标.仿真结果表明:该模型及算法可以快速、高效的编制炉次计划;该仿真系统为炉次计划模型及求解算法的研究提供了仿真实验平台,并为进一步在实际工程中的应用奠定了一定的基础.     

能力受限批量问题的启发式算法与CPLEX仿真优化

能力受限批量问题多数都是NP-hard问题,解决方法之一就是构造启发式算法获取尽量接近最优解的可行解。目前多数文献通过大规模计算分析来评价启发式算法的性能,但是这种评价方式只能表明该算法针对特定实例的适应性。利用商业优化软件求解同一实例并与算法计算结果进行对比分析,可以体现算法的有效性。针对一种运输能力外包且费用时变的多产品动态经济批量问题,建立混合整数规划模型,通过约束松弛与模型分解,设计出一个基于拉格朗日松弛理论的启发式算法进行模型求解。大量随机实验计算结果以及CPLEX仿真优化结果对比分析表明,在某些实例情况下,启发式算法获取的最优值与CPLEX获取的相当,但是求解时间要明显优于CPLEX,因此选择启发式算法求解此类实例是较优的。     

考虑多航段服务需求响应的航班时刻表安排与机型分配集成模型

针对航班时刻表安排与机型分配集成问题，考虑多航段服务市场需求波动情形，引入航空服务对消费者的吸引力，复制多个可选起飞时段的航班，借助时空网络理论，构建了混合整数线性规划模型。将航空服务市场需求波动的多种情形按照离散分布作为输入数据，将航班时刻表安排与机型分配问题集成，使用优化求解器CPLEX进行求解。设计一种潜水启发式算法，生成包含10～20个机场的6个算例进行仿真测试，结果表明：当算例的规模超过12个机场时，该算法在速度和目标值上都优于CPLEX。最后，灵敏度分析验证了该算法的鲁棒性，说明该算法可以帮助航空公司找到比CPLEX更快更优的即时决策解决方案。     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

作战任务和资源间的匹配模型及求解算法研究

针对作战任务和作战资源的匹配问题,提出了一种匹配模型及其求解算法.首先分析了作战任务和资源的属性,建立了匹配问题的约束满足模型.基于改进的多优先级动态列表规划算法提出了一种匹配模型的求解算法,并结合实例进行了分析验证.结果表明,算法中引入任务与资源选择优先权参数,可以有效消解优先权冲突,增加匹配的灵活性.     

多模式枢纽网络中高铁与航空票价优化模型

针对高铁和航空共存的客运枢纽网络,考虑枢纽机场容量,建立了求解多模式枢纽网络中高铁和航空的最优票价问题的双层规划模型,其中上层最大化航空和高铁各自的利润,下层是竞争市场中的随机用户均衡,为求解该模型,设计了基于灵敏度分析的启发式算法.最后,利用实际枢纽网络的算例验证了模型和算法的有效性.结果表明,当枢纽机场容量限制增强时,利润贡献最大市场的票价变化幅度最小,所以枢纽容量应优先满足该市场需求.     

用遗传算法求解改进的投资组合模型

在传统Markowitz投资组合模型中考虑了最小交易量、交易费用以及最大投资上限等实际因素，得到了一个改进的投资组合模型。该模型是一个非线性整数规划问题，传统算法难以有效求解。为此，设计了一种基于整数编码的遗传算法求解该模型。实际算例表明，所提出的算法是有效的。     

模糊需求条件下的采购量分配优化模型

建立了模糊需求和价格折扣并存条件下采购量分配问题的模糊多目标混合整数规划模型.该模型的特点是:1)模型的约束条件中兼具确定性和模糊性;2)通过约束条件方程式准确地表现模糊性需求和价格折扣这两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,确定每个模糊目标和模糊约束条件的隶属度函数;然后,通过最大最小算子,将该模糊多目标混合整数规划模型转化为求解等价的多个单目标混合整数线性规划问题;最后,借助于两阶段算法,可以求得问题的最优解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

考虑多运输模式的生产与运输集成调度问题

对全球化MTO供应链中一类生产与运输的集成调度问题进行了研究。该问题考虑由单制造商、多客户组成的供应链环境、不同的订单大小、不同的订单复杂度、允许多个订单在单机同时生产以及多种运输方式等现实特征。以最小化供应链总成本为目标,该问题被建模为一个混合整数非线性规划模型;提出了基于前向调度的启发式算法求解该模型。基于真实的行业数据,将该算法的性能与基于遗传算法、顺序调度的方法、以及工业排序方法所产生解的性能进行了比较。比较结果表明,所提出的启发式算法的性能优于后3种方法。     

多射频多信道Ad Hoc网络跨层功率分配

为了提高多射频多信道Ad Hoc网络容量，降低网络间无线干扰，提出从跨层优化综合考虑信道与功率联合分配问题，将信道与功率分配问题转化为混合整数非线性规划模型，针对模型设计两阶段子问题求解迭代算法。算法在第一阶段采用启发式算法分配信道，在第二阶段采用分布式算法进行功率分配。仿真实验结果表明,信道与功率联合分配相对于固定信道下功率分配具有更好的效果，联合优化两阶段迭代算法可有效提高网络整体效用，同时降低节点间相互干扰。     

基于灰关联度的多目标规划新求解算法

针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。     

分散搜索算法求解基于小流向平衡的合同计划问题

建立了基于小流向平衡的钢厂合同计划的整数规划模型,模型以提前/拖期惩罚、小流向平衡惩罚、合同取消惩罚总惩罚最小为目标;根据模型特点,构造了分散搜索(SS)算法进行求解,并针对非可行解设计了启发式修复策略。为了检验算法的效率与效果,同时采用了遗传算法对模型进行求解,并用某企业的实际合同数据进行实验,对比分析了两种算法的结果,验证了模型和SS算法的有效性;另外,仿真实验也对参数设置进行分析,确定了适合本问题的最佳参数组合。