带平衡约束三维装箱问题的双层混合遗传算法

针对带重心平衡约束的三维装箱问题,基于框架式布局思想,设计双层混合遗传算法进行求解.根据装载物的特性定义核心货物元素及进行核心堆的构造,再结合极点、锚距等概念提出适合货物平衡装载的布局过程;在典型布局形成初始框架基础上,通过双层混合遗传算法的内、外层搜索分工与协作,获得货物最优装载方案.基于标准算例的实验及对比分析,证明所提出方法在提高装载率及实现重心平衡方面取得了较好效果.     

铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化模型与算法

铁路集装箱装载布局逐步发展成为在不同规格和不同类型货物混合平衡装载制约下追求装载空间容积和载重量综合利用率最大化问题，其研究对货物高效安全运输尤为重要。本文针对铁路集装箱混合货物平衡装载布局问题，给出铁路集装箱装后重心平衡和集重容许弯矩约束量化方法，以集装箱综合利用率最大化为优化目标，构建铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化模型；区别于直接将货物构造为货物块的方法，给出了一种基于混合货物分类方法和待装货物结构判断指标的货物块单元构造方法，并设计一组货物块单元选择和放置方法及剩余空间更新规则，提出铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化算法。算例结果表明：所提方法在保证集装箱装载空间容积和载重量的平均综合利用率不低于87%的同时，有92.8%和97.87%以上的概率满足装载重心平衡和集重容许弯矩约束，可有效提高货物块与剩余空间适配度，客观反映装载空间利用情况，并达到平衡装载要求，为铁路集装箱货物装载布局提供决策支持。     

托盘装载约束下带时间窗的配送车辆路径优化研究

针对快递码放混乱等问题，本文引入可调节支撑结构高度的托盘作为装卸载体进行配送服务。首先，设计基于“砌墙”理论的托盘装载模式，提出托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案；其次，将装卸效率代入配送时间成本，构建平均车辆装载率最高和总成本最低的双目标优化模型；然后，结合托盘三维装载约束下配送车辆路径优化方案，设计托盘装载路径算法(Three-Dimensional Routing with Pallet, 3DRP)，并利用LN(LOH&NEE)三维装载算例进行验证，得到68.2%的装载率，验证了其在快递配送问题中的有效性；最后，本文对重庆市某快递公司的配送数据进行实例验证，方案最终结果显示，本文方法可以做到平均车辆装载率83.02%，且部分路径可以做到0时间惩罚成本。通过本文方案与传统三维装载方案的对比分析可知，将托盘作为载体进行快递三维装箱的优化可以兼顾车辆高装载率，并节约97.5%的时间惩罚成本，提高车辆利用率。     

基于改进贪婪策略遗传算法0/1背包问题求解

在交通运输领域,背包问题有着广泛的应用。分析背包问题的特点,改进贪婪策略在遗传算法中初始种群的选择方法,将这种方法与自适应遗传算法相结合。实验结果表明:算法在求解速度和求解质量都有明显提高。该方法可为货物装载、运输等问题提供理论依据。     

超限货物装载方案安全性评价研究

为保障超限货物的运输安全,本文针对超限货物装载方案安全性评价进行了研究:在考虑超限货物装载安全影响因素的基础上,遵照评价体系的构建原则,建立了包含重车重心高、重心偏移量、超限等级等指标的评价体系。采用极差法对数据进行标准化处理,进而基于灰色关联分析与离差最大化方法,构建了超限货物装载方案安全性评价模型。实例研究结果表明,本文所建立的评价模型能够有效地评价超限货物装载安全性,并能够排除不确定因素与主观因素影响。     

采用配重方式降低不均匀超限货物等级的研究

针对密度不均匀、形状不规则货物按常规方法装载产生的超限问题,采用配重方法来降低货物的超限等级.通过在货物外形轮廓关于中心线不对称的3种方式下,依据力矩平衡原理进行分析、推导,确定出配重物的重量和重心位置、货物装载中心的位移值及降低货物超限等级的程度.最后,对如何选择配重物进行了分析.     

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.     

多件非均重货物装载方案的优化方法

为了保证阔大货物运输安全,必须制定经济合理的货物装载加固方案,本文探讨了多非均重货物装的基本条件,提出了多件非均重货物装载方案优化的数学模型与算法,为便于模型求解,所建模型进行了改进,通过实际问题的应用,表明本文所建立的模型和算法是正确有效的,可以得到多件非均重货物最优装载方案。     

HCO-ADE求解单点交叉口信号配时问题

为克服信号配时问题求解中单一约束优化方法的局限性,提出混合约束优化自适应差分进化算法(HCO-ADE)。以交叉口通行效率为目标建立信号配时优化模型,依据模型中约束条件被满足程度,采用外罚函数法和可行性准则法相结合的混合约束优化策略(HCOS)对约束条件进行处理,并提出饱和度偏好准则作为自适应差分进化算法(ADE)的选择策略,构建HCO-ADE。最后,以哈尔滨市四相位交叉口高峰时段5 min采集标段交通量数据为例,验证HCO-ADE。结果表明：提出的信号配时问题求解方法可行、有效,优于基于饱和度区间可能度的罚函数约束优化自适应差分进化算法(PFCO-ADE),所得信号配时方案较实测方案平均延误减少3.32%,通行能力提高2.16%,能够更好地提高信号配时方案稳定性。     

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.      

市内集送货问题的混合禁忌搜索算法

针对单程多次装卸的市内集送货问题的数学模型,结合Clarke-Wright节约算法和2-opt邻域搜索算法设计混合禁忌搜索算法,给出算法初始可行解的生成策略,设计相应的候选集构造方法,并阐述了基于均衡原理的特赦准则和动态的禁忌长度选取策略.通过计算实例,说明了混合禁忌搜索算法求解市内集送货问题的有效性.     

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铁路集装箱中心站堆场作为集装箱列车装卸作业与集卡提交箱作业的缓冲区,堆存策略直接影响整个中心站的作业能力和效率,本文对铁路集装箱中心站堆场混堆优化问题进行了研究.根据中心站堆场混堆作业问题的描述,建立了两阶段优化模型,第一阶段平衡中心站堆场各箱区进口箱和出口箱的箱量,第二阶段为分配到箱区的集装箱指派较优箱位,使堆存所产生的压箱数最小,并设计了启发式算法对模型进行求解.最后利用某集装箱中心站的实际数据对模型和算法进行了验证,验证结果表明,该优化模型比中心站现有的堆存策略有较大改进.     

多人共站第一类混流装配线平衡问题的优化

针对使用传统模型和算法求解第一类多人共站混流装配线的平衡问题，兼顾工作站数、工人数和工作站负荷均衡，引入了新变量和不对称约束来构建新的数学模型. 提出了一种改进的鸡群算法，使用基于优先权值的编码方式在解码过程中优先选择能最早开始作业的工人来减少序列相关空闲时间，设定工位分配接受准则来分配工人数量以减少工位平均空闲时间；根据适应值大小将种群分为3个不同的群体来实现系统的有效搜索，其中，公鸡群个体基于其适应值差异在不同大小的邻域范围内搜索，母鸡群个体基于适应值相关的参数分别向所归属的公鸡或者其他公鸡/母鸡方向搜索，小鸡群个体则向其归属的母鸡方向搜索；最后将新模型和改进的鸡群算法用于求解标杆算例. 研究结果表明:在算例验证中，对比传统的模型，新模型多找出8个算例的最优解，且寻优速度更快；在算法平均收敛运算时间相似的情况下，本文所提算法求得的平均工人数、工位数以及平滑指标系数等评价指标分别提高了10.74%、16.05%和44.89%，验证了所提模型和算法的有效性和优越性.      

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.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

铁路集装箱中心站多轨道吊柔性协同调度优化

针对铁路集装箱中心站轨道吊协同装卸调度(RMGCS)问题，考虑多轨道吊间的作业干涉和安全距离约束，建立目标函数为最小化集装箱完工时间的混合整数规划数学模型。结合 RMGCS问题特性，提出一种考虑多轨道吊柔性协同作业的改进麻雀搜索算法(ISSA)，首先，提出能够解决多轨道吊间作业冲突的任务分配策略和干涉判断方法；其次，设计自适应非线性动态安全值，平衡全局和局部搜索；再次，改进加入者更新移动方式，使其在全维度上靠近最优解；最后， 引入LOV(largest-order-value)规则，将个体从实数向量映射到集装箱整数序列。为了验证问题和算法的有效性，分别利用ISSA与其他算法求解不同样本规模的算例，结果表明：ISSA在不同样本 规模的RMGCS问题求解上，均具有更好的寻优效果。此外，所提出的柔性协同调度模式相比现有的固定范围顺序装卸调度模式，使样本量为45的装卸作业总完工时间缩短了15.5%。     

配重降低不均匀货物超限等级和超长额度的研究

货物正常装载时,外形轮廓关于负重车纵、横中心线都不对称的情况下,考虑到货物的纵、横向偏移,对配重物的重量及位置进行了推导,并举了实例.经验证,配重的确能大幅度降低不均匀货物的超限等级和超长额度.