基于遗传算法的航空装备备件送修调度优化

针对航空部队备件配送效率低的实际,构建了带时间窗的双向多目标备件送修调度优化模型。该模型放松了对时间窗的约束,通过优化车辆路径方案,在一定行车总时间和单车车载容量的条件下,能以最少的车辆投入满足各作战部队的需求,有效降低了部队的运输服务成本。为解决模型求解中车辆数量的不确定性和行车路径的多选择性等问题,改进了遗传算法的染色体编码和进化算子,提高了算法的效率。理论分析和仿真试验表明,该算法能有效解决多目标规划情形下航空作战部队备件送修任务。     

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。     

考虑运输均衡性及车辆装载率的IBC吨桶物流网络规划模型

 为解决装车装船运输IBC吨桶的物流网络问题,重点考虑运输均衡性、车辆装载率,结合周期性运输物流场景,构建IBC吨桶物流网络规划模型。模型设立需求满足率时序指标实现均衡性物流网络规划,通过设置运输车辆的最低装载率约束提高物流网络总体的车辆装载率。算例分析结果表明:该模型能够提供运输费用更优且运输更均衡的物流网络规划方案。管理者可按物流情况选择适宜的车辆装载率及均衡运输方案,规划符合管理策略的IBC吨桶物流网络。     

具有最大可用度的航空备件供应模型

按照现代库存理论,综合权衡备件经费与装备的最大可用度,建立备件供应保障的优化模型。优化模型以备件经费为约束条件,以装备的最大可用度为目标,考虑到装备的可靠性、维修性和保障性,以及部队的综合保障能力,最终获取一个最优的备件分配方案。     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

多约束下轨道飞行器备件配置方案建模与优化

针对航空类装备携带备件方案的确定需要综合考虑多项约束指标因素的特点,以轨道飞行器飞入太空随行备件携带方案优化配置为研究背景,在费用、质量及体积3项指标约束条件下,以所有备件期望短缺数总和最小为目标函数,建立了备件配置方案的优化模型.通过设置初始因子初值求出备件初始配置方案,同时引入拉格朗日乘子将各项约束因子转化为保障资源约束因子,采用边际效应法求解并对模型进行优化.最后,对6种方案计算结果进行比较得出备件配置最优方案,并通过实例分析,证明了该方案的科学性和有效性.     

车辆路径规划的数学模型及算法综述

车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）是一项研究热点。在运输过程中，对车辆进行合理的路径规划可以在满足运输要求的基础上最大程度地节约人力物力，降低运输成本。在对车辆路径规划的研究过程中，模型和算法起着关键性作用。目前已有的模型和算法还存在一些不足。为此，对车辆路径规划问题的数学模型和算法进行了探讨。     

全自动平行泊车路径规划方法研究

为解决车辆泊车过程中发生碰撞预警,导致车辆无路径可跟踪的问题,为提高泊车成功率,提出一种全自动泊车路径规划方法,包括一次路径规划和二次路径规划。在对不同泊车状态进行约束分析的基础上,以路径曲率最小为优化目标,建立路径优化函数。利用Matlab非线性约束优化函数求得一次、二次路径轨迹函数参数。车辆在一次泊车发生碰撞预警的情况下进入二次路径规划模块。仿真结果表明:一次路径规划方法能满足车辆轨迹连续且无碰撞泊入车位;如若出现预警碰撞,二次路径规划方法能保证连续、安全泊入车位,为安全泊车提供了二次保障。     

紧急避撞工况下的路径规划与跟踪

高速工况下规划侧向换道紧急避撞路径需考虑避撞与稳定性问题,本文提出了一种基于非均匀B样条曲线、满足多约束要求的路径规划方法. 该方法通过两段非均匀B样条曲线构造出具有曲率连续且加速度呈梯形变化、满足起止点斜率和曲率约束的避撞路径模型,再结合环境信息生成由两个参数控制路径形状的避撞路径簇;在此基础上,构建乘员舒适性目标函数,旨在满足避撞要求的情形下,从路径簇中选取舒适性最优的局部路径;在完成避撞路径规划同时,通过目标函数以及车辆多约束得到优化纵向加速度,完成避撞运动规划;最后采用长于处理多约束控制的模型预测控制算法,通过建立线性时变模型预测控制器控制车辆跟踪规划的路径,验证了路径规划方法的可行性.     

电动汽车集散货一体化车辆路径问题

针对电动汽车特性,考虑里程约束和时间窗约束,建立以最小化总费用为目标的电动汽车集散货一体化车辆路径问题模型.模型考虑了车辆可在行驶途中多次前往充电站补充电量.因此,避免由于电量不足导致的车辆半路抛锚及电池过度放电.应用遗传算法求解模型,得到包含配送计划、行车时间及充电计划在内的配送方案.并基于Dijkstra算法求解任意两个邻接节点之间最短路径问题,在路网上为车辆规划行车路线.结合北京市城区路网的算例验证模型和方法的有效性和实用性.     

紧急避撞路径规划及其跟踪驾驶员转向模型

针对紧急避撞工况,提出并设计了一种紧急避撞路径规划方法和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型。首先,提出了一种基于Sigmoid曲线与物理约束的避撞路径规划方法,并建立融合最优曲率预瞄与闭环反馈转向修正的驾驶员模型以对所规划路径实现快速和精确跟踪。之后,搭建了CarSim+Simulink离线联合仿真平台,对避撞路径规划和路径跟踪反馈预瞄驾驶员模型的有效性进行了验证。最后,基于自主改装的试验车辆,进行实车试验以验证所提出的路径规划方法及驾驶员模型的可行性与实时性。仿真及实车试验结果均表明,所规划的避撞路径和驾驶员模型可以控制车辆快速、安全地避让障碍物。     

航空备件管理Milk-Run模型的优化仿真

本文根据航空备件库存量大和占用经费多的特点提出了立足于物流运输模式来确定备件库存的新方法,利用一种新型SIMIO仿真的办法建立了航空备件的库存数量与保障模式之间的关系,提出了milk-run航空备件运输保障模型,并且进行了传统模型与milk-run模型的SIMIO仿真对比。结果表明,相对于传统模式,无论是总体成本还是库存成本都有了很大程度的降低,由此证明了milk-run航空备件保障模式相比于传统运输模式具有优势,并且可以为备件库存的确定提供必要的依据。     

考虑软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题

考虑车辆总旅行时间约束和车辆载重限制以及客户对服务时间窗的要求,研究带有软时间窗的同时送取货随机旅行时间车辆路径问题（STT?VRPSPD）,建立机会约束规划模型。将禁忌搜索算法与分散搜索算法相结合,构建混合分散禁忌搜索（HSTS）算法,并采用C?W节约算法生成初始解。基于经典的Dethloff算例和Solomon时间窗生成方法,分别生成包括50个客户、200个客户各20组算例,算例测试结果验证了混合分散禁忌搜索算法的有效性。     

逆向物流单车辆运输策略

结合逆向物流中回收产品的不同形态,引入库存限制和成本惩罚,建立了单车辆闭环供应链的二维运输模型,定理证明了模型一定存在最优解.构造了TSP基础上的插入启发式算法求解最短路径,然后运用二维动态规划求解最优回载策略.分析表明,逆向物流单车辆的最优回载策略应是建立在最短路径之上的有选择回载.算例结果证明了该策略的实用性和有效性.     

多层次约束下铁路阔大货物路径选择研究

合理地组织阔大货物运输,能更好地保障运输安全及降低运输过程的成本。针对阔大货物运输过程中,运输线路受多项限制条件约束情况下的最优线路搜索问题,以时间最短、干扰最小为目标,以车辆限界、线路干扰程度为约束,建立了0-1规划模型。针对不同影响强度逐步放宽约束条件,对不同程度的约束,分别采用广度优先搜索算法进行求解。该方法计算量相对较小,且更易取得满意解,在较大程度上减少模型求解计算时间。实例验证表明,本文建立的模型与算法在求解14个节点的复杂问题时,能较快地得到理想解,能为现场决策人员提供技术支持。     

带时间窗约束的危险化学品运输路径优化

在时间窗约束条件下对危险化学品运输路径进行优化研究,结合危化品的多目标路径优化方法,将时间窗约束条件与最小化运输阻抗、运输风险及风险敏感度的优化目标相结合,最终形成改进后的危化品运输路径优化模型。针对危化品在高速公路上运输时的实际情况,采用模糊折衷规划算法对建立的模型进行计算和验证。结果表明:危化品在特定路网上运输时,不仅需要考虑运输阻抗、运输风险和运输风险敏感度,还需要结合实际考虑运输路网中的道路是否有时间窗的约束,根据约束条件合理规划危化品运输路径,从而减少危化品运输事故的发生。此外,用模糊折衷规划算法对有时间窗约束的道路进行分析,得到的优化路径与实际可选运输路径具有一定的吻合性,从而证明本文所构建的带时间窗约束的危化品运输路径优化模型具有实际意义和可靠性。     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

基于客运需求的城乡公交动态路径问题研究

通过对城乡公交发展现状的研究,针对农村客运存在的问题和居民出行特征,将动态路径公交服务应用于城乡公交。在动态车辆路径问题研究的基础上,考虑车辆数限制、车辆载客容量限制、车辆由客运中心出发再回到客运中心的约束,建立了以总运营成本最小为目标函数的车辆路径优化模型。经过分析,采用商业数学规划软件Lingo120进行模型求解。最后,以留史镇为例验证了模型的有效性,结果表明该模型能在满足客运需求的前提下为车辆安排最佳运行路径,降低运营成本。     

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。     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。