基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

基于电子表格建模的公路土石方调配最小费用流算法

利用运输问题的模型来描述土石方调配问题,分别建立网络形式模型和代数形式的线性规划模型,通过电子表格建模来描述满足限制条件及节点平衡条件的最小费用流求解算法。利用本文所描述的算法,可以直接通过电子建模来进行土石方费用最小流的线性优化计算。     

考虑可靠性的降级路网最优路径搜索方法

针对路网降级时路网出行时间的随机性和可靠性对出行者路径选择影响较大的问题,研究了降级路网可靠性路径的选择方法．基于BPR路段出行时间模型,构建了降级路网路径出行时间的均值模型及其可靠度模型．以路径出行时间最小、路径出行时间最可靠为目标,构建了路径选择的双目标加权规划模型,设计了基于改进蚁群算法的模型求解算法．算例分析表明：该算法能快速获取可靠的路径．     

带时间窗的甩挂运输路径优化问题研究

针对带时间窗的甩挂运输路径优化问题,考虑整车和卡车2种运输方式,以及整车、卡车、混合3种行驶路径,以行驶时间为目标函数构建模型,设计基于A、B策略的两阶段混合启发式算法.算例分析结果表明：针对客户规模在100以内的小规模算例,均可在3s内求得结果,策略B的求解时间少于策略A,而策略A的目标函数优于策略B;当客户规模逐步增至900时,选择策略A可获得更高的求解效率.可见,本文所构建的模型与算法是可行和有效的,对实际配送过程中的车辆指派与路径优化具有一定的参考价值.     

城市轨道交通多编组列车开行方案优化研究

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡下的列车开行方案优化问题,以 乘客等待时间和企业成本最小为优化目标,以运输供给、列车最小发车间隔、最大服务间 隔,以及列车数为约束条件,构建基于多编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并 设计两阶段求解算法.案例分析表明：与传统单一编组列车开行方案相比,基于多编组的 轨道交通列车开行方案使乘客等待时间和车公里数分别减少17%和27%,列车运行小时 增加20%;当客流不均衡系数大于1.48时,宜采用多编组运输组织方式.     

考虑随机需求和时间约束LIRP联合协同优化

针对多节点多层次多功能的供应链管理中整体效益亟待提高的问题，结合某连锁超市的单一供应商、多分销中心、多零售店所构成二级分销网络，建立以系统总成本和供货时间为目标的多目标选址-库存-路径问题（location-inventory-routing?problem，LIRP）集成规划模型. 利用线性加权法将其转化为单目标规划模型，提出遗传算法和节约里程法相结合的两阶段启发式算法并求解模型，第1阶段用遗传算法求解选址-库存问题，第2阶段用节约里程算法求解车辆路径规划问题. 并结合某连锁超市实例，对不同总成本权重下的不同决策方案的分销网络进行LIRP集成优化，优化后的系统方案比原文献的总里程减少了3 606.9 km，系统总成本减小了6 526.2 元，缺货成本降低了124.6 元，只有19.7元，验证了模型和算法的有效性.      

基于L形算法的震后救援物资调运优化研究

考虑地震发生后受灾点的物资需求具有不确定性以及通往受灾点的道路受影响可能发生中断情形,研究了震后的救援物资运输优化问题,建立了随机需求条件下以运输时间最小为目标的应急物资调运优化模型.运用基于两阶段法的L形算法对模型进行求解,通过具体算例验证算法的有效性,并通过与一般随机规划的求解算法——机会约束规划法的比较,验证了该...     

考虑轨迹相似度的综合客运枢纽出租车合乘方法研究

针对综合客运枢纽出租车停靠点乘客滞留问题，提出一种考虑轨迹相似度的枢纽出租车合乘模型. 以车辆数最小与总里程最短为目标，基于包围面积的轨迹相似度指标在形态上约束合乘后车辆的行驶轨迹. 设计两阶段算法求解此NP-hard 问题，第1 阶段利用kmedoids 方法对乘客需求聚类，第2 阶段设计蚁群算法求解得到乘客匹配方案及合乘行驶路径. 实测数据实验证明：该方法能较好优化车辆数和总里程，减少乘客等待时间；轨迹相似性度量约束能有效提高合乘后路径的JAC值，满足乘客希望合乘路径与原始路径差异最小化的心理.     

基于两阶段启发式算法的公路网布局研究

为形成科学、合理的公路网布局方案,为公路网布局实践提供理论支撑,以节点重要度为基础,在一定的约束条件下,以满足节点间的运输需求为目的,以路网总旅行时间最小为目标构建混合整数规划模型.在此基础上,以路段重要度和运输需求为启发式条件,设计基于随机游走算法和模拟退火算法的两阶段启发式算法,对MATLAB生成的随机算例进行求解.计算结果表明,在算法迭代初期,节点重要度较大的节点优先被连通,伴随迭代次数的增加和一定的随机扰动,节点在实现全部连通的基础上以路网总旅行时间最小为目标进行优化,最终获得目标函数值最优的公路网布局方案.算例求解过程符合公路网规划实践规律,表明了该模型和算法的有效性,同时表明模拟退火算法对随机游走算法求得的初始解具有一定的优化效果.可以看出,两阶段启发式算法能在较短时间内求解NP-hard问题并获得相对满意的解,可为求解大规模网络优化问题提供一定的方法借鉴.     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

基于拉格朗日分解的电动汽车充电路径优化

针对电动汽车充电路径优化问题,构建简单有效的车辆充电网络,考虑车辆剩余电量和充电站服务能力约束,以车辆行驶总时间最小为优化目标,建立基于多商品流的0-1整数规划模型.在拉格朗日分解框架下,构造所建模型的对偶问题,并利用次梯度算法对其求解.次梯度迭代过程中,对偶问题能够被分解为易处理的最短路径问题和半指派问题.通过应用标号算法求解最短路问题,设计有效的启发式方法求解半指派问题.仿真计算表明,求解算法能够在很短时间内达到非常小的优化间隙,验证了所提方法的可行性.     

铁路网多流向超限货物运输路径优化模型及算法

为了将铁路网中具有不同去向的超限货物合理地分配至各条路径,以超限货物的运输路径里程、运输时间以及对既有线路正常运营组织干扰最小为目标,以路段运输限界、通过能力和途经桥梁乘载能力为约束,建立多流向超限货物运输路径选择的多目标规划模型.根据模型特点设计多目标混合遗传算法进行求解,该算法采用自然数组编码方式以及特殊的交叉、变异算子用以满足约束条件,同时引入模拟退火策略提高邻域搜索能力.实例结果表明,对于包含14个节点车站、23个路段的复杂铁路网,利用本文模型算法获得方案的目标函数值均优于遗传算法和退火算法得到的方案,从而为铁路网超限货物运输路径选择提供技术决策方法.      

列车编组计划和技术站布局的综合优化

列车编组计划与技术站布局问题是铁路运输组织工作中重要而复杂的问题.针对两者的相关性,通过技术站改编能力约束,将列车编组计划问题与技术站布局问题组合并进行综合协调优化.以技术站车辆集结消耗和改编消耗整体最小为目标,构建综合优化0-1规划模型,利用禁忌搜索的两阶段算法求解,并给出算例说明模型与算法的有效性.算例结果表明,优化方案有利于路网上有调作业向作业能力大的技术站集中,为开行直达列车、提高直达列车开行比重创造条件.     

带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究

多式联运是我国现代交通运输体系的重要组成部分,其中运输方式和运输路径的选择直接影响到托运人和承运人的利益。根据多式联运相关的概念与网络构建方法,考虑了运输费用、时间价值成本,引入时间窗约束,以总成本最小为主要目标建立多式联运路径优化模型,并根据时间窗要求建立了惩罚机制。根据模型特点,设计了基于floyd的K短路-GA混合算法,求解得到总成本最少的联运方案。最后将该混合算法和传统遗传算法同时应用于多式联运算例求解,分析对比,验证了混合算法的有效性。     

配送中心选址与车辆路径一体优化模型与算法

在配送系统中,配送中心选址问题与在此基础上的车辆路径问题相互影响.为了反映两者之间的相互关系,建立了配送系统优化的双层规划模型.模型上层为配送中心选址问题,下层为车辆路径优化问题.由上层模型给出初始配送中心选址方案;在此基础上由下层模型进行配送车辆路径优化;然后计算上层模型中的供应商到配送中心的运输费用,从而得到上层模型的目标函数;再对上层模型方案进行调整.设计了基于遗传算法与粒子群算法的求解方法.算例分析表明,与两者分别优化相比,双层规划模型可以降低配送系统的总成本,提高配送系统的整体效率.     

最小费用最大流算法在路径规划中的应用

针对一类动态路径规划问题，先利用最短路算法将其简化，把动态的路径规划问题转化为静态的路径规划问题，然后建立非线性规划模型，再利用最小费用最大流算法进行求解，得到了比较精确的结果，找到了一种解决传统算法一般难以求解复杂动态规划问题的方法。     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。      

面向随机因素的多式联运动态路径优化

针对随机因素影响下多式联运所表现的动态性和随机性,在引入惩罚因子控制运输质量的基础上,以总费用最小化为目标,建立了具有软时间窗约束的动态路径优化模型;运用基于Dijkstra算法的改进路径优化算法求解模型;设计了一个基于铁路、公路、航空及水运等4种运输方式的多式联运问题的算例,验证了模型的实用性和有效性。