基于Kriging模型的改进协同优化算法

为了提高协同优化算法的求解效率,利用Kriging模型,构造系统级近似优化模型,提出了基于Kriging模型的改进协同优化算法.该算法采用置信域与均匀设计相结合的方法,完成近似模型的更新;采用序列二次规划算法,完成优化问题的求解.以经典函数和减速器设计为例,验证了改进协同优化算法.结果表明:该算法能提高计算效率,在减速器设计中,迭代次数减少50%左右.     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.     

效率与公平视角下的应急公交接驳调度优化

城市地铁突发故障后,需要采用高效的应急公交接驳方法疏散滞留乘客,减小社会和经济损失.建立两阶段优化模型,对每辆车从存车点出发后依次前往各站运输乘客的接驳过程进行决策.阶段 1,从管理部门角度最小化疏散时间;阶段 2,在此基础上,从乘客角度降低乘客延误,优化目标分别考虑了效率与公平原则.由于现有优化软件求解阶段 2效率过低,构造了针对性的禁忌搜索(TS)算法提高求解速度.最终通过算例验证了算法和模型的可行性,对比了效率与公平原则下的疏散效果,展示了两者的权衡关系：效率原则可能导致乘客服务水平不均;而公平原则提供了更均衡的疏散服务,但系统延误相对更高.     

环境目标下的路段交通结构优化模型研究

基于污染物排放因子与车速的函数关系、速度-流量回归模型,推导出了路段污染物总排放量的计算公式;运用道路资源时间占用率的概念,建立了道路运输效率的评价函数模型.运用多目标规划理论建立了环境目标下的路段交通结构优化模型,并给出了求解算法.该模型不仅考虑了交通结构对环境的影响,同时还考虑了交通结构对运输效率的影响.模型的最优解不仅能够满足交通需求,还能在减少道路交通对环境的负面影响的同时提高运输效率.     

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.     

数学模型在生产管理优化中的应用

运用建立数学模型的方法对企业在生产管理中的运输问题和生产计划问题进行了相应的研究．建立运输模型,并根据生产计划的层次分别建立了综合生产计划优化模型、主生产计划优化模型和车间作业计划优化模型,将生产计划逐层分解．最后,对运输问题模型进行了求解研究,并应用MATLAB编程求解对应模型．原来需要具有丰富经验的工作人员一天的劳动现在只需数秒钟就可以由一般工作人员完成,大大降低了工作人员的劳动强度,提高了企业的市场响应能力与生产效率．     

数学模型在生产管理优化中的应用

运用建立数学模型的方法对企业在生产管理中的运输问题和生产计划问题进行了相应的研究．建立运输模型,并根据生产计划的层次分别建立了综合生产计划优化模型、主生产计划优化模型和车间作业计划优化模型,将生产计划逐层分解．最后,对运输问题模型进行了求解研究,并应用MATLAB编程求解对应模型．原来需要具有丰富经验的工作人员一天的劳动现在只需数秒钟就可以由一般工作人员完成,大大降低了工作人员的劳动强度,提高了企业的市场响应能力与生产效率．     

区段管内车流组织优化方法

合理的区段管内车流组织是提高铁路车流组织水平、设施运用效率和区间通过能力等的重要保证。通过分析影响车流组织的因素，合理地描述了区段管内车流组织的费用，建立了以集结车小时、停留车小时和停站次数最小化的优化模型，并给出一种优化求解算法。实际运用表明，优化模型优化运算效率高，求解的列车开行方案令人满意。     

基于层级选址模型的区域客运枢纽布局优化研究

为提高客运交通系统的运行效率,分析不同类型客运需求与各等级枢纽间的 关系,考虑不同层次枢纽服务能力的约束,构建了基于层级选址模型的区域客运枢纽分 层布局优化模型,使用CPLEX优化软件求解,最后设计算例验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与不分层的中位模型相比,分层模型能得到可达性更高的布局方案,考虑最 大、最小服务能力约束后可达性有所下降,但更符合实际.面对客运需求的增长,枢纽规划 部门应适当进行枢纽扩能和布局优化调整.     

考虑碳排放的混合轴辐式多式联运网络枢纽扩增选址-路径问题

针对现有多式联运网络枢纽饱和度高、枢纽到城市直达运输成本高且效率低等不足,提出采用混合轴辐式多式联运网络研究扩增枢纽选址,同时优化运输线路;基于允许枢纽间转运和需求城市间巡回运输的运输网络,考虑低碳因素构建了最小化总运输成本、二级枢纽开放建设成本、枢纽处转运成本和总碳排放成本的数学模型,将问题分解为选址-分配与路径优化2个阶段,并针对两阶段特点分别采用0-1编码和数字编码设计了两阶段遗传算法;针对现有实际案例采用设计的算法进行求解,并将求得的最优运输方案与现实方案进行对比。研究结果表明:采用提出的算法进行10次运行获得的最优解与其平均值的差值百分比仅为4.7%,且平均求解时间仅为90.6 s;优化后网络扩增了2个枢纽,弃用了1个不合理枢纽,网络转运能力提高了11.3%,枢纽的平均饱和度降低了15.7%,不同枢纽的饱和度比原网络更均衡,不仅缓解了饱和枢纽的压力,还提高了空闲枢纽的周转率,从而提高了转运效率;优化后运输方案对应的总成本、运输成本、中转成本和碳排放成本分别降低了68.41%、68.14%、56.55%和86.76%,且碳排放减少最为突出。由此可见,提出的模型和算法对扩张轴辐式网络选址和混合轴辐式多式联运网络运输方案的组合优化具有较好的性能。      

运输需求与成本不确定下的枢纽港选择

针对轴辐式网络中的枢纽港选择问题，在集装箱航运网络中，考虑运输需求与成本的不确定，根据数据变化规律，构建多个模型. 根据轴辐式网络的运输环节，使用成本函数表征枢纽港间运输成本，构建枢纽港选择的确定性模型；基于此，针对航运需求的离散特性，构建需求不确定的随机模型进行枢纽港选择；基于运输成本难以预测的特点，结合实际数据，使用极小极大值法构建成本不确定的枢纽港选择模型；然后，结合两者构建运输需求与运输成本同时不确定的枢纽港选择模型. 采用欧洲集装箱运输网络实际数据对模型进行验证，求解各因素不确定下枢纽港选择的最优方案，并针对结果进行对比分析，为班轮公司优化航线提供参考.     

混合模式下的多车型交叉甩挂调度优化

多车型是甩挂运输发展的新趋势,载重大的牵引车拖带不超过吨位限制的多 种挂车称之为交叉甩挂.为分析多车型交叉甩挂的优势和客户点分布规律的影响,本文建 立了轴辐式与网络型相结合的混合模式下的多车型交叉甩挂调度模型,针对该模型的特 点设计了混合模拟退火算法进行求解,并将其与其他3 种牵引车-挂车匹配策略进行对 比,验证了模型和算法的有效性,同时体现了多车型交叉甩挂在成本节约方面较之于其 他3 种甩挂匹配策略的优势.最后运用4 种策略求解改进的Solomon 经典算例,分析了客 户点分布对目标函数的影响,可为甩挂运输车辆调度提供决策支持.     

集装箱船舶支线运输航线优化算法

以枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量为基础,分析了轴-辐式网络运输模式。以船舶最小总航行时间为目标函数,建立了混合整数规划支线集装箱运输模型。通过设计巡回路线方法实现杂交和变异,更新了解的构成,运用遗传算法求解模型。计算结果表明:当船舶容量为150 TEU时,在160次迭代后,总航行时间为708.6 h,航线数量为8条;当船舶容量分别为100、150 TEU时,在150次迭代后,总航行时间为714.6 h,航线数量为9条;对枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量进行方差分析,F检验统计量的概率值均明显小于0.05;对支线船舶容量和运营成本进行敏感性分析,增大船舶容量能够减小航线数量和运行时间,但增大了运营成本,增大枢纽港船舶限制时间能够减小航线数量;考虑航行时间和运营成本,当船舶容量为150 TEU时最合理。     

基于货物时间价值的空铁联运转运枢纽选址优化

高效合理的联运网络是空铁联运快递服务产品创新的重要支撑。本文在考虑货物时间价值的基础上,以空铁联运转运枢纽的位置以及运输方式选择为决策变量,构建以综合成本最低为目标的空铁联运转运枢纽选址模型,并设计变邻域遗传算法进行模型求解。以截至2019年开通高铁并设有机场的200个地级城市为例,采用复杂网络和优劣解距离法结合的方法选取空铁联运转运枢纽的备选城市,验证模型和算法的实用性及有效性。结果表明,运输时间限制和折扣系数是影响空铁联运网络综合成本的重要因素。随着运输时间限制的增加以及折扣系数的降低,空铁联运网络综合成本分别降低了15%和11%。空铁联运转运枢纽的空间布局主要受运输时间限制的影响。运输时间限制较低时,空铁联运转运枢纽布局以东北地区和西部地区为主,以提高快递运输的时效性。运输时间限制较高时,空铁联运转运枢纽布局向中东部地区转移,为经济服务趋势明显。空铁联运网络最优枢纽数量则受运输时间限制和折扣系数的综合影响,但运输时间限制对于最优枢纽数量的影响更为显著。合理布局空铁联运转运枢纽和提升空铁联运规模效益是提高空铁联运服务时效性和竞争力的重要途径。     

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。      

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.      

两个轴辐式网络协同建设的多层编码遗传算法

为了降低物流网络的建设成本投入，充分利用物流资源，提出轴辐式网络间的协同建设. 同时建设两个轴辐式物流网络，一个轴辐式网络为自己网络中的每一个枢纽从另一个轴辐式网络中选择一组协作枢纽，两个网络可以共同使用协作枢纽. 目标是使两个轴辐式网络的建设成本和它们之间的协作成本总和最小. 首先，运用混合整数规划模型描述所研究的问题；其次，根据问题的复杂度，设计了多层编码的遗传算法来解决问题，一条染色体分别表示了两个轴辐式网络；最后，在算例中进行了参数敏感性分析，分析参数对各部分成本和物流网络结构及协作枢纽的影响. 分析结果表明:在两个网络的协同建设中，一个网络中转移到另一个网络的流量大小对两个网络各自的网络结构和构建成本具有显著的影响；协同建设能够同时系统化地优化两个轴辐式网络，降低成本，整合物流资源.      

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.     

基于Box-Cox-TQR概率密度的铁路运用车保有量预测方法

合理的铁路运用车保有量，对满足铁路货运需求，提高货车运用效率，降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性，对影响运用车保有量因素定性分析；提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础，建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础，进行预测试验.结果表明，利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律，预测结果具有良好的精度.此外，概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息，为管理决策提供更多准确有用信息.