军事应急物流中多目标路径优化的研究

本文从军事应急物流的定义和特点出发建立了多目标的路径优化模型,并基于遗传算法总结归纳了解决多目标路径优化问题的三种方法。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

铁路物流中心多目标分层选址优化模型及算法

以全国铁路既有货场为研究对象,基于不同节点等级,研究了跨区域下多等级铁路物流中心选址优化方法.在利用改进DEA模型对既有货场发展状况进行评价的基础上,以铁路既有货场资源利用最大化、铁路物流中心建设成本最小化为优化目标,建立铁路物流中心分层选址的0-1混合整数规划模型,并设计了遗传算法进行求解.最后,以全路2500余个货场为对象,设计了"45-256-509"的全路铁路物流中心选址方案,三个层次的节点分布呈金字塔形,符合网络构建的基本特征,充分验证了优化数学模型和求解算法的有效性,为铁路物流中心的建设提供参考依据.     

非线性规划多目标优化物流成本随机模型的研究

就整个物流链成本进行综合分析，试图建立一种效益与成本、服务质量均衡的多目标优化的物流成本模型，为物流企业实现优化管理提供决策手段．     

集成化服务链多目标全局优化模型与算法

基于集成化服务链网络模型和候选服务资源评价指标,建立集成化服务链的多目标全局优化模型,并提出一种基于改进多目标遗传算法的集成化服务链多目标全局优化算法。算法采用基于距离的无参数种群多样性度量算子,在适应值分配、精英保持和选择操作中均进行了种群多样性控制,能在满足多约束条件下同时优化多个目标,得到一组满足决策者不同主观偏好的Pareto全局最优解集。仿真实验表明算法具有全局收敛性并具有较好的解的质量和分布,能有效求解集成化服务链多目标全局优化问题。     

循环物流系统中配送/回收成本优化模型研究

对循环物流系统的概念和其成本构成进行了界定,针对循环物流中的配送及回收成本,从物流回收可能给制造商带来收益的角度,提出了一个新的成本核算和优化模型.     

基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。     

区域物流系统的优化模型

对区域经济物流中的物资调运、仓库合理布局、产品产量和库容确定等问题进行优化分析和研究,提出一种整合的区域物流系统优化模型,应用混合整数规划方法对模型求解将模型运用到农业生产的案例中,且通过计算实例验证了该算法的正确性,该模型能解决区域经济实际物流中的一些实际问题．     

智能综合原料库存优化系统及应用

库存控制是生产企业特别是连续生产企业物流管理的核心.作者根据某有色冶炼企业原料库存的实际情况,分析了具有连续生产特点的有色冶炼企业原料库存的特点,并提出了智能综合原料库存优化系统,阐述了智能综合原料库存优化系统的核心--管理决策中心的构成及功能,建立了一个以节省资金为直接性能指标的原料库存优化模型.在进行优化计算的过程中,采用了一种改进的遗传算法,该算法可以有效地克服传统的遗传算法容易陷入局部最优解的缺点.将该模型应用于该企业的原料库存工作中,与该厂原有的库存方法进行比较,结果表明采用该方法,可以提高企业经济效益.     

论电子商务下优化物流系统的途径

本文介绍了电子商务物流系统的概念和特征,分析了优化电子商务物流系统的重要意义,并提出了优化的途径.     

公交调度优化模型及其解法研究

公交调度是公交企业运营的核心内容。提高城市公交的运营调度水平,是改善城市公交服务质量、提高公交吸引力的重要途径。文章从公交乘客利益和公交企业利益角度出发,建立了以客流需求为基础数据,以乘客候车满意度、车上舒适度和企业满意度为目标的公交调度多目标优化模型,采用幂加权和法将多目标问题转化为单目标问题,并用改进遗传算法对问题进行求解。介绍了模型候车乘客流分布函数、下车概率函数的处理方法和各组成要素的计算方法以及问题的转化和解法的具体步骤,最后结合邯郸市公交实例进行了优化计算。     

不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型

针对在突发事件发生的紧急救援期,应急物流系统的运载能力有限性及多种应急物资的需求不确定性,采用相对鲁棒优化方法建立了基于总时间和总成本最优的多目标数学模型.结果表明:模型合理地解决了应急物资在需求不确定条件下选址-路径的安排问题,通过算例将绝对鲁棒优化与相对鲁棒优化的对应问题以及单目标与多目标模型的最优解进行对比,验证了多目标鲁棒优化模型能够体现应急物资在需求不确定条件下选址-路径方案的最优性与鲁棒性的均衡,从而在突发事件发生时能有效保证应急物流决策的鲁棒性.     

城区物流配送中心选址优化系统设计与实现

为了提高城区物流配送中心选址效率,克服传统方法须依靠人工计算的弊端,提出利用在线地图获取路径距离信息的方法。基于配送中心的实际建设和运营情况,确定配送中心选址问题的成本影响因素,设计选址优化系统框架,构建以总成本最小化的数学模型,采用基于整数编码的遗传算法对其进行求解。利用C#语言实现系统架构,并进行计算测试。测试发现:所构建系统能够自动获取城区各节点距离信息,较之传统手段减少了规划人员的工作量,围绕2类算例实施优化选址,均在较短时间内获得了切实可行的选址方案。结果表明,所提出的系统架构具有有效性和适用性,能够有效帮助规划人员实施物流节点选择。     

基于多Agent及多方法集成的复杂工艺优化模型

针对复杂工艺中涉及多因子、高噪声、非线性过程关系和模糊对象问题,提出一种集成多种智能计算方法的优化模型.该模型以多Agent技术来组织,划分为决策支持层、系统重构层和数据集成层,Agent间以Ontology来实现信息传递.在建模过程中,利用Chebyshev多项式的正交性质和递推性质,将过程输入变量正交化、线性化后,再应用偏最小二乘回归法计算模型参数,优化Agent在交互方式下通过变异的遗传算法来获取模糊工艺的最优解.以MOLDFLOW软件获取的注塑数据来训练BP(Back propagation)神经网络.结果表明:该优化系统的平均预测精度较BP神经网络提高3.23%.     

物流整车调度优化系统的研究与设计

本文以对整车物流配送的企业提供智能化、决策化支持为目标,提出以整车调度优化为目的的数学分析模型;然后讨论了基于J2EE的轻量级WEB软件系统框架;最后对建立计算机实现整车调度优化系统进行了初步设计。对物流配送企业实现计算机配送调度,降低成本和提高物流经营管理水平具有一定的参考价值。     

基于模糊优化的多目标投资组合选择模型研究

将模糊集合的概念引入投资组合模型中，并将多目标投资组合模型中的收益、方差和偏度三个目标模糊化，用逻辑隶属函数作为新的目标函数．针对该模糊多目标投资组合模型，提出了一个动态遗传算法，算例给出了该模型的一个实例的最优解，并进一步解释了模糊尺度随决定逻辑隶属函数形状的参数的变化而反向变化的规律．     

应急系统中多资源多目标优化模型研究

针对多资源应急问题的特点,本文建立了在多资源多出救点的应急系统中基于＂应急开始时间最早＂和＂出救点数目最少＂的多目标调度模型,并给出一简便算法,实现该问题的求解,算例及实际应用取得了令人满意的效果。     

工程机械施工机群优化配置与调度系统研究

在大型工程的施工中，需要对施工机械进行优化配置和调度，才能减少消耗、缩短工期和提高效率。由于机群配置和调度的影响因素较多，现有的研究成果普遍存在着使用复杂、应用范围受局限的不足，难以满足实际施工的需要。     

汽车发动机悬置系统多目标优化的研究

以整车为背景，提出以汽车驾驶室振动量最小和发动机悬置能量解耦为综合目标的多目标优化模型，对发动机悬置参数进行了优化，计算了实例表明选择合适的发动机悬置参数可以有效地降低汽车的振动。