抵港时间不确定的多目标泊位-岸桥分配

针对不确定性因素造成的船舶提前或延迟到港的问题,考虑船舶抵港时间不确定性,建立以船舶在港时间和港口装卸成本最小化为目标的泊位-岸桥分配非线性混合整数多目标规划模型,利用优化技术处理非线性多目标问题.研究结果表明:模型能有效减少船舶抵港时间不确定性对港口运营造成的损失,优化船舶装卸操作成本和船舶在港作业时间,为集装箱码头提供了更合理的解决方案.     

抵港和装卸时间不确定情况下的离散泊位分配问题

在港口实际运营中,由于船舶航速变化、天气因素、岸桥机械故障、岸桥效率变化、人员安排变动等原因,船舶的抵港和装卸时间产生不同程度的波动,影响泊位分配计划的可操作性.为研究船舶抵港和装卸时间这两种不确定情况对于制定泊位分配计划的影响,本文针对离散泊位,建立了集装箱码头泊位分配的混合整数规划模型,并设计算例,采用Cplex求解.通过考虑抵港和装卸时间波动的随机性,计算不同波动程度下的船舶总在港时间,并与确定情况进行比较,得到两种不确定情况对于船舶总在港时间的影响规律.     

基于碳减排政策的多式联运运输方式选择优化模型

研究了基于碳减排政策的多式联运运输方式选择问题.通过引入碳税机制,构建了数学规划模型.模型中以货物运输成本、转运成本以及在运输和转运过程中产生的碳排放成本最小化为目标函数,以货运过程中的碳排放总量限制、运到时间约束、相邻节点间只能选择一种货运方式以及节点内只能选择一种转运方案等为约束条件.最后,以鄂尔多斯到上海的多式联运为背景设计了算例,利用VC++6.0调用Lingo11.0实现模型的求解,并通过进一步加强碳排放总量的限制进行模型求解的对比分析,获得更加符合国家碳减排政策倡导的优化结果,验证了所建模型的合理性.     

列车到发不确定的客站咽喉利用与股道分配

研究了列车到发时刻不确定条件下的铁路客站咽喉利用优化与股道分配问题.首先,建立了基于不确定列车运行图的咽喉利用与股道分配优化模型,模型考虑股道占用时间与均衡使用性,满足列车、咽喉、股道三者的耦合关系.然后分析并统计了不确定列车运行图的列车到、发站时刻的均值与方差,通过函数模拟的形式抽离出列车时刻表.此外,考虑到问题的NP-hard性,设计了基于模拟退火算法的启发式算法.最后,以宝鸡车站一个阶段计划内的咽喉利用与股道分配问题为实例进行了仿真验算.     

基于优化算法的眼科病床分配

模型是一个典型的离散事件系统,它研究了一个眼科医院的病床分配问题,根据本系统中元素所满足的分配规律和实际的统计数据建立了病床分配模型。经过实际的模拟试验和评价体系的评价可看出新模型在评价指标上明显优于旧的模型。     

基于粒子群算法的泊位分配集成优化研究

泊位分配直接影响着港口船舶的进港靠泊时间和作业效率.为获得合理的集装箱码头泊位分配计划,建立了以最小化船舶在港时间和码头运营成本的集成优化模型,并应用粒子群算法进行求解.通过与Gurobi软件求解结果进行对比,发现在求解大规模的船舶调度问题时,粒子群算法在求解时间上比Gurobi更有效.     

基于进程到达模式感知的MPI广播性能优化

为了解决消息传递接口(MPI)的集合通信性能在实际应用中受非平衡进程到达模式影响较大的问题,提出了基于进程到达模式感知的广播优化方法.根据多核集群层级特点,在流水线广播算法基础上,优化算法以节点内与节点间两级感知进程到达,使先到达的进程尽快开始通信操作,减少等待时间,提高通信效率.理论分析模拟结果显示优化算法几乎不受非平衡进程到达模式影响.试验测试了在不同消息大小、不同进程到达模式和不同进程数三种情况下的算法性能,结果表明:本文所提出的算法有效提高了MPI广播在非平衡进程到达模式下的性能,通信时间减少129%~174%.     

基于状态空间的轮系分析统一数字模型

提出了轮系分析的状态空间方法,建立了基于状态空间的轮系分析统一数字模型.首先定义了轮系基本单元的概念,建立了轮系基本单元状态变换方程,利用状态变换方程表达了轮系基本单元变换规律以及单元之间的邻接关系;然后由轮系状态特征对偶矢量构成轮系状态空间,建立了以状态空间为基础的轮系输入、输出对偶矢量,状态变换矩阵,轮系单元之间的...     

基于容量最优化的设备间通信资源分配方案

在蜂窝网络中通过复用蜂窝系统中已使用的频谱资源,来增加蜂窝系统的频谱利用率,减少基站的负载.同时,通过使用模糊C均值(FCM)算法对复用相同资源的设备间(D2D)通信用户对进行分簇,达到减小复用同频带D2D通信用户对(DU)之间干扰的目的.通过贪婪算法对每一簇DU对进行资源分配,达到减小蜂窝用户与DU之间的干扰的目的.仿真结果显示,相比于随机分簇和随机复用的资源分配方案,FCM算法与贪婪算法的资源分配方案更有效地提高了系统总容量.     

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

【目的】探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据。【方法】在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现：由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.096 4、0.027 1、0.194 6、0.018 4、0.032 7,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。     

基于表上作业原理的运输问题计算机寻优算法

针对运输问题寻优的高度复杂性,提出了一种基于表上作业原理的计算机寻优算法。在算法中,采用"最小元素法"获取初始基可行解,采用"位势法"获取检验数数组,采用"递归过程"获取闭合回路数组,根据闭合回路数组和基可行解获取调整量,根据闭合回路数组、调整量对基可行解进行调整,通过While循环不断寻优直到最小检验数非负。While循环退出时,若存在0检验数,则任选一个0检验数,以其为起点寻找一个闭合回路数组,通过调整得到随机最优解。应用案例表明,该算法实现了表上作业求解过程的计算机程序化,提高了计算效率、确保了计算准确性。     

基于成本分担契约的供应链运输模式比较研究

基于单一制造商和单一零售商组成的两级供应链,验证了绿色运输背景下经济效应与环境效应同时获得的可行性,为供应链运输模式决策提供理论参考. 当绿色运输下零售商和制造商利益发生矛盾时,基于成本分担契约与公平关切理论对博弈双方的协调关系进行研究,设计出完整的、使博弈双方利润均得到帕累托优化的契约模型. 最后,运用算例对以上规律进行检验和分析,并提出改进方向.