动态车辆路径问题的隐分区灵活分批策略

在一般分区分批旅行商策略的基础上,提出了隐分区灵活分批旅行商策略,并进行了有效性分析.新策略主要从2个方面做了改进:①通过设置虚拟分区,保持了分区顾客的到达率不变,使顾客群的形成时间减少;②对决策时间进行了调整,允许在顾客群形成时间与决策时间之内出现的新顾客进入决策,使进入计划的顾客更多,从而使路径平均距离更短.最后,实例仿真验证了策略的优越性.     

带有启动时间和两类故障的M/M/1系统均衡策略分析

考虑在带有延迟启动以及两类故障特性的M/M/1排队系统中,顾客应遵循的进队策略和该策略下的社会平均收益，服务台采取延迟启动休假模式，可能发生完全故障和不完全故障两类故障，在系统信息完全可见的条件下，根据线性“获益-损失”函数，给出顾客的预期收益方程，并通过稳态时的系统状态转移图，结合归一化方程求系统的稳态分布，在结尾通过数值例子展示顾客止步策略和社会平均收益关于系统参数的敏感性。     

洛阳智慧交通系统的最佳路径算法研究

基于时间消耗的城市道路运行测度空间,是一个非欧氏距离空间.根据洛阳城市交通的实际情况,设计了基于非欧氏距离空间的最佳路径选择算法,它是一个多阶段决策过程,通过递推方法来实现,并通过一个实例,详细讨论了算法的计算过程.     

M/M/1延迟工作休假系统的均衡策略

考虑M/M/1延迟工作休假系统在两种不同条件下的策略选择.在第一种情况下,系统队长和服务台的状态都是可观的,通过研究不同状态下的顾客期望逗留时间,得到了顾客的均阈值策略;在第二种情况下,队长和系统状态都是不可观的,利用矩阵几何理论,得到了顾客的平均逗留时间,给出了每个顾客在到达瞬间的混合策略.最后,用数值例子,分析了不同参数的对均衡策略的影响.     

双目标优化的动车组系统多阶段机会维修决策

为保证在动车组可靠运行的前提下,尽可能提高其运用效率,在传统机会维修策略的基础上提出一种双目标优化的多阶段机会维修决策策略.该策略将维修机会窗口等距划分为多个阶段,对维修时机位于不同阶段的部件实施差异力度的维修.针对多部件维修任务分配问题,提出两名维修人员的任务分配算法,并将该算法引入到多属性决策中,使模型具有良好的多属性优化性能.算例分析验证了多阶段机会维修策略在优化可用度和平均成本率方面的有效性,同时探究权重因子对模型优化倾向的影响.     

基于遗传-集束搜索的立体车库堆垛机运行路径优化

针对巷道堆垛式立体车库堆垛机在存取车过程中运行路径较长的问题,本文提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的集束搜索用来优化堆垛机运行路径。以缩短存取车过程中顾客平均等待时间和堆垛机运行距离为目标,通过对实际运行立体车库的考察和数据提取,建立立体车库堆垛机运行路径的数学模型,同时比较GA-集束搜索混合算法与集束搜索算法的实验仿真数据,仿真结果表明：GA-集束搜索混合算法具有较好的收敛性,能够有效地缩短顾客平均等待时间和堆垛机运行距离,提升立体车库运行效率。     

基于顾客评论的企业信息披露策略

在互联网时代,网购由于其便利性以及实惠的价格越来越成为人们主流的消费方式之一.在各大网购平台中,已经购买过商品的顾客往往会对商品留下评论,这些评论会很大程度上影响后续顾客的购买意愿.构建了一个新品发售的两阶段定价决策模型,将顾客的评论纳入考量,利用消费者效用理论,研究企业的最优定价和信息披露策略.第一阶段,由于商品刚发售,因此顾客不了解商品的真实质量,在此阶段购买过商品的顾客会留下对于该商品质量的评论;第二阶段,顾客会根据评论以及企业的信息披露策略来决定是否购买商品.结果显示,企业的最优信息披露策略同时受披露成本和顾客参照点效应两方面因素的影响.只有当披露成本较低,同时顾客参照点效应较高时,企业才会选择披露商品质量信息;而当顾客参照点效应较低或披露成本较低时,企业不会披露商品质量信息.     

潜在市场规模不确定的以旧换新/再的定价与生产策略

假设潜在市场规模在第1阶段开始前是不确定的,消费者根据两阶段的总期望效用决策第1阶段是否愿意购买产品.老顾客决策是否以旧换新/再,新顾客决策是否购新/再.文章在新品和再制造品共存与仅存在新品2种情形下,构建了以生产商利润最大化为目标,产品价格和生产量为决策变量的两阶段数学规划模型.通过逆向归纳法求解,得出最优产品定价与...     

基于决策偏好距离的多阶段群决策快速集结方法

针对具有互反判断矩阵偏好信息的多阶段群决策问题,文章提出了一种基于决策偏好距离的快速集结方法。首先对决策偏好距离相关概念进行定义,阐述了基于决策偏好距离的多阶段群决策集结过程;其次,利用决策偏好距离算法对单一专家的阶段内权重和阶段间权重进行测度,得出最优的专家权重;然后,通过加权几何平均算子拟合出最优的专家判断矩阵和最优的群体决策偏好;最后,给出算例,分析结果表明该方法具有合理性。     

市场细分下定价与交货延迟批量的联合决策

文章针对多周期离散时间、允许交货延迟情形,研究了拥有若干个子市场的制造商如何有效地协调定价决策与批量决策,使得企业利润最大化;建立了二次规划模型,提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解出每周期各子市场的最优定价和最优生产计划.实验结果表明,联合策略优于分散策略,可以获得最大利润;与不允许交货延迟情形相比较,允许交货延迟提升了生产的柔性,可以获得更多的利润.     

两级车辆路径问题的多起始点变邻域下降算法

两级车辆路径问题是指货物必须首先由中心仓库配送至中转站(第一级),再转运至需求点(第二级)的一种新型车辆路径问题.针对该问题特性,提出一种多起始点变邻域下降求解算法.首先由改进的Split算法循环分割由所有需求点组成的随机排列,直至出现可行的第二级配送方案,然后求解第一级问题,获得完整的初始可行解,再通过变邻域下降算法进一步改进.当变邻域下降算法无法改进时,采用多起始点技术重复上述过程,直至算法终止.实验结果表明,所提出的算法易于实现,且性能优于已有最好的两种启发式算法.     

动态车辆路径问题的优化方法

设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法.算法在产生初始解以后的动态求解过程中,不再做车辆之间的顾客调整,而只应用2-opt局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序,即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题.建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型.仿真过程中,应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径,并采用4种接受准则判别是否接受新的车辆路径.仿真结果表明:算法具有实时、高效的特点,满足动态车辆路径问题的求解要求.     

带容量约束的多车调度暂态混沌神经网络算法

带容量约束的多车调度问题是典型的NP-hard问题,利用模糊C均值聚类算法的相似性分类原理及混沌神经网络的全局搜索能力和高搜索效率,提出了一种快速且易于实现的新的混合启发式算法.该算法分为用模糊C均值聚类算法将所有客户按车容量要求装车和用暂态混沌神经网络方法对每条路线排序两个阶段.实例计算以及与其他算法比较表明,该算法是一种求解多车调度问题的可行且高效的方法.     

改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题

在引导式邻域搜索算法静态惩罚策略的基础上,提出动态惩罚策略,设计改进的引导式邻域搜索算法,将其用于求解周期性车辆路径问题,采用标准算例进行数据实验,对动态与静态的惩罚策略进行对比.结果表明,采用改进的引导式邻域搜索算法求解周期性车辆路径问题可行有效.     

用基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定TSP问题

首次提出不确定旅行商问题模型, 此模型将路径长度看作动态可变的, 并考虑了交通运行中的不确定因素, 比经典旅行商(TSP)问题更具有灵活性及实用价值, 利用此模型得到的结果更适于指导车辆对运行路线的选择. 同时使用一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题, 即引入3-opt方法对问题求解进行局部优化. 实验结果显示, 该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性.     

并联混合动力城市客车控制策略研究

针对以解放牌城市客车为原型车的并联混合动力系统的能量管理和动力控制建立了动态仿真模型,仿真分析了并联电力助动控制策略、自适应控制策略和模糊逻辑控制策略各自的特点.结果表明,不同控制策略的决策方式和优化目标不同,从而导致车辆的动力性、燃料经济性和排放性有较大的差别.由于车辆的动力性、燃料经济性和排放性是相互制约的指标,控制策略要综合考虑对这三者的要求,选择合适的折中方案.另外,控制策略的性能还与车辆工况有关,好的控制策略应该能根据车辆行驶条件的变化调整其决策方式,使其具有路线适应能力.     

平面移动式立体车库动态库位分配策略建模与仿真

平面移动式立体车库在车位分配过程中存在顾客排队等待时间过长，车辆出入库效率低下的局限性。为减少顾客等待时间，提高立体车库服务效率，提出一种动态库位分配策略：以蜻蜓算法优化的BP神经网络模型预测车辆的停留时间，并根据车辆停留时间对车库车位进行区域选择，最后利用禁忌搜索算法搜索出该区域内最适宜的车位位置。同时，将顾客平均等待时间，平均等待队长，平均服务时间和车库运行能耗作为评价指标与现有库位分配优化方式进行对比分析，仿真结果表明：该策略能够更为有效地减少顾客等待时间，提高立体车库整体作业效率。     

社会化机会网络中节点归属位置感知的路由机制

机会网络中的节点具有较强的社会属性,其对于机会网络路由机制的设计至关重要.在充分利用节点社会属性的基础上,提出一种节点归属位置感知的路由机制.社区中心节点通过相互协商的方式合理地为节点动态分配地址,以准确反映节点的相对地理位置.通过计算节点地址之间的海明距离,合理地确定了节点之间的相邻程度.在节点运动过程中,通过检测数据分组的目的节点与相遇节点是否归属于同一社区,而决策执行社区间路由或社区内路由,同时根据所相遇节点与目的节点的相邻程度,合理地为数据分组选择中继节点,有效地完成数据分组的转发.结果表明,所提出的机制能够提高数据分组成功投递率并降低传输开销.     

Design of Vehicle Routing by Integrating Optimization and Simulated Annealing Approach

The vehicle routing problem (VRP) can be described as the problem of designing the optimal delivery or collection routes from one or several depots to a number of geographically scattered customers, subject to load constraints. The routing decision involves determining which of the demand s will be satisfied by each vehicle and what route each vehicle will follow in s erving its assigned demand in order to minimize total delivery cost. In this pap er, a methodology for the design of VRP by integrating...