有容量约束车辆路径问题的多目标遗传算法

针对有容量约束车辆路径问题,提出了基于Pareto方法的多目标优化遗传算法.该算法引入基于擂台法的Pareto锦标赛选择算子,避免了求解非凸解的困难.采用最邻近算法和扫描算法构造初始种群及引入启发式交叉算子来加快算法的收敛速度.通过E-n30-k3算例实验表明:应用该算法得到的Pareto解集,为决策者提供了多种途径有效解决有容量约束车辆路径问题.     

含约束条件多峰函数优化问题的混合遗传算法

针对目前求解含约束条件多峰函数全局优化问题存在的困难,结合传统优化算法和常规遗传算法,提出一种寻求含约束条件多峰函数全局最优解的混合遗传算法.算例分析结果表明:该算法保留了传统优化算法的局部寻优能力和常规遗传算法的全局寻优能力,是寻求含约束条件多峰函数优化问题的一种有效算法.     

含约束条件多峰函数优化问题的混合遗传算法

针对目前求解含约束条件多峰函数全局优化问题存在的困难,结合传统优化算法和常规遗传算法,提出一种寻求含约束条件多峰函数全局最优解的混合遗传算法.算例分析结果表明:该算法保留了传统优化算法的局部寻优能力和常规遗传算法的全局寻优能力,是寻求含约束条件多峰函数优化问题的一种有效算法.     

多车型多行程需求可拆分的应急疏散车辆调度

为解决应急疏散车辆紧缺条件下的多批次车辆调度问题,使受灾人员被迅速地疏散至避难所,在考虑应急车辆容量差异的基础上,构建了多目标的多行程、多时间窗、需求可拆分的应急疏散车辆调度模型.通过引入虚拟站点的方式,简化了延误损失计算过程,并总结了数学模型最优解的特征.结合最优解的特征设计了改进的遗传算法对模型求解,并进行了算例分析.结果表明:所提出的算法能够有效对数学模型进行求解且具有良好稳定性,能够为应急车辆的多批次调度问题提供一定的决策指导和参考.     

约束优化问题的多参量遗传算法

约束优化问题的传统求解方法是拉格朗日乘子法，函数的可导性和多峰性常常成为求解过程中的难题。遗传算法的并行搜索为这类问题的求解提供了一种新的途径。为了提高计算效率，有学者提出用两级遗传算法分别解决拉格朗日乘子入及优化参数的求解问题。用多参量遗传算法可以同时解决两级优化的遗传算法，把分级优化的参数同时编码，就把两级优化转化为一级优化。经试验该算法虽不能使优化算法的计算时间大大降低，却可以使程序设计工作相对简化，同时使遗传算法程序更具通用性。     

基于货物配装优先级的散货配装模型和算法

充分考虑配送距离、送货时间要求、货物价值以及客户重要性等因素,构建了货物配装优先级函数,并在满足货物配装优先级前提条件下,提出了单辆货车的载重和容积两者利用率最大的双目标散货配装模型.模型求解方法选取蚁群算法,将配装优先级引用到信息素以及能见度函数中,同时优化算法策略,加大求解速度和准确度.最后利用类似文献中的算例进行算法验证和结果比较,表明所提出的模型和算法法在实际运用中是可行的.     

系统工程理论与方法基于混合遗传算法的车辆路径问题

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法. 这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间,可以有效地避免遗传算法易出现"早熟"收敛的问题. 然后,分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解,并对求解结果进行对比分析. 结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快,更加接近最优解.     

带模糊需求的多类型车辆路径问题研究

针对模糊需求信息条件下的多类型车辆路径问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的优化模型,并利用遗传算法对问题进行求解.通过实验证明该模型及算法对于多类型车辆路径问题具有一定的实用价值.     

全局搜索聚类的多车场多车型调度算法研究

针对物流配送中多车场多车型车辆调度问题的特征构造了一种以最短路径为代价的车辆调度的双多模型.为解决此类NP问题,本文提出了一种两阶段解决方案：第一阶段首先对全局隶属值的搜索训练找出最优隶属度,然后再利用任务相对紧急数组以K-Means算法为基础对用户进行聚类,把一个多车场多车型的车辆调度问题转化成多个单车场多车型的调度问题,大大降低了问题求解的复杂度;第二阶段对多个单车场多车型VSP问题利用遗传算法进行并行处理,为了保证染色体的多样性和尽可能地降低问题求解复杂度,提出了五类遗传交叉算子;最后对4车场32用户实例进行试验.结果表明,此算法对求解多车场多车型车辆调度问题很有效.     

多目标最优化的遗传算法

针对多目标,最优化问题的特点,本文设计了一种遗传算法,可用于求解多目标最优化问题的部分非劣解。经有关函数数值计算表明该算法是有效的。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

解决有配放限制的多集装箱配载系统优化的多蚁群协同算法

在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标--需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

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在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标——需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

非线性方程组求解的新方法

提出了一种求解非线性方程组的方法.将非线性方程组的求解问题转化为最优化问题,对经典BFGS变尺度法进行改进:采用高精度通用数值算法求解函数梯度,采用新的数值解析法进行一维探索,进而有效地提高了BFGS变尺度法的效率和程序通用性;对遗传算法进行了改进.将改进的BFGS变尺度法与改进的遗传算法进行混合杂交,得到一种全局优化算法,数值测试表明该算法是可靠的.     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

集装箱码头装船顺序和场桥行驶路径联合优化

为降低倒箱量、缩短场桥作业时间,在已知船舶配载图和堆场堆存状况的条件下,研究了出口箱装船顺序及场桥行驶路径联合优化问题.以作业时间衡量装船顺序产生的倒箱量及场桥行驶路径,建立作业时间最短为目标的整数规划模型,设计均衡倒箱量和场桥作业时间的启发式算法对模型进行求解,提出了问题下界的求解方法,同时,设计算例比较了启发式算法与下界的差异,为码头调度人员提供决策支持.     

基于随机交箱的堆场出口箱箱位分配研究

集装箱堆场出口箱在贝位内的箱位分配直接影响装船时取箱作业效率。文中针对集装箱堆场出口箱箱位分配问题,从装船取箱时堆场贝位内最小化翻箱的角度,建立取箱作业翻箱量最小的数学模型,从源头上寻求减少装船时翻箱的方法。在研究进场出口箱已有堆放策略的基础上,分析了贝位内堆放方式对翻箱的影响,提出一种基于重量等级的混合堆放方法,并用启发式算法为出口箱在贝位内分配具体箱位。最后通过比较不同堆放方式下的翻箱率来评价方法的优劣。实例结果表明,文中算法可以有效解决出口箱的箱位分配问题,减少装船取箱时贝位内的翻箱次数。     

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由于车辆运输式半挂车运输危险性高、效率低,提出使用铁道平车对车辆进行运输.铁路输送中的多型号平车装载问题旨在满足运输和安全的要求下,提高铁路平车利用率,节省铁路运输资源.针对平车优先的平车装载问题,建立数学模型,将改进的自适应遗传算法、模拟退火算法思想、优先适应降序算法结合,提出了一种自适应混合遗传算法;给出了算法的编码,遗传算子的设计、适应度函数的定义、交叉概率和变异概率的自适应改变算法.进行仿真实验,得出适应度变化曲线和装备装载顺序.与混合遗传算法解决该问题的最优结果对比,模拟退火混合遗传算法的运算过程快,且优化程度高.     

考虑换重条件的重载直达车流组织研究

对于煤炭、矿产等大宗货物的装车地而言,在车流组织方向上,重载线路与非重载线路的交织共存使得装车地重载车流的组织形式更加多样,其优化的方法也不同于一般的装车地直达优化。本文首先分析了车流从装车地编发的各种组合方案,以及它们在重载运输系统中的费用消耗,然后针对列车在重载线路端点换重的情况,建立了装车地重载直达列车开行方案的0-1非线性规划模型。鉴于该模型变量多、规模庞大,用传统数学方法难以求解,本文设计了基于遗传算法的求解方法。结果表明,该算法具有较好的寻优能力,是解决装车地直达重载运输优化问题的有效算法。