集装箱堆场作业优化模型与算法

研究铁路到站集装箱吊车作业优化,如何规划龙门吊的作业顺序,减少作业次数成为衡量堆场工作效率的关键。通过分析问题建立一个计划期内以倒箱次数最少为目标的多时段动态集装箱堆场箱位分配模型,减少龙门吊的作业次数,设计遗传算法求解。算例表明：该模型及算法能够有效地优化堆场内零散箱的箱位分配,提高集装箱堆场的作业效率。     

城市物流无人机起降点布局规划研究

针对城市物流无人机起降点布局规划问题，考虑不同级别的物流无人机起降点，构建以总经济成本最小和客户满意度最高为目标，以禁飞区、无人机性能、容需匹配等为约束的整数规划模型。设计人类学习优化算法(HLO)，引入随机学习算子、个体学习算子和社会学习算子。在此基础上，基于真实地理信息数据和物流数据设计仿真实验，验证模型与算法有效性。实验结果表明，所建模型可以实现起降点的合理布局规划，适用于大规模资源配置，具备有效性；人类学习优化算法较遗传算法求解精度与收敛速度更优，表现出较佳性能。参数分析表明，基于该仿真环境的最优经济成本权重和客户满意度权重设置为0.4和0.6，最佳算法学习概率参数组合为5/n和 (0.8+2/n)。据此可对城市物流无人机起降点布局规划提供决策依据。     

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%.     

基于作业均衡的集装箱码头岸桥作业调度优化

为了提高集装箱码头资源配置的均衡性,进而提高作业人员任务分配的均衡性以及岸桥设备资源的利用率,提出了基于集装箱码头岸桥作业均衡调度优化问题。以集装箱码头岸桥作业集装箱量和作业时间两个均衡调度为目标,建立集装箱码头岸桥作业均衡的岸桥调度优化模型,并设计遗传算法来求解。通过对3种目标的结果进行比较,得出在岸桥调度过程中考虑岸桥作业量均衡有助于提高岸桥的利用率,减少岸桥无效作业时间,从而提升码头整体作业能力。     

基于萤火虫算法的集装箱码头集卡路径多目标优化研究

在两艘船同时作业情况下,建立以集卡总行驶距离最短及完成两船所有装卸任务的时段内各箱区间作业量不平衡性最小的多目标优化模型。在模型求解时,采用新颖的萤火虫算法求解,编码方式采用离散整数编码,每个整数编码表示对应的集卡作业回路运行次数。最后通过舟山甬舟集装箱码头案例分析,较好的解决了集卡路径优化问题,为码头运营者提供了一定的决策支持,也验证了模型与算法的有效性与实用性。     

大型客运站调机运用优化模型及算法

对铁路客运站调机运用进行科学合理的优化分析,对于提高客运站工作效率及保证旅客列车正点到发具有非常重要的意义。通过对客运站调机作业分析,建立客运站调机作业运用优化决策模型,将调机作业顺序模型转化为车辆数固定的、带时间窗口的车辆路径问题。采用模拟退火算法,实现调机运用的合理优化,并对模型和算法进行验证,得出优化效果明显的结论。     

多类型任务复合作业的堆场龙门吊调度问题研究

在集装箱码头,龙门吊是负责在集装箱堆位和集卡之间进行集装箱搬运的主要设备,其作业效率对提升集装箱码头的服务水平至关重要.为了提升集装箱堆场龙门吊的作业效率,本文根据龙门吊实际作业情况,对集装箱堆场龙门吊的多类型任务复合作业问题进行研究.以优化龙门吊作业任务开工时间延迟的惩罚成本为目标,基于整数规划方法建立了多类型任务复合作业下的堆场龙门吊调度模型,并针对模型特点设计了基于GA的智能求解算法.最后,以某码头的实际作业数据为基础,进行了案例计算和对比,验证了该模型和求解算法的有效性.     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。     

高铁站列车和调车作业计划一体化编制方法

复杂高铁站作业计划的编制质量是影响整个路网运输能效发挥的重要因素,为快速编制高质量车站作业计划,分析了各类列车在车站列车和调车作业,构建列车作业链,并描述车站作业计划优化问题的本质,结合车站布局和轨道电路分布,构建基于微观层面的车站作业计划优化模型;针对实际问题变量巨大,约束条件复杂的特点,将模型转换为对偶形式,在不需要初始解的情况下,通过拉格朗日松弛算法求解,并通过基于对称性破缺规则的分支定界法快速对松弛问题的解可行化,获得可行车站作业计划。以北京南站为例测试模型和算法,计算时间不超过 20 min,对偶间隙不超过10%,计算结果无冲突,表明该方法能够实现复杂高铁站高质量列车作业计划的快速求解,具有实际应用意义。     

集装箱码头同贝同步装卸调度模型与算法

为了提高集装箱码头装卸效率,建立同贝同步装卸调度模型,实现装卸桥在同一贝位内同时进行装船与卸船作业,模型通过优化装卸桥作业序列与出口集装箱积载计划降低装卸桥与龙门吊作业时间。设计了基于双层遗传算法的模型求解方法,利用上层遗传算法搜索装卸桥最优作业序列,下层遗传算法在装卸桥作业序列基础上获得出口集装箱最优积载计划,然后计算龙门吊与装卸桥作业时间,且将结果反馈到上层遗传算法,通过上下层遗传算法的反馈优化调度方案。通过算例对模型与算法进行验证。分析结果表明:同贝同步装卸调度模型可以提高装卸效率9.42%～11.53%,模型与算法有效。     

基于模拟退火算法的客运站到发线占用优化研究

结合客运站旅客列车在站技术作业的特点,以出发旅客列车正点为目标并且兼顾到发线固定使用方案和高等级列车优先接发建立客运站到发线占用优化模型。该模型为混合0-1整数规划模型,属于NP问题,直接求解较困难。文中用模拟退火算法(SA)设计求解方案,并用实例对模型和算法进行验证,生成到发线使用方案,说明其优化效果明显。     

基于无人机的高层住宅最后“一百米”配送优化

针对城市高层住宅顾客对上门配送服务的需求，借助无人机停放平台，考虑包裹异质性以及无人机在不同配送阶段的精确能耗，构建以无人机飞行成本和能耗成本最小为目标，以无人机容量、电池组容量等为约束的高层住宅无人机上门配送模型，解决“垂直位置最后一百米配送”问题。基于此模型，设计带变邻域下降(VND)搜索的混合蚁群算法(HACO-VND)，引入4个算子进行变邻域下降搜索，为了提高算法的求解性能，提出两种局部搜索算子组合，根据顾客点数量使用不同的算子组合。实验结果表明，HACO-VND算法较CPLEX在求解精度与求解时间方面更优，特别是在大中型算例中表现出较佳性能。参数分析表明，高层住宅楼层数越多，无人机单次 飞行的能耗利用率越大，无人机容量与电池组容量共同对配送方案产生影响。为以后无人机送货上门服务方面的研究提供参考和思路。     

大型铁路客运站候车大厅运用优化研究

对大型铁路客运站候车大厅进行科学的优化组织,是提高车站工作效率的主要措施。而旅客流线与列车是否匹配、检票时间是否合理,直接影响着车站的工作效率,因此,本文首先建立网络模型确定出从进站口到候车区的最优旅客流线,并定义合理的检票时间,然后建立候车大厅均衡使用的指派模型,实现了求解该模型的模拟退火算法,并给列车匹配最佳流线。最后以兰州站为例,验证本文模型和算法具有可行性。     

物流配送中心选址模型及其启发式算法

在考虑了产品运输成本和配送中心运营可变成本的基础上，建立了一个有关多个配送中心的选址模型。模型的求解主要分两部分，对于线性函数部分，用运输问题的“表上作业法”予以求解；对于非线性部分，用“启发式”算法对其进行了优化求解。两种方法结合使用，得到了较为满意的选址结果，并与解决此问题的其它算法进了简单的比较论述。     

出口集装箱堆场取箱作业优化模型研究

集装箱装卸效率直接影响船舶靠港停泊时间，倒箱操作是影响装卸效率的主要因素．文中建立了龙门式起重机小车取箱作业优化模型，以龙门式起重机取箱作业时倒箱数量最少为目标，以各个取箱阶段为节点、以取箱代价为边的权数，应用最小生成树和启发式算法对优化模型进行求解,根据最小生成树的性质，本模型可获得倒箱数最少的优化装船顺序，提高装卸作业的效率．     

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.     

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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.     

铁路网车流分配问题研究综述

铁路网车流分配是铁路运输组织中的热点研究问题,也是铁路运营管理层面的重要研究内容。本文分析了铁路网车流分配优化问题的内涵及特点,并从模型构建及算法设计两个方面对国内外相关研究现状及研究特点进行了综述。在模型构建方面,按照决策变量、优化目标和约束条件三个角度对既有研究进行分类,并指出决策变量主要依据点-弧模型和弧-路模型两种基本车流分配模型设置,其中弧-路模型的决策变量相对更少,在大规模车流分配模型中更为适用;优化目标通常选择广义费用中的一种或多种,并兼顾运输效益与点线能力协调进行设置;在约束条件的考虑上,大部分模型以传统约束条件为主,根据不同运输需求设置约束条件。在算法设计方面,分析发现启发式算法成为求解大规模路网问题的主要手段,而基于模型松弛和模型分解的精确算法以及基于模型修改的算法也逐步得到了广泛应用。在归纳分析既有研究特点的基础上,结合铁路货物运输内外部发展环境的变化,进一步展望了车流分配在模型建立、算法求解和创新方面的研究趋势,可为铁路车流分配研究提供一定参考。     

厢式货车配载与配送的联合优化

通过引入剩余空间及其相关作业,建立了基于剩余空间的厢式货车配载与配送联合优化的混合整数规划模型,提出了一种由C-W节约算法与基于剩余空间的装箱算法有机结合的交互式算法,并分别与配载优先及配送优先的单独优化进行了对照仿真试验。试验结果表明:在总目标函数方面,联合优化比配载优先与配送优先的单独优化分别提高了40.8%与18.2%,所提出的模型及算法有效。     

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停机位的合理指派是机场地面作业中的一项核心任务,对减少枢纽机场航班中转时间起着重要作用,但是停机位指派问题是NP难问题,模型和算法都比较复杂。建立了以旅客满意度为优化目标的数学模型,并设计了一种贪婪模拟退火算法（GSAA）,以求解枢纽机场的停机位指派问题。该算法首先根据贪婪算法FCFS准则使“丢失”的航班数最少得到模拟退火算法的初始解,然后运用经典模拟退火算法求解出最优指派结果。数值仿真证明了模型和算法的有效性。