大陆北方/台湾班轮航线方案优化研究

在阐述了两岸贸易发展及直航必然性的基础上 ,提出了大陆北方 /台湾班轮航线直航制的航线方案 ,分析预测了航线货流量 ,比较了中转制和直航制两种航线方案下班轮的航次时间 ,通过单位运输成本指标的分析计算 ,论证了直航制的优越性 ,确定出了直航制航线方案下航运公司的配船数 ,结合运量、班期等条件要求 ,构建了班轮挂靠的线性规划模型 ,并依此作出最优的挂靠港序方案.     

一种基于Bayes方法的优化算法

对实际问题而言 ,人们对于问题的解一般会有一个初步认识 ,并且这种认识会在搜索过程中逐渐加深或得到修正 ,这符合人们认识世界的普遍规律 .作者基于这一认识 ,提出了一种基于 Bayes方法的优化算法 ,从而较大地加快了算法的收敛速度.     

拓扑优化在单缸机缸体轻量化设计中的应用

为将三维拓扑优化技术应用于发动机气缸体轻量化设计中,对采用变密度拓扑优化方法的拓扑优化技术进行了研究．以缸体上施加最大爆发压力工况为边界条件,以缸体总柔度最小化为优化目标,以缸体重量为约束条件,对缸体进行拓扑优化．拓扑优化后的结构考虑加工、装配等因素,进行合理的重新建模后,分析了最大爆发压力工况和最大侧向力工况的气缸体应力分布,两种工况下优化后的缸体最大应力比原气缸体降低,应力分布更加均匀．结构优化方法用于缸体的等强度轻量化设计中,很容易确定缸体的最佳形状,并能减少重复设计验证的次数。     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

斜拉桥索梁锚固结构疲劳试验模型设计优化

为了避免出现斜拉桥索梁锚固结构疲劳试验中辅助部分首先断裂的问题,在以往试验模型设计的基础上,考虑影响疲劳寿命的不同因素,建立了以模型的静力强度、位移、疲劳和断裂性能为模糊约束条件,以模型质量、疲劳和断裂寿命为多个目标的结构多目标优化设计模型.结合苏州南通长江公路大桥钢锚箱式索梁锚固结构足尺疲劳试验,验证了锚箱式索梁锚固结构设计的正确性,经过400万次加载而未破坏,且减少了模型用钢量.模型设计中提出的控制热点应力等措施切实可行.     

基于变分不等式的网络广告资源分配的超网络模型

为优化网络广告资源分配,提高网络广告的效应,建立了由m个公司和n个网站构成的网络广告资源分配的超网络模型.模型中采用点击量、转化量及显示概率作为权值的展示量来说明广告效果,得到了模型的优化条件并且将其转化为有限维的变分不等式.提出了利用变分不等式算法揭示网络广告资源分配的网络结构.数值模拟结果表明:在一定误差范围内,可得到模型的平衡解.     

决策网络计划中决策单元结构及优化方法拓展

为解决决策网络计划中随机样本空间变化而产生的模型表达上的困难,提出经拓展能够描述多个样本空间的决策单元结构.将随机规划理论引入决策网络计划的优化中,建立了新的考虑期望成本与风险等综合因素的数学模型,并通过算例实现了对模型的求解.计算结果表明:经拓展后的决策单元结构及相应的优化模型能够更为有效地解决不同样本空间下的决策问题,具有较高的理论意义与实用价值.     

面向能耗的云工作流调度优化

云工作流调度直接决定了整个云工作流系统的性能,已成为一个重要研究内容.针对当前缺乏有效的面向能耗的云工作流调度优化方法,研究建立了面向能耗的云工作流过程模型、资源模型,提出了基于负载的能耗计算方法和面向能耗的云工作流调度优化算法.提出的方法考虑了能耗因素,在进行任务优先级计算及任务选择时不仅考虑了文件在不同虚拟机间传输的速度差异、同时考虑了虚拟机与本地共享数据库间的文件传输等因素,并从云工作流任务分配、主机负载和主机功耗关系的角度,进行能耗的计算与调度优化,更符合实际情况、使用范围更广.数值案例和仿真实验表明了提出的方法是可行的和有效的.     

考虑多重不确定性的托管药房物流调度优化

为有效控制药房托管的药品物流运营成本,本文首先结合时空网络架构,将托管药房的药品物流调度过程描绘成一种多层时空网络,继而将研究问题构建为优化领域中的多重货物网络流问题.在此基础上,综合考虑药品物流调度过程中的需求不确定性、配送服务时间不确定性以及药品供应成本的可变性,建立基于药房托管模式的药品物流调度随机优化模型并设计具有挑选规则的混合遗传算法进行求解.参数测试表明,当挑选判断系数设为0.6时,求解算法可以收敛到比较理想的解;算例分析表明,本文所设计的随机优化模型在各决策回合的解与完全信息模型解之间的逼近程度不一,但总误差仅为0.56%;敏感性分析则发现药房最低安全库设置存在一个最优均衡点.     

基于两个不确定参数乘积的鲁棒设施选址模型

传统设施选址往往被看作为确定问题,但实际存在需求、成本、风险等不确定因素,这些不确定因素增加了决策的困难.本文在考虑设施选址中单一不确定因素基础上,同时考虑需求和运输成本两个独立参数的不确定性,且在模型中两者为乘积形式,引入两个budget不确定集合刻画不确定性,建立一个新颖的鲁棒设施选址模型,并将非线性问题转化为易求解的鲁棒等价模型,然后通过CPLEX和MATLAB编程求解.最后,以四川西北部的汶川等13个县市的应急物资临时供应点的选址为例,确定最优的选址分配布局.结果表明,较之运输成本的不确定性,需求的不确定性影响更显著,且需求扰动对选址总成本和选址分配方案有明显的影响.决策者可根据其风险偏好程度,选择恰当的不确定水平参数组合,以获得最优的总成本和选址分配方案.