基于改进蚁群算法的多物流中转站选址规划

根据多物流中转站选址问题的特点,应用遗传算法和分配算法将大规模客户点划分为不同的配送单元,建立了包含配送中心和中转站的运营成本以及配送中心和中转站的大小车维护费用的数学模型,其中,运营成本包括车辆的运输成本和中转站的建造成本.提出了一种解决多物流中转站选址问题的改进蚁群算法,由于该算法在评价函数中隐含加入了约束条件,并...     

基于最优加权Steiner树的枢纽型物流中心选址问题

为了满足近年来物流运输业快速发展的需要,促进物流中转运输网络的合理化建设,研究了枢纽型物流中心的功能和选址原则,详细分析了影响枢纽型物流中心选址的各种因素,提出了基于结点带权的欧氏Steiner最优树的枢纽型物流中心选址方案.针对该方案设计了相应的智能优化算法,并进行了具体的程序实现.借助该方案不仅可以使总的运输成本最小,而且能够在无需事先确定备选点的数量和位置的情况下实现同时确定枢纽型物流中心的数量及位置的目标.最后以长三角地区枢纽型物流中心的建设问题为背景,对各种数据进行了仔细的分析比较,从中确定若干区域作为物流服务需求点集,并将各种因素的综合效用作为物流需求点的权值,对上述算法进行了有效性验证.     

基于高精地图的物流配送车路径规划与跟踪控制

为了解决园区等场景下无人车多途经点配送问题,提出了一种基于矢量化高精地图的车道级全局路径规划、生成和跟踪控制方法。考虑配送车往返途经点顺序对行驶路径总长度的影响,基于高精地图采用A*算法计算各配送点间的最优路径,在此基础上,利用动态规划算法求解经过多个配送点的全局最优路径。应用贝塞尔曲线对规划的路径进行平滑,并根据道路曲率设定不同路径处的参考行驶速度,进而生成车道级的可用于跟踪的目标轨迹。利用车辆二自由度模型设计模型预测控制器进行轨迹跟踪,实现低速物流配送车的自主控制。在 CarSim/Prescan/Simulink联合仿真平台和实车平台上对提出的规划控制方法进行了试验。结果表明,相比传统的依据最近配送点策略确定的路径,所提出的方法搜索出的路径长度平均缩短了 6.15%。所设计的轨迹跟踪控制器能确保配送试验车与目标轨迹的横向偏差在 0.25 m 以内,航向角偏差在5°以内。     

遗传算法在有竞争的物流配送中心选址中的应用

在分析有竞争的物流配送中心选址特点的基础上,引入了一种有竞争的物流配送中心选址模型。由于该模型是一个组合优化问题,具有NP难的性质,用常规算法对其进行求解时,经常会陷入局部优化解。针对这一情况,提出一种求解该模型的混合遗传算法,该算法主要利用Drezner算法的局部搜索性能来提高遗传算法的寻优能力。研究结果表明该算法能很好地处理有竞争的物流配送中心选址问题。     

克隆选择算法在一类有竞争的物流配送中心选址问题中的应用

根据有竞争的物流配送中心选址问题的特点,以新增物流配送中心获取最大的市场占有量为目标函数,建立了有竞争的物流配送中心选址问题的数学模型。由于建立的数学模型是一个高维、非线性、非凸性,并具有多个局部极值点的复杂函数优化问题,传统确定性优化算法很难求解得到问题的最优解或满意解。为此,提出将一种新型的启发式进化算法——克隆选择算法用于求解建立的数学模型,并详细描述了应用克隆选择算法求解数学模型的方法和步骤。仿真试验表明,克隆选择算法求解有竞争的物流配送中心选址问题是可行而有效的,并且具有收敛速度快、全局搜索能力强和稳定性好的优点。     

用户平衡算法中目标函数值与迭代次数关系研究

在计算机实现用户平衡和随机用户平衡交通分配中应用较多的几种算法,如方向搜索法和相继平均法等的基础上,针对不同阻抗函数条件和多OD点对间流量分配问题中运用这几种算法的计算结果进行对比分析,得出目标函数值、检验数和迭代次数3者之间变化关系.结果显示,各种算法中目标函数值并不完全随着迭代次数的增加而严格递减,检验数的变化也不完全与目标函数值的变化同步,且不同条件下这种目标函数值、检验数与迭代次数的关系也不尽相同.     

汽车售后备件物流配送中心选址研究

要实现汽车售后服务备件快速、准确、合理的物流配送,科学、合理地建立汽车售后服务备件物流配送中心是首要工作之一。本文重点讨论了汽车售后备件配送中心的组合式选址模型:首先,确定备选地址,主要运用重心法模型确定备选地址;在此基础上,全面分析了影响汽车售后备件物流配送中心选址的重要影响因素,再建立一套综合评价指标体系,然后结合层次分析法、模糊综合评价法构建综合选址模型;最后,运用汽车备件具体实例进行详细分析,证实了该模型的可行性、有效性。希望本文的研究能为汽车售后备件物流配送中心的选址提供参考。     

考虑路线安排的物流配送中心选址双层规划模型及求解算法

在充分考虑物流规划部门与客户双方利益及选址地点对路线安排影响的基础上 ,采用双层规划模型描述了物流配送中心的选址问题 ,并对模型进行了求解。最后通过一算例来验证模型及其算法的可行性     

带有双重容量限制的FIP问题研究

研究了一类特殊的FIP(FlowInterceptionProblem)问题。在假设顾客最多只被截取一次的条件下,考虑如何进行工作站选址使工作站截取的路径上的用户量最大,即经过工作站的流量总和最大。在给定的网络G(N,A)中已知每个O D对用户分配在各路线上的用户流量fp,在一定费用预算下,考虑了工作站设站的最小截取容量和最大工作容量双重限制条件下的FIP问题,将这一问题形成一个线性的混合整数规划模型。在此基础上给出了启发式算法,并通过启发式算法和分支定界法对一个算例进行计算比较。     

基于K-means聚类方法的物流多配送中心选址优化研究

针对城市物流多配送中心选址过程中因素选取和方法融合研究方面存在的不足,提出先对备选配送中心进行聚类分析而后在各聚类单元内进行选址排序的思想方法。首先,建立物流多配送中心选址的评价指标体系,将语言变量值与梯形直觉模糊数相结合并应用模糊集成方法进行计算,进而得到各配送中心在准则指标下的集成综合评价值;其次,根据隶属度函数,将集成后的综合评价值拆分成3个分属性值,并将分属性值作为聚类过程的输入。然后,应用K-means方法计算多配送中心的聚类单元和确定初始聚类中心,并选取聚类单元均值作为新的聚类中心进行优化迭代计算,直到确定聚类中心位置,进而得到最终聚类结果。最后,应用TOPSIS方法计算各类中选址位置的评价值,排序选出配送中心选址位置。实例验证表明,所提方法得到的选址结果合理且优于其他选址方法,并可应用到多级物流配送网络的选址优化问题研究中。     

土基回弹模量分布特征的研究

根据一组实测的土基回弹模量值，采用概率理论对实测值的算术值和对数值频率分布进行比较分析，得出土基回弹模量具有显著的对数正态分布特征。     

产品销售物流配送中心布局方法研究

论述了产品销售物流配送中心布局规划的重要性,分析了配送中心布局规划现有数学模型的不足,然后提出了基于经济规模理论的配送中心布局规划方法。在考虑配送中心经济规模的前提下,建立了确立配送中心布局方案的数学模型,模型以总费用最小为规划目标函数,并可利用遍历算法对该模型进行求解。经过实例验证,说明运用经济规模理论在确定配送中心个数的范围之后,该模型能在物流中心位置和路网条件已知的情况下对配送中心的个数、位置和规模进行定量确定,对生产企业在较大范围内规划其销售物流的配送系统有重要的理论价值和实用意义。     

满足时间约束的物流配送网络设计

提出了对物流配送网络在时间上的需求，将问题抽象为能够描述具体情景的加权网络，结合图论中最短路算怯和问题中结点数目不变的约束条件设计了遗传算法，对问题作出了解答。在此基础上，对一个具体场景进行了算法仿真，得到了配送中心数目与服务质量关系的一般性结论，并且通过对收敛特性进行定性和定量的分析，验证了算法的有效性。     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。     

市区行李值机服务移动站点优化方法

为提高航空运输的服务质量和竞争力，克服传统城市候机楼在服务范围有限、成本高和选址难度高等弊端，提出1种基于市区移动站点（UMS）的航空旅客行李值机服务模式。UMS基于乘客的实时位置分布差异来动态调配移动站点在城市的位置，因此需要解决UMS站点布局优化问题。综合考虑乘客到服务站点的平均路径长度和乘客最大可接受距离等2个重要指标，基于服务站点位置、不同时段的客源分布和站点的最大服务容量等限制因素对2个重要指标进行约束，建立基于路网的UMS布局优化的数学模型。为满足UMS服务模式对优化运算时效性的严格要求，提出1种混合智能优化算法，采用涟漪扩散算法（RSA）求解乘客与UMS站点多对多路径优化问题，采用自适应遗传算法（AGA）高效优化UMS位置分布。以天津城市路网的实际案例与随机生成测试案例对市区移动站点和城市候机楼2种模式的各服务时段的服务质量进行比较。结果显示:在相同站点数量的情况下，乘客到服务站点的平均路径长度比城市候机楼模式减小30.9%，超出乘客的可接受路径长度比城市候机楼模式减少43.7%；UMS位置分布优化使用混合算法（RSA-AGA），其平均计算时间为377 s，比城市候机楼模式所需的平均计算时间减少了41.2%；UMS服务模式在不同站点数量和随机生成测试案例中，各项优化目标均优于城市候机楼模式，更符合乘客的实时需求，验证了UMS运营模式的优越性。      

公路运行速度特征研究

选取自由流车辆作为分析样本,采用统计分析软件,对各观测点的试验数据进行处理分析,获得了自由流条件下的速度样本统计参数及累计频率曲线。分别利用K-S检验和S-W检验对所取得的样本进行正态分布检验。为获取运行速度特征值,在分析运行速度累计分布曲线变化规律的基础上,引入离差的概念,对运行速度取不同百分位值时的离散程度进行了分析,得出了运行速度特征值的定量化标准。结果表明:运行速度样本服从正态分布的假设;用于路线设计的运行速度应取速度累计分布曲线上的85%分位值;所得结论为公路运行速度的合理取值提供了理论支持。     

基于粒子群算法的Plug-in混合动力汽车能量管理策略优化研究

基于对混合动力汽车能量管理策略优化的目的,建立了丰田Prius Plug-in混合动力汽车的MATLAB/Simulink数学模型,用数学公式描述了系统优化控制问题,采用粒子群优化算法对该包含众多约束条件的非线性优化问题进行了求解,利用PSAT专业软件对比分析了基本型优化控制算法、改进型优化控制算法和规则控制算法等的控制效果及燃油经济性。结果表明,经过优化后的Plug-in混合动力汽车在不牺牲汽车各项性能的前提下能提高动力系统工作效率。     

基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究

随着城市交通拥堵问题的日益突出,在物流需求质量要求越来越高的背景下,物流配送的准时性成为物流业发展的一个十分重要的问题。在道路网络畅通可靠度理论的基础上,进行基于畅通可靠度的城市物流配送运输网络优化研究。提出了物流配送运输网络畅通可靠度的概念,建立了物流配送运输网络优化模型,给出了蚁群算法的求解过程,最后进行了案例比较分析,验证了所建模型的实用性。提出的物流配送网络优化模型对指导城市物流配送运输网络优化决策,降低城市物流配送过程中的不确定性具有较好的实用意义。     

基于蚁群算法的公共自行车站间调度优化

公共自行车系统在实际运行中存在借车难、还车难等问题,站间自行车调度不合理、不及时是主要原因。根据自行车调度的实际情况,考虑公共自行车系统特殊的调度车容量约束和下一站点补给约束,建立公共自行车站间调度的数学模型。通过改进常规旅行商问题求解的蚁群算法,以满足自行车调度的约束条件。在Matlab中编程实现改进的蚁群算法,并以武汉市关山光谷片区的24个自行车站点为例,用改进的蚁群算法求解调度回路,结果表明该算法可以求解得到最优调度回路。     

北京市丰台科技园东区公共自行车系统规划

公共自行车系统是落实公交优先,解决最后一公里交通问题的有效措施之一。通过发展公共自行车,可改善公共交通服务水平,合理限制使用小汽车等组合交通措施,实现吸引小汽车出行向公共交通转移。该文结合北京丰台科技园区公共自行车规划研究的工作实践,探讨根据园区的特点,明确服务主体,对公共自行车系统的功能进行定位,从而确定系统规模,以对规划进行总量控制。根据公共自行车规划特点,分类分块设置服务站点,制定出不同的设置方案,并提炼近期实施方案。通过对各服务站点配车进行平衡,使衔接地铁、公交的服务站点规模,与服务公建和居住站点的规模相当。为保证规划的可实施性,对站点的具体设施、路权等进行了分析。