基于改进遗传算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题是一个典型的组合优化类问题,而传统的算法无法满足顾客需求对物流运输提出的要求.遗传算法是求解此类问题的方法之一,针对遗传算法容易出现早熟收敛,以及车辆运送的时间限制,该文采用改进的遗传算法对有时间窗的车辆路径问题进行分析,实验验证了算法的有效性.     

软时间窗配送车辆路线优化算法及应用

在软时间窗非满载车辆调度优化问题中,每个客户要求在一定的时间范围内被服务,如果每项任务不能在要求的时间范围内完成,则给予一定的惩罚.在建立物流配送路径优化问题模型的基础上,构造了求解该问题的基于自然数编码的遗传算法,并进行了实验计算和应用.结果表明,采用该算法进行带软时间窗的非满载车辆调度计算,可以方便有效地求得满意解.     

基于多目标进化算法的自驾游用户导航规划

传统的自驾导航只考虑路程的远近，难以满足用户的实际需求在路线规划过程中，红绿灯、拥堵和限速等都将影响用户到达目标地点的时间本文将用户的自驾路径规划抽象成多目标优化问题，首先通过对地图路线进行建模，然后采用NSGA Ⅱ多目标进化算法对路线总路程和需要花费的总时间两个目标进行优化实验证明，本文方法能够实现最短路径和最短时间方面的最优选择，为用户自驾导航提供最优的路线     

现代物流企业运输物流优化--路线选择和集运初探

根据Ronald H.Ballou的观点,运输决策主要包括运输方式选择、承运人运输路线规划车辆调度和集中运输等[1].结合XX物流公司网络运输业务中出现的实际问题集中讨论路线选择和集中运输的问题,应用最短路径对原有不合理路径进行了优化,并尝试通过集运方式实现运输的规模经济,提高效益.     

停车场中停车位排布方式优化设计

本文通过对停车场中停车位排布方式进行研究,建立了横排式和横纵混合式优化模型,并对两个模型进行了比较,在此基础上给出了利用新模型进行停车场规划详细方案。最后,将新模型运用到实例中,对实例进行设计和分析,得出了可以容纳更多车辆,且保证通道通畅的设计方案。     

基于二次A算法的复杂环境下车辆导航路径规划方法

在部队作战或演习中,复杂且未知的野外环境给作战车辆的路径规划造成了极大的影响。针对车辆无法在环境信息未知的复杂野外环境下快速到达目的地的问题,通过改进搜索策略来提高车辆的机动性,同时提出一种加入预处理的二次A~*算法来提高车辆实时避障的能力。首先,针对A~*算法的搜索策略进行改进;其次,通过预处理算法明确目标区域的环境信息,规划得到全局最优路径,当行进过程中突然出现未知障碍物时,根据车辆的实时位置以及障碍物确定局部规划区域,再一次应用A~*算法进行局部最优路径规划;最后,进行实验验证。实验结果表明,车辆在不同地形条件的行驶过程中尽管牺牲了一部分搜索时间和路径长度,但行驶时间分别减少了26.6%、29.5%、32.4%和35.2%。随着地形条件的复杂程度不断变大,算法使车辆的行驶时间减少更多,极大地提高了车辆的机动性,具有重要的现实意义。     

电子商务中汽车行业配送组合的优化设计

销售配送和分布式库存管理是供应链中的重要环节,在分布式库存条件下,通过建立移拨模型并求解,确定了各个库存点到各个需求点的移拨数目,该移拨数目方案在考虑单车运费的条件下移拨成本最低．通过建立路线优化模型并求解,对运输车辆的运输数目和运输路线进行规划,降低了最终的运输成本．     

考虑多平台模块配置的多产品线设计主从优化研究

针对考虑多平台模块配置的多产品线设计问题,根据对产品线设计与产品平台优化之间主从关联关系的分析,提出一种基于Stackelberg对策理论框架的优化方法,建立一个混合0-1变量的非线性双层规划模型。模型上层是多产品线设计问题,以极大化单位成本效用为目标,决策产品线结构。模型下层是以极小化成本为目标,求解产品平台的配置问题。为求解0-1混合双层规划,设计一个双层遗传算法,并将模型和算法应用到汽车产品案例中,得到较优的产品线结构与产品平台配置,并且与两阶段法与集成优化方法进行比较,证明模型与算法的可行性与有效性。     

基于动态停站时间的城市轨道交通跨站列车开行方案研究

针对当前已有列车开行方案优化研究大多以站站停为前提,且固定列车停站时间、将优化时段内旅客人数设为定值,同时只考虑列车单向运营优化等不足。首先,将列车停站时间设为动态值,接着考虑乘客到达率分布,以乘客总出行时间最小及企业生产成本最低为目标函数,引入考虑乘客心理感知的乘客候车惩罚系数,构造了基于动态停站时间的跨站列车非均衡开行方案多目标规划模型,并设计了基于遗传退火算法的求解流程。最后,以某市城市轨道交通线路为算例进行分析,结果表明,与固定停站时间的站站停方案对比,该方法可节约乘客总旅行时间6.5%、企业运营成本3.7%,优化效果较为明显。     

基于蚁群算法的地震物资车辆调度研究

为了将便于解决复杂优化问题的蚁群算法与地震灾害发生后的救援物资配送优化问题结合起来,建立了优化的地震救援物资车辆调度数学模型。首先确立了运输时间最短和配送物资满意度最大的双目标模型,其次进行单目标模型转换,再运用蚁群算法求解,最后通过Matlab进行模拟运算,验证了车辆调度模型的可行性和有效性。     

基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统设计与实现

针对车辆配送动态调度问题,在以基于并行节约法和禁忌搜索的混合禁忌搜索算法为理论进行静态调度求解的基础上,将新的客户需求设置为虚拟点并以局部调整策略实现VRPB的动态调度计算.开发基于GPS/GIS/GPRS技术的动态车辆调度系统.该系统能够实时跟踪车辆位置,检测新的客户需求,以这些参数作为输入动态地优化车辆配送方案和行驶路径,并通过GPRS将调度结果快速准确地传送给车辆.     

基于工作流的网上广告客户服务平台

主要针对目前广告公司中的客户服务业务活动由于时间协调、处理流程复杂且不统一等问题,引入工作流技术,为实现计算机对于传统客户服务工作流程的模拟以及实现流程重组及优化提供了一个很好的解决方案.在此基础上进行了MVC架构模式分层,整合Spring+Hibernate+Struts框架,设计出一个轻巧而系统结构优良的工作流引擎,弱化了以往工作流系统设计中各组件的强依赖关系,增大了系统的灵活性.同时从工作流建模的角度对广告公司客户服务工作的过程进行分析,并就系统技术的进一步实现做了探讨.     

基于改进蚁群算法的潜艇最短航路规划

提出了一种将潜艇的航路规划问题转化为多阶段最短路径问题的模型,和最短路径问题的威胁度加权算法,并使用蚁群算法来计算最短路径,达到求解潜艇航路规划问题的目的.还针对现有的蚁群算法收敛速度慢的缺陷提出了一种蚂蚁学习策略,同时对现有算法的信息素更新策略进行了改进.最后的实验比较得出,改进后的蚁群算法收敛速度与成功率相比传统蚁群算法有了明显提高.     

高超声速飞行器再入突防轨迹快速优化

针对含路径点和禁飞区约束的再入突防轨迹快速优化问题,提出了一种基于自适应hp 伪谱法的多阶段求解策略. 给出了含路径点、禁飞区、热流、过载、动压等约束条件的轨迹优化模型,利用Radau伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题. 引入内点（连接点）概念,将路径点、禁飞区转化为内点约束,统一于一个优化框架内,结合自适应节点配置方式,在通用优化软件包内实施这一思想. 仿真结果表明,该方法能够更精确地捕捉状态变量、控制变量的不连续性、非平滑性及禁飞区的边界切点,适合求解含路径点和禁飞区的突防轨迹快速优化问题.     

移动Ad Hoc网中基于QoS的功率优化自适应多业路由协议

移动Ad Hoc网是一种由移动节点组成、拓扑结构动态变化的自组织网络。在网络中没有固定的基础设施，移动节点既是通信主体，又承担报文转发的功能。由于其与众不同的特点，路由的选择就变得特别重要。在已存的路由协议中，主要考虑提供单业务路由，而对多业务路由则较少涉及。提出了一种充分考虑功率优化和QoS要求的多业务路由协议，通过发射较大的功率来建立最大功率的满足QoS要求的路由，同时通过中间节点的窃听和重定向来建立功率优化的路由，然后根据不同业务来选择不同的路由进行通信。通过比较发现，此协议能够提高网络的综合性能。     

十进制遗传算法在水电站负荷分配中的应用

针对水电站负荷分配问题,建立约束优化模型,并将十进制遗传算法应用到水电站负荷分配调度中．遗传算法是从多个初始点开始寻优,同时搜索解空间内的多个区域。具有潜在的并行性,且搜索使用评价函数启发,过程比较简单,容易与其它算法进行结合,具有很好的拓展性,是一种用于解决最优化问题的有效的随机启发式搜索算法．通过实际的水电站负荷分配问题的求解表明该算法能够获得较好的结果,具有高效性和通用性,适用于求解一般水电站负荷分配问题．     

带启动时间的多级适应性休假连续时间排队的PH封闭性

在文献[1]基础上,研究了带启动时间的多级适应性休假连续时间的到达顾客服从 POISSON分布、顾客服务时间服从一般分布的单个服务台排队的PH的封闭性．分别给出了附加队长和附加延迟时间LST的PH表示,并用概率母函数来分析系统在稳态条件下的全假期、闲期和在线期,同时给出它们的母函数和均值．