基于双层规划的公共电动自行车租赁点选址模型

建设公共电动自行车系统是有效利用资源、满足居民经济低碳出行需求的可行途径之一.文中提出了公共电动自行车网络系统的概念,并采用出行链对其进行分析.在此基础上,建立双层规划模型解决该网络系统中的租赁点选址问题.上层模型考虑政府的目标,为系统最优模型;下层模型考虑用户的目标,为用户均衡模型.上层模型采用混合粒子群优化算法求解,下层模型采用Frank-Wolfe算法求解.算例结果表明,文中算法能够同时确定站点选址和站点规模,收敛性能较好.     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.     

公交专用道选址与公交优先控制组合优化模型

针对信控网络下的公交专用道选址问题,从宏观网络优化角度提出公交专用道选址和公交信号优先控制的组合优化模型.上层模型是以最小化路网用户总出行时间(包括小汽车用户和公交车用户)为目标的公交专用道网络布局、交叉口车道功能分配和被动公交优先控制策略组合设计决策;下层模型是在信控网络下以最小广义出行成本为目标的小汽车和公交车客流分配模型.提出了基于连续权重平均法的遗传算法求解该模型,并通过算例验证了该模型的有效性与实用性.算例结果表明:相比单一公交专用道选址方案,公交专用道布设方案和公交信号优先控制方案同步优化设计能够更大程度地发挥公交优先效益,对路网通行效率的改善效果更优.     

集材区选址与能力配置的集成优化问题

为了解决木材供给的集中性和季节性,与需求的分散性和持续性之间的矛盾,针对集材区的选址与能力配置问题,以最小化木材物流网络总成本为目标,建立混合整数规划模型,使用Gurobi工具求解得到集材区选址与能力配置结果。考虑调整模型参数,设计4组实验,通过算例验证模型的可行性和有效性,基于实验结果,分析模型参数变化对木材物流网络优化结果的影响。     

信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址研究

针对存在失效风险的设施选址问题,构建了信息缺失下考虑预算约束的物流设施可靠性选址模型.该模型既反映了信息缺失下顾客访问设施方式的变化,又在预算有限的情况下考虑了设施优化布局方案.针对构建模型的特性,基于拉格朗日松弛算法,提出了定制的启发式求解算法.基于京津冀区域的实际数据,构建了一系列的算例,对选址模型的性能和参数进行深入分析研究.研究结果表明:采用拉格朗日松弛算法求解该模型可以获得合理的物流设施选址方案.通过灵敏度分析,探讨了模型参数对物流设施选址成本的影响.     

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.     

用进化变邻域搜索算法求解闭合供应链选址问题

针对逆向物流依赖于物流网络的合理规划与设计，提出选址问题，通过分析闭合供应链规划设计中的选址定位，建立了相应的数学模犁。模型中正向物流和逆向物流共享运输网络，把需求量作为随机变量处理，以供应链的总运营成本作为优化目标，为解决闭合供应链选址这个NP难题，提出了种基于进化策略的变邻域搜索算法。通过设计基于多个算例的仿真试验表明：所建立数学模型和所提出算法是有效的。     

具有双重时间窗约束的作业车间调度算法

为解决实际生产调度中等待时间受限引起的工件加工时间窗约束和设备能力有限引起的机器可加工时间窗约束,以工件完工率最大为优化目标,建立了具有双重时间窗约束的作业车间调度模型,提出了求解该模型的基于启发式规则的禁忌搜索算法。在分析优化目标与约束条件关系的基础上,提出了工件选择和机器分配的启发式规则,并利用启发性规则生成初始调度方案;设计具有块邻域结构的禁忌搜索算法,减小了邻域规模,通过迭代优化最终获得较优的调度方案。选择多种不同规模的算例与传统算法进行对比分析,实验结果表明了所提算法的可行性和有效性。     

一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

基于Matlab优化算法的物流中心选址

应用Matlab优化函数求解带时效性约束的物流中心选址问题。分析选址问题的时效性约束条件，构造带时效性约束的物流中心选址模型，利用Matlab优化工具箱中的“fmincon”函数，设计选址模型的精确算法，并给出具体算例，验证模型和算法的可行性。研究结果表明，基于Matlab函数的优化算法编程简单，运算速度快，既能够求解带时效性约束的选址模型，又能够求解不带时效性约束的重心选址模型，是一种比传统算法更有效的求解物流中心选址问题的算法。     

佛山市禅城区公共自行车道与站点布局研究

推广和普及公共自行车可以降低小汽车的出行率,构建合理的出行结构,从而可以有效地减少交通拥堵、改善环境质量。从公共自行车道及其站点布局方面展开研究,以选择适合禅城区城市特点的公共自行车系统。     

基于SLP改进遗传算法的多区域单双行 设备布局优化方法

针对多区域单、双行车间设备布局问题,利用车间二维平面坐标系将车间和设备参数化,构建出多区域单、双行设备布局的数学模型,并提出一种系统化布置设计法(SLP)与改进遗传算法结合的SLP改进遗传算法.算法以最小化车间物流成本为目标,考虑加工过程中产品质量的变化,采用分阶段的算法思想,引入自适应的交叉算子,使用混合种群的初始化方式.实验结果显示,该算法在解决多区域单、双行车间设备布局问题时能够以较快的速度收敛到较优解.     

拓扑理论下乡村路网布局算法设计

乡村振兴背景下,乡村居民出行需求和乡村路网布局理论建设极为重要。为了提高乡村路网效率,设计基于拓扑理论的乡村路网布局算法。该方法考虑径向网络的拓扑结构,并计算了城乡交通的特征。根据特征计算结果,采用灰度相关分析方法计算了交通节点重要性指标的目标权值。结合交通节点的动态聚类结果,构建乡村道路布局规划模型,并以出行时间为目标求解该模型,完成布局规划算法的设计。结果表明,该算法在提高效率的基础上,较传统的样条法和GIS-TransCAD法,能够有效地改善城乡道路分布的平衡性和连通性。     

基于SFIC 模型的共享单车协同治理问题研究

为应对共享单车快速发展带来的车辆乱停放、车辆破坏和失窃、用户信息和资金安全等问题,推动共享单车行业健康有序发展,以协同治理为理论基础,基于SFIC模型,从起始条件、催化领导、制度设计和协同过程4个维度对共享单车协同治理面临的困境进行分析,并提出构建激励机制、催化机制、保障机制和沟通机制实现共享单车的协同治理。     

基于粒子群优化的神经网络算法的英语翻译

近年来出现的粒子群优化算法与神经网络相结合,可以有效地提升全局搜索最优的能力,同时也提升了收敛的速度。将粒子群算法与神经网络结合应用于英语教学,通过对提取的学生翻译样本进行学习训练,用训练好的粒子群优化的神经网络模型对学生的英语翻译能力进行正确程度的分析,帮助教师估计学生的翻译能力水平,为下一步的教学提供参考。深入从粒子群优化算法的数学模型和算法流程何人工神经网络模型的基本原理出发,提出了学习能力分析模型,确定该模型的神经网络的拓扑结构和隐藏层的节点数。案例应用结果表明,该研究模型可以促进英语翻译教学质量的提高和教学相长。     

改进的PSO-RBF神经网络在联合制碱中的应用

联合制碱过程是一类典型的复杂工业过程,具有时变、非线性、不确定性等特征,在线控制模型难以建立。针对联合制碱复杂工业过程控制精度不高、鲁棒性差等问题,提出一种改进的PSO-RBF神经网络控制算法。将粒子群优化算法和径向基神经网络相结合,使用改良的粒子群优化算法对RBF神经网络的隐含层基函数中心、宽度和输出层的连接权值进行寻优,建立基于改进的PSO算法优化后的RBF神经网络模型。将改进的PSO-RBF神经网络控制模型应用到联合制碱的关键工序碳化过程中,并与先前应用的模糊神经网络控制模型进行比较,经仿真研究验证表明,在联合制碱碳化过程中应用改进的PSO-RBF神经网络控制算法,其控制精度和系统鲁棒性得到了有效的提高,为解决一类复杂工业过程的建模与优化控制方法研究提供了有效的技术途径。     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

基于改进蚁群算法的城市公共自行车动态调度模型

针对公共自行车系统运营中的借车难、还车难等问题,提出一种公共自行车分区动态调度方法.通过计算机仿真模拟站点间自行车调度,分析不合理、不及时等因素对调度产生的影响.以调度成本最小、转运量最大为目标,建立城市公共自行车分区调度模型,基于改进蚁群算法求解该模型最优调度路径.以丹阳市公共自行车站点数据为例,对模型进行验证,结果表明该算法可以求解得出最优调度回路,且准确性高、求解效率高.     

基于蚁群算法的港口集装箱运输网络径流优化

针对区域性港口集装箱海上运输网络系统的最小费用流问题,引入新兴的智能仿生蚁群优化算法,用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻优能力来解决集装箱海上运输网络系统的非线性NP-C问题;构建蚁群优化模型对某外贸经济区域内的集装箱运输网络系统进行优化计算,结果表明,所提出的优化模型可以使网络费用流在较短时间内收敛到最优状态,为下一步合理进行集装箱运输网络的航线配置提供了一个参考依据.     

单品种货物装车问题的两阶段优化算法

针对同种同规格货物的三维装车问题,基于分层思想,将三维装车问题进行降维,转化为二维布局优化问题,提出九种分层装车策略,在算法设计上,提出了两阶段优化算法,第一阶段沿车厢的长、宽或高进行分层,针对不同的层高,通过动态规划算法求解平面内的最大货物装载量,得到货物的最优布局;第二阶段结合背包算法对层进行组合,得到车厢每个维度下的最优层,最后择优选取可装货物数量最多的方案,即为最优装载方案;最后通过两个数据集共8个算例对算法进行测试。结果表明,对于数据集一来说,本文算法求得的平均装载率可达99.43%,优于带排列分层算法、动态规划算法,以及混合递归算法求得的平均装载率;而对于数据集二来说,本文算法求得的平均装载率也达到了96.11%,优于二维排列算法,说明本文提出的两阶段优化算法在一定程度上可以生成较好的装载方案。