区县内邮政运输网络的建模及优化

邮政运输网络是邮政企业运营的重要保障,区县内运输网则是其关键的底层组成部分.从系统的优化目标、问题范围、车辆因素、时限及频次规定、运输成本等方面对邮政运输问题进行了系统的分析,依据区县邮政运输网络的特点,提出了针对降低固定成本和运输成本的字典序线性规划模型,并给出了求解该模型的遗传算法框架,实验仿真结果表明该模型对于邮政企业目前运行模式的调整和改进具有较好的指导意义.     

基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

战时随机运输时间路径优化研究

以战时无分布函数的随机运输时间路径优化问题为研究对象,采用随机机会约束规划方法建立战时运输路径优化模型,设计了基于随机模拟获取适应度的遗传算法来求解问题模型,并处理了战时运输中的必经点问题.最后,给出的算例验证了模型和算法的有效性.     

成品油单周期库存与运输联合优化

针对多个油库、多个加油站组成的成品油配送系统,建立库存-运输联合优化问题的0-1规划模型,并作实例分析,求出最优解.结果表明,该模型适用于"多供给、多需求且允许缺货"的成品油采购、运输和存储的决策问题.     

运输服务供应链中承运人选择和货载分配的优化决策

运用多目标混合整数规划模型,考虑在多货种和多个承运人情形下,对运输服务供应链中承运人数量及其相应货载份额进行优化决策。该决策模型综合考虑了承运人根据运输收益给予不同折扣价格环境下运输价格、运输质量和交货绩效等因素,有助于托运人有效而合理地选择承运人和分配货载,因此具有综合性;通过运用计算机手段对模型进行数例分析表明模型具有可操作性和实用性。     

具有战时随机损耗的军事运输路径优化

研究了战时带有随机损耗的运输路径优化问题；建立了随机机会约束规划模型和随机相关机会规划模型；针对运输中的必经点问题，设计了特殊的遗传算法染色体编码、交叉与变异规则；提出了通过对初始种群染色体的预处理采提高算法性能；给出了获取适应度的随机模拟步骤；最后还进行了实验，验证了模型和算法的有效性．     

规模条件下协同运输的集散路线优化问题

规模条件下的协同运输集散路线优化问题(CTROLBF)研究,要求给定中枢路段上汇集的流量必须达到规定的上限,O-D流在满足绕道距离约束下如何选择直通运输、单点中转或两点中转的集散路线,使得总成本最小。CTROLBF广泛应用于航空、公路运输与邮政等领域的物流实践。构造了CTROLBF的线性规划模型和Dantzig-Wolfe分解算法。实验显示,算法表现出非常好的计算绩效。最后,将CTROLBF应用于最低流量限制下的我国中枢航线网络设计问题。     

时间容忍度下航空快件运输一体化决策优化

为了研究快递公司航空运输网络优化及快件的运输组织问题,本文放宽了先到先服务(first come first serve,简称FCFS)作业模式的时限限制,构建了双层规划模型.上层模型确定快递公司自有全货机所配置的航线以及各航段的腹舱租赁量,下层模型决策快件的配送方案.选取SF快递公司所服务的14个城市的相关数据对模型进行验证,并基于上层模型优化的网络比较了不同时间容忍度下快件的运输方案,结果表明:随着时间容忍度的增加,快件的总运输成本逐渐降低,而总运输时间升高.可见,先到先服务模式不是最经济的派件作业模式,快递公司可利用快件的时间容忍度,实施航空运输网络和运送方案的优化设计.     

集装箱港口多式运输系统资源配置协调优化研究

提出了基于仿真优化的集装箱港口多式运输资源配置协调优化方法.首先,建立了集装箱港口多式运输作业系统的排队网络仿真模型,建立了以作业效果与资源利用均衡协调为目标的优化模型:其次,运用仿真模型与启发式算法相结合的仿真优化方法进行求解:最后,案例分析结果表明该方法对集装箱港口多式运输作业资源协调优化问题的适用性和有效性.     

考虑物料出入口距离的设施布置优化研究

研究多对象离散生产系统设备布置优化问题,分析了生产单元出入口位置在两端的情况下,传统目标函数存在的问题,通过实例证明了出入口位于生产单元两端的条件下,物流运输工作量可分解为正向基本运输、反向运输和横向运输三部分.而设备布置方案变化只改变反向和横向运输工作量,正向基本运输工作量保持不变,即总物流运输工作量决定于反向和横向物流,且反向物流将产生两倍的运输工作增量.据此,构造了由反向运输和横向运输构成的目标函数模型,以及相应的位置距离矩阵、物流量矩阵和运输工作量矩阵.优化搜索过程采用了模拟退火算法,从而有效地提高了优化效果,最后用一个实例证明了上述模型和算法的有效性.     

活动成本目标MMRCPSP并行调度方案

给出了考虑可重用资源约束的活动成本目标多模式资源受限工程调度问题的数学模型,结合多模式问题的特性给出了并行调度方案,提出了一种活动—模式联合调度策略,并设计了模式的优先调度规则,其中考虑了活动先序相关成本因素,包括悲观的先序相关成本因素、乐观的先序相关成本因素和折衷的先序相关成本因素。基于改造PSPLIB的算例测试表明,在考虑折衷的先序相关成本因素时所取得的计算效果相对较好,可以在现实工程调度中作为主要优先规则来使用。     

现代邮政物流的配送优化

根据我国邮区中心局体制的规划网络结构和邮运组织管理的优化目标，本文提出了一个基于全国干线现代邮政物流配送优化的分布式算法，并具体介绍了其目标函数、调度策略以及算法的实现。     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

警戒海域反潜直升机优化调度研究

在区域反潜中如何调度反潜直升机群是当前水下网络中心战的研究难点。为了能够利用有限的直升机资源最大限度地覆盖警戒海域, 提出一种二阶段的反潜机调度策略。把警戒海域栅格化为若干监测区, 通过历史数据或经验预估各监测区的报警率和期望搜潜响应时间, 提出基于超立方体排队论的反潜排队模型和迭代求解算法, 以输入的报警率作为事件到达率, 期望响应时间为平均服务时间, 输出校正系数和直升机繁忙概率等统计结果作为反潜规划模型的输入参数, 并提出逼近求解算法计算得到反潜直升机的部署及分派策略。最后, 通过仿真案例验证了调度策略的有效性。     

基于性能预测的遗传强化学习动态调度方法

针对作业车间动态调度问题,在模式驱动调度的框架下,提出遗传强化学习动态调度方法。首先,采用优先规则编码的染色体表达问题的解,将染色体分割成基因模式作为分阶段调度算法的状态模式;其次,设计性能预测变量,构建启发式立即回报函数,引导和加快遗传强化学习算法的搜索进程;再次,设置遗传算子、强化学习及其相关参数以实现搜索过程＂开采＂与＂探索＂之间的平衡;最后,仿真实验结果验证了遗传强化学习调度方法的有效性。

Abstract：

In the framework of pattern driven scheduling,a genetic reinforcement learning （GRL） approach to schedule the job in the dynamical job-shop was proposed.First,the chromosome was coded by preference rules-based representation for the problem.The chromosome was divided into gene schema as state patterns for the multi-phase scheduling system.Secondly,a performance predictive variable to construct instant reward function was designed which was used to guide the learning system to progress rapidly.Thirdly,genetic operators,RL and controlling parameters carried out the search strategy for the balance of ＂exploration＂ and ＂exploitation＂.Finally,the simulation results verify the efficiency of GRL scheduling approach.     

敏捷成像卫星时间依赖型调度问题、模型与算法

针对敏捷成像卫星时间依赖型调度问题展开研究,将时间依赖调度与敏捷成像卫星调度相结合,在分析主要约束条件的基础上,建立了问题的数学模型.根据成像质量随成像时间动态变化的特点,设计了随时间动态变化的收益函数,并将轮盘赌思想和时间窗口裁剪概念引入到求解方法中,提出了一种启发式算法.实验数据显示,通过对时间依赖的考虑,更多的任务能够在最佳观测时刻点附近成像,同时也表明了模型的合理性以及算法的有效性.     

基于自然数编码遗传算法的并行测试技术

针对并行测试任务调度复杂、难以优化的问题,提出了一种基于自然数遗传算法的任务调度优化算法。该算法将并行测试任务调度转化为对串行测试任务序列的搜索,为了提高搜索效率,引进自然数编码遗传算法搜索最优解或近似最优解,将串行测试序列作为染色体,进行选择、交叉、变异等操作。通过仿真证明该算法能够迅速得到并行测试任务调度的最优解或近似最优解。对自然数编码遗传算法的各个算子对模式的作用进行了理论分析,并得到了对应的模式定理,从理论上说明了该方法的合理性。     

基于解构造图的卫星数传调度ACO算法

针对卫星数传调度问题,建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图,提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索,通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新,并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明,文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的,基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。     

基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度

集装箱码头作为一个复杂的物流节点, 会受到多种不确定性因素的影响. 针对这种情况, 为保证码头作业计划能够平滑执行、提高系统的鲁棒性, 提出了一种基于鲁棒反应式策略的泊位和岸桥联合调度方法, 重点研究当不确定性因素发生时, 如何通过泊位和岸桥联合实时调度提高系统的鲁棒性. 泊位和岸桥联合实时调度策略分成两部分考虑: 即泊位实时调度和岸桥实时调度; 前者采用了ASAP (as soon as possible)的调整策略; 后者采用MAS (multi-agent system)技术, 充分利用码头的岸桥资源, 设计出了一种基于CNP (contract-network-protocol)协商机制的岸桥实时调度模型. 仿真实验表明在执行阶段采用这种泊位和岸桥联合实时调度策略相比仅采用泊位实时调度策略, 可以更有效地降低不确定因素所带来的影响, 进一步提高系统的鲁棒性.     

XML-based integration data model and schema mappingin multidatabase systems

Keywords:multidatabasesystems,commondatamodel,schemamapping,extensiblemarkuplanguage(XML).1.INTRODUCTION Amultidatabasesystem(MDBS)isalayerofsoftware thatintegratesacollectionofpre existing,heterogeneous,distributeddatabasesystemscalledlocaldatabasesystems(LDBSs)[1].Itmainlysolvestheproblemthathowto achievetheschemaintegrationanddatainteroperabilitya mongmultipleLDBSs.AMDBSallowsaglobalapplica tiontoaccessdistributedobjectslocatedatdifferenttypes ofLDBSs,suchasrelationaldatabases…