基于混合整数规划模型的垃圾收运线路优化

针对不合理的生活垃圾收运线路,造成车辆的油耗增加,而燃料的不充分燃烧直接造成尾气排放量的升高,影响居民的生活环境。依据垃圾收集点位置,绘制网络拓扑图,以车辆行走距离最小为目标,将垃圾收运问题抽象为VRP问题,构建混合整数规划模型,并结合案例,采用最优化计算软件Lingo11.0进行编程求解,并对比节约算法,给出多中转站与单一处理场问题的解析。结果表明:Lingo求解与节约算法得出的垃圾收运线路相一致,且随着智能城市的发展,可结合实时垃圾容量扫描分区,组合成多圈问题逐个求解,为提高垃圾收运效率提供可行的线路方法。     

基于GIS考虑居民满意度的垃圾车路径优化分析

为提高居民对于垃圾收运的满意度,降低收运成本,设计带有精英选择策略的非支配排序遗传算法(NSGAⅡ算法)对垃圾收运路径进行优化.首先,在考虑工作时间、车容量等约束情况下,引入居民不满意度的模糊隶属度函数来描述垃圾收运车辆的服务水平,建立成本最小、满意度最大的垃圾车收运路径多目标优化数学模型;其次,依据NSGAⅡ算法的基...     

考虑工作量平衡的餐饮垃圾多行程收运路线优化

城市餐饮垃圾的收运成本居高不下，严重阻碍了垃圾分类的推进。本文首先根据餐饮垃圾的产生及收运特点，划分不同的收运时段和频率，以均衡各个时段的收运量。其次，将城市餐饮垃圾的收运问题建模为带有时间窗的多行程车辆路径问题，并考虑驾驶员的工作量平衡约束。对于小规模问题，通过求解所建立的混合整数规划模型得到问题的最优解；对于大规模问题，针对多车多行程的问题特点，设计三维矩阵编码，提出混合自适应大邻域搜索算法。通过不同规模的算例验证了模型的正确性和算法的有效性。算例结果表明，增加不超过2%的收运成本能大幅度提高驾驶员之间的工作量平衡性。最后，采用大连市中山区的实例将本文所提算法与实际应用的优化算法进行比较发现，当使用不同的收运频率并考虑工作量平衡及城市路网的交通拥堵情况时，采用本文所提出的算法能降低14.3%的收运成本，减少12.7%的碳排放量，同时，将驾驶员之间的工作平衡性提升57.3%。     

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。     

高层住宅生活垃圾收运装置创新设计

城市住宅中楼层垃圾收集处理不当,易滋生蚊虫、传播疾病,影响居民的生活环境。通过分析国内外生活垃圾收集、运输装置研究现状,总结出目前楼层生活垃圾收集处理时存在的问题,创新设计一种高效的楼层生活垃圾收集、运输装置,并提出构建一体化城市垃圾收运模式,探索解决城市垃圾收集运输难题。     

带时间窗的随机需求车辆路线问题的模型研究

车辆路线问题是考虑在车队为一些有需求的顾客运送货物时如何安排行驶路线，从而使服务效率达到最高，在原有车辆路线问题的基础上，着重考虑车辆路线问题中顾客需求的随机性及顾客接受服务的时间窗约束，运用机会约束规划的方法，建立了新的随机模型，并用遗传算法进行启发式求解，得到了良好的数值解，为车辆路线问题的进一步研究提供了参考．     

求解TSP和MTSP的混合遗传算法

许多应用涉及多推销员问题（MTSP），已有许多启发式算法求解TSP的最优或近似最优路线，但研究MTSP的算法并不多，结合启发式算法和遗传算法，设计了求解TSP和MTSP的混合遗传算法，数字实例说明了该算法的有效性。     

高速公路网互通立交布局优化模型

分析了互通立交布局原则,从高速公路规划决策者和用户角度出发,采用双层规划模型描述高速公路网互通立交布局优化问题。其中上层规划模型是从交通规划者的角度出发,优化互通立交布局,使得整个系统达到最优;下层规划模型从用户的角度出发,采用随机用户平衡模型来描述用户的出行规律,合理安排出行者的出行路线,使得用户最优。上层模型采用遗传算法求解,下层模型采用连续平均法求解。算例结果表明:模型迭代至19代即得最优解,效率较高,该模型可行。     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限,将一种改进的遗传算法--"双链遗传算法"应用于求解作业车间生产调度问题.与简单遗传算法相比,双链遗传算法在解决作业车间调度问题上,显著提高了搜索效率,还增强了避免早熟的能力.对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结,编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序,通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性.     

带中转设施的垃圾收集VRP的改进蚁群算法

为减少城市垃圾的收运成本和各车辆路径之间的重叠区域,设计了一种具有聚类策略、改进全局信息素更新规则和交叉算子的多重蚁群算法.用该算法求解2个标准算例,一个达到目前已知的最优解,另一个偏离度为2.13%.此外,还对含有不同规则的蚁群算法进行了比较.结果表明:与不带聚类策略的蚁群算法相比,该算法求解的路径最佳,其长度缩短4.90%,紧凑度降低83.33%;不同转移更新规则的贡献程度从大到小依次是:带块可见度的聚类策略、全局信息素更新规则和交叉算子.     

城市垃圾清运中的周期多车场车辆路径问题

城市垃圾清运问题可以使用周期多车场车辆路径问题来很好地描述。将这种典型的复杂组合优化问题分为两个阶段依次求解：首先求解整数规划,解决清运周期问题;然后采用一种混合遗传算法解决多车场车辆路径问题,从而可以降低求解难度。     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.     

震后恢复期物资配送中的多周期选址-联运问题

震后恢复期的物资配送是一项复杂的系统工程,针对震后恢复期两级救援物资 配送系统中的多品种物资、多运输方式、多周期决策等特征,提出了一个以系统总费用最 小为目标的混合整数线性规划模型,用以解决震后恢复期救援物流系统中的选址-联运 问题.针对该模型的特点,设计了一种结合启发式规则的分周期、分阶段解码的混合遗传 算法. 以“5.12”汶川大地震恢复期救援物资保障过程构建算例,对该模型和算法进行了实 例验证. 结果表明,该算法具有较好的性能,可以有效解决震后恢复期物资配送中的多周 期选址-联运问题.     

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集装箱调运成本占承运人运营成本的20%以上.对集装箱进行合理调度,有利于提高运输效率、降低运输成本,充分发挥集装箱物流的优势.本文在考虑重箱运输需求不确定性、航运企业因空箱不足及调度不周所导致机会损失的基础上,建立了多式联运下以运输系统总收益最大为目标函数的集装箱重空箱联合调度随机规划模型,并设计动态规划与遗传算法相结合的组合算法对模型进行求解,实现计划期内的最优动态调度.通过仿真实验分析,揭示了弃货成本、租箱成本、不确定性重箱运输需求分布情况对集装箱调运策略的影响机制.     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

带有固定运费的多式联运方式选择

为更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段运输方式的优化选择问题,以包括运输费用、中转费用和惩罚费用在内的总费用最少为优化目标,以货物送达时间和运输能力为约束条件,构建了混合整数线性规划模型,并设计了相应的整数编码遗传算法.算例结果表明,本文模型比既有不考虑固定运费的模型具备找到更优解的能力;对于15个包括20~100个路段和5~20种运输方式的随机算例,与商业优化求解器LINGO相比,本文算法在设定计算时间60 s内找到了2个大规模算例的更优解,总费用平均节省0.75%,证明了该算法对大规模问题的有效性.      

考虑时空相异的危险品运输车辆安全调度

为确保危险品运输车辆间的安全距离, 从时空角度优化了危险品运输车辆的行驶路径和发车时间间隔; 分析了危险品运输车辆发生事故对其他车辆的影响及其与时空距离的关系, 提出了危险品运输车辆间时空安全距离评价方法, 并以时空安全距离为约束, 提出了车辆安全出发时间间隔计算方法; 建立了满足时空相异约束的危险品运输车辆调度模型, 设计了用于生成车辆调度时刻表的两阶段求解方法, 第1阶段采用NSGA-Ⅱ算法优化车辆行驶路径, 第2阶段分别设计了遗传算法和基于插入思想的近似算法以优化发车时间间隔; 为了验证车辆调度模型与算法的有效性, 对比了每个阶段中不同算法的优劣, 并分析了危险品事故影响系数和事故影响接受度对车辆调度结果的影响。研究结果表明: 提出的方法可针对不同危险品事故影响系数获得危险品运输车辆调度时刻表, 生成的车辆调度时刻能够保证车辆在行驶过程中始终保持安全距离; 遗传算法和近似算法获得的平均运输总时间分别为2.45和2.49 h, 表明近似算法获得的解劣于遗传算法, 但运行时间仅为遗传算法的1/10 000~1/5 000;危险品事故影响系数或事故影响接受度越小时, 车辆发车时间间隔越大, 导致运输总时间变长; 考虑时空相异性的车辆调度可以弥补相异路径方法仅从空间上考虑相异性的不足, 同时能够避免采用相异路径方法可能遗漏最佳运输路径的问题。      

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

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为了研究道路客运站场规划的站场选址优化,提出了一种基于多目标优化的道路客运站场选址方法。首先,将道路客运站场规划区域的道路网简化为有向赋权图,使选址优化问题转化为0-1规划问题;然后,以道路客运站场的建设投资、网络总运输成本以及乘客的总出行距离为优化目标,同时把道路客运的实际条件转化为优化目标的约束条件;最后,利用基于目标值排序组合选择的多目标遗传算法求解模型的Pareto最优解集合,并通过客运站场选址优化算例阐述了模型的求解过程。