危险货物零担运输多目标配装问题及遗传算法求解

零担货物具有运量零星、批数较多的特点,而危险货物又有混装的限制,所以危险货物零担运输配装问题一直是铁路部门复杂而急需解决的实际问题.在给出其数学模型的基础上,先对待装货物进行预处理,然后运用遗传算法对问题进行了求解,最后通过实例证明该方法的可行性和有效性.     

一种大批量多品种后向反馈容重比平衡货物配装法

货物配装问题是指一批不同类型的货物如何用最少车辆完成配载的问题。大批量货物是指1单货物由多个同体积和质量的单元(件数)组成,总量大于单个车辆装载量。针对大批量货物配装除了货物类型配装,还存在拆单(数量配装)问题。首先,利用线性规划方法分别按货物体积和质量进行车辆规划,根据货物的总容重比确定采用车辆规划类型,然后,以货物的总容重比和车辆容重比制定容重比平衡规则,当1单货物不满足容重比平衡规则时,用后向反馈法进行拆单,即根据后续待装货物容重比,确定当前载入货物的数量。该方法与其他两种方法对比,体积装载率分别提高18.7%和16.09%,质量装载率分别提高0.95%和8.57%,用实际商业物流配送数据试验,体积与质量装载率都达到87%以上。     

海运货物分类的研究

为提高货运质量，根据货物分子结构，海运特怀及货运保管要求，提出了海运货物分类方法，得出货物分类结果。     

用于集装箱配装问题的Memetic算法

针对集装箱配装问题这一NP-hard问题,提出了用于求解背包式强异类货箱的集装箱配装问题的memetic算法,该算法采用了“WB＋DBL”的解码方式,并结合了常规遗传算法的广度搜索能力和局部搜索的深度搜索能力,能够有效地提高集装箱配装问题的求解质量。通过仿真实验,表明该算法是有效的。     

5t集装箱配装计划优化程序

本文分析了5t 集装箱的配装情况,提出了配装优化的基本原理和模型,运用图论理论解决了检验两站集装箱车的径路问题,阐述了用计算机编制配装计划的实现过程.该程序用 FORTRAN—77语言编程,在 PDP—11/23机上调试通过.     

铁路零担配装计划优化的数学模型和解法

本文利用0—1规划、隐枚举法(附加过滤条件)和回路矩阵的方法,并在解决零担货物集配优化的基础上,提供易在计算机上实现的化化数学模型和具体解法,以及如何利用计算机来处理的基础模型,实现零担车配装作业管理自动化.     

概率资源约束下多品种库存系统的优化

为了有效利用库存资源,同时降低大型仓储配送中心的运行成本,需要对随机需求下的多品种库存问题进行深入研究。在原有单周期线性资源约束下的多品种订货策略的基础上,通过将一种概率形式的库存资源约束应用于多品种(Q,R)策略,实现对仓库面积和运营资金更为科学的管理和控制。同时还提出了一种有效的多项式启发式算法,为物流企业在实际库存管理中应用这一模型提供了解决方案。相对于已有的方法,在不增加资源使用量的情况下,该方法可以节约平均库存成本30%以上。     

带柔性工艺的多品种批量生产投产计划仿真优化

针对带柔性工艺的多品种批量生产系统,提出了一种基于Witness仿真的投产计划优化方法。描述了待研究的科学问题。针对带柔性工艺的多品种批量生产特点,设计了仿真逻辑。以Witness为仿真平台,构建了多品种批量生产投产计划与调度仿真模型。通过仿真试验验证了所提方法的有效性。     

多品种统一订货的库存模型及其优化

建立了多品种物资，同一订货地及统一订货的三种确定性库存模型，并分别给出优化方法。     

采煤机新型工作机构装煤参数的优化

本文建立了以新型螺旋滚筒装煤生产率为目标函数的优化数学模型,得出了具体条件下的优化参数和最佳装煤生产率,验证了模拟实验的结果.     

铁路同类适盘货物装载方案优化研究

结合铁路货物装载约束条件,构建了使用托盘的同类长方体货物铁路货车装载优化模型,首先提出了改进二维布局优化算法求解托盘在车厢底面的布局方式,再确定托盘货件在车厢内的最佳堆码层数,得到货物的装车优化方案。实例分析结果表明,该算法是一种求解铁路同类适盘货物装载问题的有效方法。     

多道次变薄拉深工艺参数的优化设计

根据承载裕度均衡原则优化了多道次变薄拉深度薄量分配关系，并在此基础上优化了各凹模半有，给出了多道次变薄拉深工艺参数优化设计方法。     

风电叶片全尺度静力试验加载力布置优化

静力试验是风电叶片全尺度检测的必备环节,为了提高试验中弯矩分布精度,基于引入叶片自重的弯矩计算模型,提出了一种用于加载力布置的变参型粒子群优化算法。首先,研究了不同加载点数加载力布置的弯矩分布特性,结果表明弯矩分布精度与加载点数正相关,且对加载位置极其敏感。其次,通过动态更新学习因子和惯性权重,并引入概率0. 2的粒子变异,改进了粒子群算法,提高了算法收敛性和搜索平衡性,尤其提高了叶片叶根和过渡区的弯矩分布精度。最后,基于上述理论开发了一套静力试验加载力布置软件,取得了很好的工程应用效果。     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.     

多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化

为了解决传统方法大多将注意力放在建筑群体局部优化方面,缺少对整个含多障碍建筑群体空间布局优化研究的问题。通过改进粒子群法研究多障碍建筑群图像空间布局智能寻优方法优化问题。建立寻优问题模型,将最小化最大风速比、最大化采光满足率、最优化容积率作为多障碍建筑群图像空间布局智能寻优目标,依据寻优问题模型建立总目标函数。针对粒子群算法的弊端,对其进行改进;将粒子和种群最优粒子差异程度当成依据对权重进行确定。通过密集距离对粒子和相邻粒子间的密集程度进行描述,依据密集程度,选用逐一去除法对最优解进行更新。针对提出的多障碍建筑群图像空间布局多目标寻优问题,采用改进粒子群算法进行求解。结果表明:采用所提方法优化后,日照满足率虽然略低于优化前;但最大加速比和容积率均更优;所提方法 WBGT指标(湿球黑球温度)高于其他方法。可见所提方法可令各指标均衡最优化,能够保证新陈代谢率低,热适应差的人舒适性。     

最优化问题的通有Hadamard良定性

本文证明了在Ｂａｉｒｅ分类的意义下，大多数最优化问题都是Ｈａｄａｍａｒｄ良定的。     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

高空长航时无人机优化设计

采用实数编码、过滤和交叉限制机制、改进的惩罚机制,改进了标准遗传算法,建立了多目标遗传算法,使之可以克服标准遗传算法的缺陷,并将其应用于高空长航时无人机的优化设计中,以空机重量和最大升阻比为性能目标,得到了优化问题得Pareto解。结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值。