简单线性规划问题的一种新算法

在线性规划问题逐维选优强多项式算法的基础上,结合简单线性规划问题的特性,提出了线性规划问题的分块选优算法:根据目标函数梯度在可行域的低维约束平面上投影,确定它在可行域内的等值面,得出简单线性规划问题的最优解集.     

运输问题的直接算法

基于线性规划逐维选优强多项式算法的基本理论,结合运输问题模型的特殊结构,提出了运输问题直接算法: 根据目标函数的梯度向量在可行域的低维界面上的投影,通过确定运输问题在可行域上的低维等值界面,直接得出运输问题的最优解集.     

运输问题一种新的表上作业法

在运输问题的逐块选优算法的基础上,根据目标函数梯度在可行域的低维约束平面上投影,得到运输问题的表上作业法;若干实例说明了这种表上作业法的有效性。     

改进的动态规划算法在最优航线选择中的应用

通过对船舶运输中航线选择问题的分析，提出了最短路模型．针对巨型交通网络的路径选优问题，引入并行处理思想，对动态规划中的顺序（逆序）递推算法进行改进，并用示例说明算法的应用．新算法在处理阶段变量k和状态变量Sk数量庞大的多阶段决策问题时效率明显提高，为最优航线选择提供了有力的辅助决策工具.     

带有时间约束运输问题的分枝定界算法

建立了带有时间约束运输问题的数学规划模型,在已知该运输问题有可行解的情况下,给出了求最优解的分枝定界算法,并得出了实例分析示例。     

运输问题表上作业法的网络分析（Ⅰ）

为求解运输问题的表上作业法提供一种新的理论解释和这种理论解释的某些应用．文中建立了运输问题的网络模型，给出了最大可行流算法并论证了算法的正确性     

水果运输调度问题的优化

针对带硬时间窗的水果运输调度问题(Fruits in Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows,FVRPHTW),联系实际应用中水果易腐的特性及运输途中的路况因素,采用蚁群算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法来对FVRPHTW求解,并分析3种算法的优缺点。实例证明,这些算法对求解水果运输调度问题是可行的,模拟退火算法略优于其他两种算法。     

运输问题表上作业法的改进

本文基于简单实用的思想，对运输问题的表上作业法进行改进，使算法更可行有效，以尽快求得运输问题的最优解。     

硬时间窗约束下集装箱甩挂运输网络的车辆路径问题

针对甩挂运输车辆调度问题,考虑甩挂运输特点和限制条件,以车辆路径优化研究和相关算法研究为基础,构建了车辆路径优化模型,分析了在硬时间窗约束下集装箱运输网络的车辆路径优化问题,并基于模拟退火算法对模型进行求解,证明模型可以解决集装箱甩挂运输的牵引车的调度问题。最后,把模型应用到实际案例中,进一步证明了模拟退火算法是可行、有效的。     

线性规划的一种表上作业法

根据目标函数的梯度向量在可行域内低维界面上的投影,给出线性规划逐维选优（强多项式）算法的表上作业法,并且用若干具体实例详细描述了表上作业法。     

基于遗传算法的运输问题最优解研究

用表上作业法求解运输问题计算量很大,且收敛速度较慢.本文用遗传算法求解运输问题,通过选择恰当的编码方案和遗传算子,求运输问题的最优解.通过实例说明了基于遗传算法的产销平衡的运输问题及求解过程.     

应急物流运输方式选择

为解决应急物流运输中最优运输方式的组合问题,在建立运输方式选择多目标优化数学模型的基础上,构造了求解该问题的虚拟运输网络,运用Floyd法求解,并进行了算例计算.模拟结果表明,这种方法可以方便有效地求解该问题     

基于混合智能算法的模糊运输问题的研究

本文研究了在模糊费用条件下的运输问题,并利用不确定理论中的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了具有模糊费用的运输问题的数学模型。此外,设计了一种混合智能算法,即在模糊条件下的遗传算法的应用。最后,利用这种算法求解一个算例。     

遗传算法在矿井运输系统可靠性中的应用

介绍了遗传算法及其特点，使用遗传算法对矿井柔性连接运输系统的可靠性问题求解。应用表明遗传算法为此类问题的解决提供了一种新的方法和思路。     

最小元素法的新应用——求解最大值问题

将运输问题中用于求解目标函数为最小值的最小元素法适当修改并推广,应用于求解目标函数为最大值的运输问题。文中给出了此类问题的数学模型、求解算法及理论依据,并通过实例验证了这是一个有效、可行的方法。     

多种运输方式的组合优化模型及其求解

对可阶段化运输网络,提出了将路径选择与交通运输方式相结合的组合优化模型.通过虚拟一个运输网络,转化为一个与原问题等价的最短路径问题.先对网络进行优化,再设计相应的遗传算法对其求解.     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

多排土场间土岩物料流向流量动态规划模型

为进一步优化露天矿山排土场土岩堆置结构,降低排土运输成本,针对现阶段尚未有效解决的多排土场间物料堆置问题展开研究,提出一种面向多排土场的、考虑其内部自身发展建设的物料块体堆置次序优化算法。首先以阶段间物料流运输功最小化为目标函数建模,将排土场设计参数、空间形态以及位置关系作为约束条件,构建堆置次序规划模型;然后以排土程序设计为基本空间约束构建先验条件,提出一种多排土场间决策阶段动态生成算法;最后采用0 1整数规划对整个规划问题进行阶段性求解,得出多排土场内块体模型的最优化堆置次序,并给出排土场内部详细的土岩流向流量规划方案。针对神华新疆黑山露天煤矿随着开采深度加大、卡车排土场运距过大等现实排土运输问题,以运输功最小化为优化目标,运用所提出的算法对该矿排土场内部堆置结构进行了优化。确定了该矿未来11年南、北两外排土场内部结构最优的堆置方案;相比原设计有效的控制了运输能耗,可节省该矿每年1~2亿元的排土运输成本。     

基于遗传算法的船舶分段运输调度方法

为解决船厂平板运输车搬运船舶分段的日程计划问题,建立了利用最少数量的平板运输车完成分段搬运作业,以及所有分段搬运作业完成时间最小化的两阶段优化模型,提出了基于遗传算法的2种启发式方法以实现模型求解,并用数值实验的方法进行验证.结果表明,所提出的2种方法都能够较好地完成船舶分段运输调度计划,并实现平板运输车的高效利用.