基于快递业物流的优化调度问题研究

现代化物流分支广泛,本文针对现代化物流业中的快递业物流优化调度问题,建立了为使任务成本最小的优化模型,根据快递业物流特点,基于遗传算法利用其中。利用真实的用例来验证遗传算法在快递业物流调度中的可行性。     

基于GIS平台的公路线形优化设计

公路线形优化是一个多目标优化问题,而传统的优化算法难以有效地解决路线优化问题。为此建立了基于GIS平台和遗传算法的公路线形优化设计方法,提出了基于GIS平台空间数据挖掘模型和基于遗传算法的路线平面和纵断面的优化算法。     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

铁路集装箱空箱动态优化调度模型及求解算法

根据铁路集装箱空箱调度的业务优先原则,以最大限度地提高区域内空箱的利用率和减小空箱调度的成本为目标,建立了在一个计划期内的铁路集装箱空箱动态优化调度模型.综合运用优先等级法和遗传算法对模型进行求解,解决了在一个计划期内,如何最优化地对每个工作日的空箱进行区域性调度的问题.通过计算机仿真实验,并与现行的调度方法进行比较,证明了模型和算法的有效性.     

基于遗传算法的航班离港调度建模及仿真

针对目前机场容量与空中交通需求矛盾日益突出的问题,通过建立符合实际需求的离港排序模型.采用非线性优化技术给出较佳的离港航班序列,引入起飞序并以此作为优化推出时间的约束条件.仿真结果表明,文中采用的基于遗传算法给出了较佳的离港航班序列,比现行的"先达到滑行节点先服务"模式减少了离港滑行时间,并保证了滑行无冲突,减少整个机场的运行成本,可提高机场运行的能力,并为离港航班调度问题提供技术支持.     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

循环取货模式下入库道口车辆调度问题研究

在对汽车零部件物流循环取货模式及车辆调度问题分析的基础上,建立了零部件循环取货入库道口车辆调度问题的数学模型。在此基础上,用遗传算法对调度参数进行了优化。最后,通过实例计算验证了所设计的模型和算法的有效性和良好寻优性。     

一类快速公交车辆调度问题算法设计与实现

该文提出了一类有发车间隔和总发车次数约束的快速公交(BRT)车辆调度问题,并建立了此数学模型。根据问题的特点设计了优化该问题的遗传算法。通过多次仿真运算,计算结果及分析表明用遗传算法优化此类调度问题是有效的。     

基于实时需求的夜间城市公交柔性调度研究

夜间的出行者分布不集中,出行密度随机性较大,容易出现空车运行的现象,所以,受出行需求和运营成本的限制,夜间公交的运营管理不能只简单延长日间线路的运行时间。因此,基于夜间公交此种特性,提出夜间公交实行基于实时需求的柔性调度。首先对柔性调度的种类和实时信息的采集方式进行分析对比,设计柔性调度的系统框架图;然后提出通过手机短信的方式采集夜间公交的出行需求;接着综合考虑夜间公交服务水平和运营成本2个因素建立多目标优化模型,进而列举了基于遗传算法的多目标模型求解思路和方法,并通过算例进行了对比分析。     

基于航班优先级排序的高峰时刻场面滑行调度优化研究

为解决高峰小时场面航空器滑行冲突,提高机场运行安全和效率,减少航班延误损失,提出了基于航班优先级的航空器滑行调度模型.以基于最短路径的总调度时间最小为目标,使用滚动时域策略,设计预测窗口、滚动窗口、调度子问题、滚动机制等调度要素求解模型.仿真算例表明,此调度模型能够在兼顾航班优先级别属性的同时,规避了滑行中的各类冲突,对枢纽机场高峰小时内的18架不同属性的航空器实施了优化调度,较之原调度方案,总体时间减少了近2 min,提高了总体效率.      

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

基于遗传算法优化支持向量机的再生混凝土抗压强度预测模型

针对再生混凝土抗压强度预测问题,提出了一种基于遗传算法优化支持向量机(GA-SVM)的抗压强度预测模型。利用遗传算法对SVM的参数进行优化,并得到优化的SVM预测模型。仿真试验结果表明:与BP神经网络和传统SVM的预测结果相比,基于遗传算法优化支持向量机模型的预测精度更高。     

基于免疫遗传算法的铁路列车运行调整研究

列车运行调整是铁路调度部门的重点研究对象,而自动调整是衡量铁路调度指挥自动化水平的核心。因此,以偏离运行图最小为优化目标,考虑了区间运行时分、追踪间隔时间、车站停车时分、越行约束等6个约束条件,建立了列车运行调整模型;在算法方面,针对遗传算法的缺陷,如收敛速度较慢,易于早熟收敛,提出了1种效果较好的免疫遗传算法,并对编码方案、适应度函数、抗体浓度、变异算子等进行设计改进。仿真结果表明该算法与遗传算法相比,在收敛速度,最优值以及试验成功率方面都具有更为优越的特性,可为调度人员提供1个较好的调整方案。      

进港飞机调度的精华自适应遗传算法设计

对进港飞机进行合理调度，是空中交通流量管理的一个重要研究内容。基于精华自适应遗传算法，实现了单跑道降落飞机调度问题的求解，在不违反飞机间隔要求的情况下合理安排飞机的降落次序，给出各飞机经过优化的着陆时间，减少总的延误成本。仿真结果表明，所提出的方法计算效率高，实用可行，明显优于FCFS算法。     

停车诱导信息系统显示优化问题的遗传算法求解

针对复杂的道路网布置和具体的道路交通状况,基于广义停车成本概念探讨了停车诱导信息系统的显示优化问题,并建立了显示优化模型。对于这个0—1模型,设计了利用基本遗传算法(SGA)求解的步骤,通过一个实例验证了模型和求解方法的科学性和适用性。     

面向时间敏感网络的车载以太网网络架构多目标优化

车载电子电气架构的网络架构深刻影响智能网联车辆的通信安全性和确定性。针对面向时间敏感网络（TSN）的区域-功能域电子电气架构，本文首次建立了以端口数均匀、负载均衡和信息流端到端延时最低为优化目标的网络架构多目标优化框架。通过求解TSN流量调度问题获得信息流延时，将流量调度抽象为周期性车间作业调度问题（JSP），提出适用于流量调度的多种群遗传算法（MPGA），相比于传统遗传算法求解效果提高16%。为了快速求解多目标优化问题，设计了改进的快速非支配排序遗传算法（NSGA-II），通过引入迭代因子和拥挤因子对算法进行自适应交叉变异概率改进，优化效率提高了25%。仿真验证了多目标优化框架的有效性并为面向TSN的车载以太网网络架构优化提供了一种设计思路。     

出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度

针对港口竞争环境下产生的出口箱随机入港分散堆放策略,综合考虑出口箱堆场堆存位置分布以及泊位分配与集卡路径之间的相互影响,提出了出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度问题,并以船舶停靠泊位为决策变量,以所有集卡行驶总路径最短为目标函数,建立了泊位调度优化模型。采用基于遗传算法的启发式算法,对遗传算子进行了改进设计。最后,应用算例对模型和算法进行仿真实验,并将优化后结果与传统的先到先服务泊位调度模式进行比较分析。结果表明:以集卡行驶总路径为考量的泊位调度优化可使集卡行驶总路径缩短11.51%,可明显降低港口的运营成本,同时获得合理的泊位分配计划,模型和算法可行有效。      

ABS控制器参数的优化设计

在基于逻辑门限的ABS控制策略的基础上，建立了汽车ABS系统的仿真模型；提出了使用遗传算法优化设计ABS控制器的参数，并利用遗传算法和数字仿真相结合的手段，获得了参数设计结果。通过对优化设计参数和原设计参数运行结果的比较，证明基于遗传算法的优化设计方法有效，设计结果可供工程实践参考。     

共享汽车区域网点选址优化研究

随着互联网和共享经济的快速发展,共享汽车在中国城市内得到快速推广使用.本文首先分析了共享新能源汽车网点选址、车辆调度等问题的影响因素.其次介绍了选址及调度模型的相关变量、目标函数、模型的相关约束及遗传算法.最后以武汉市汉阳区为例阐述了共享汽车备选网点的选择要求,并结合实际共享汽车公司的现有网点进行分析和备选网点优化,最...     

规模车辆调度中两种算法的研究

物流配送车辆优化调度问题是物流中关键的一环,对其进行优化调度,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。随着社会的发展,如何解决车辆的调度问题成为研究的热点。本文主要研究传统的节约启发式算法和遗传算法,指出算法各自的特点和存在的不同点。