城轨车辆混流双边装配线平衡问题研究

为了提高我国城轨车辆制造效率、降低制造成本,提出了城轨车辆混流双边装配线平衡问题研究.首先建立了以最小化成对工位数和最小化总工位数、装配线负荷均衡为目标的数学模型,然后研究了基于改进混合粒子群算法的求解方法,最后将该方法应用于企业实际装配线,通过仿真分析验证了该方法的有效性.     

无容量约束单分配轴-辐式物流网络设计

针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

������Լ����������-��ʽ�����������

针对无容量约束的单分配轴-辐式物流网络设计问题的特点,为其建立了单分配p-枢纽中位模型,并提出了一种基于蚁群算法的启发式求解算法. 该算法分两步实现：首先利用蚁群算法来确定网络中枢纽节点的位置,然后用另一种启发式算法将非枢纽节点分配给枢纽节点,同时,将一种基于6种邻域结构的变邻域搜索算法作为蚁群算法的局域搜索策略以提升算法的全局搜索能力,并加快收敛速度. 最后结合澳大利亚邮政数据进行了算例仿真实验,并对蚁群算法中参数的合理设置进行了测试分析,实验结果表明,该算法在求解此问题时有着良好的有效性和较快的求解效率.     

生产管理中一类排序问题的扩展模型及通用算法

讨论了生产管理中将n个零件安排给m台机器加工的一类排序问题。取消了m≤n的限制，允许机制空闲并引入负荷（最大加工零件数）的思想，得出了此类排序问题的扩展模型以及通用求解算法。算便结果表明该扩展模型和求解算法的有效性。     

第Ⅰ类双边装配线平衡问题的改进蚁群算法

为克服传统算法求解大规模双边装配线平衡问题计算时间长、性能不稳定的缺陷,针对第Ⅰ类双边装配线平衡问题,应用综合信息素搜索规则与全局信息素更新规则,提出了一种先产生任务排列序列、后按启发式分配规则产生可行解的蚁群算法,可有效脱离陷入局部最优解.用改进蚁群算法对30个不同规模的问题进行求解,并与标准蚁群算法和禁忌搜索算法进行了对比.结果表明:改进蚁群算法求出29个最优解,比普通蚁群算法、禁忌搜索算法分别能多求得6个和3个最优解;应用于汽车双边装配线算例,在保持平衡效率的条件下,改进蚁群算法计算时间为21.01 s,比普通蚁群算法减少了9.14 s,计算效率提高了30.3%.      

考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法

为减少物流车辆的碳排放，基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法，建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题（2E-LRP）模型，并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法（TSHA）.算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题，调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案；在此基础上，算法第二阶段中，物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP (vehicle routing problem)问题，再运用改进的蚁群算法进行求解；最后，对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明：与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右；TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定，可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法.     

考虑换乘异质性的城市轨道交通时刻表协同优化模型

在城市轨道交通网络化运营条件下，极易导致换乘站的换乘需求差异过大。为提高列车时刻表与换乘需求的匹配度，本文基于网络中换乘站的空间拓扑结构和换乘需求在时间和方向上的特点，通过构建量化换乘差异的协同度指标，建立以列车同步次数最大化为目标的列车时刻表优化模型，优化轨道交通网络线路间成功衔接次数，提升乘客换乘出行效率。针对提出的混合 整数非线性规划模型，本文设计了一种基于天牛须搜索的粒子群优化算法进行求解，并将模型及算法应用于北京市轨道交通网络进行算例分析。结果表明，所构建的模型能依据换乘需求在空间、时间及方向上的差异，利用协同度分级优化轨道交通路网中列车协同状态；优化后全网列车同步到达次数增加33.86%，乘客平均换乘等待时间减少22.75%；相较于PSO和BAS算法，本文所提的算法具有更好的全局搜索能力和求解效率。本文可有效提高轨道交通换乘效率，为提升城 市轨道交通服务质量提供理论参考。     

受约束的过道布置问题建模及优化方法

为了研究过道布置问题中设施关系对布局的影响,首先,考虑定位约束与排序约束,构建过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种求解该问题的自适应混合克隆选择算法,在克隆操作之前新增符合受约束过道布置问题特性的2-opt操作,随后对所产生种群中最优个体进行禁忌搜索操作,对其他个体进行变异操作并设置自适应变异概率;然后,对模型进行精确求解以验证模型的正确性且求解结果为算法提供了理论依据;最后,应用所提算法分别对受约束过道布置问题与基本过道布置问题的42 ~ 49规模实例进行测试,并将求解结果与克隆选择算法、遗传算法、分散搜索算法、花授粉算法以及烟花算法进行对比,结果表明:混合克隆选择算法可以达到当前先进算法的求解效果且在算例sko-42-04与算例sko49-03上表现更优.      

多路径配流模型的一种改进算法

在多路径配流模型中，出行者对每条备选路径的理解阻抗是随机的，经典的STOCH算法通过正向和反向两次搜索最短路径来寻找有效路径．用选择枝的概念简单叙述Logit选择模型，在对经典STOCH算法深刻分析的基础上，提出了一种求解多路径配流问题的改进算法，该算法只需一次反向搜索即可完成有效路径的寻找。从而提高了求解速度，最后给出了算例求解．     

重载铁路智慧港口站作业计划综合优化模型及算法研究

为提升港口站调度智能化水平，本文在研究重载铁路港口站作业组织的基础上，分析本务机担当调机运用模式下不同卸车系统的调车作业方案，以列车分解计划、卸车计划、调车作业计划及列车组合计划为核心刻画不同类型重载列车在站作业全流程。考虑港口站卸车作业能力和卸后空车返程排空效率，以车辆在站停留时间最少为目标函数，构建重载铁路港口站作业计划综合优化的混合整数线性规划模型，采用带有启发式策略的微进化与自适应邻域搜索相结合的混合算法。以某重载铁路港口站为例进行分析，结果表明，得到的设备协同调度方案中未出现空闲等待时间，出发列车配流方案中，前7列均满足最大空车编成辆数；对比不同调车作业方案，本务机担当调机运用模式可为港口站减少5台调车机；所提算法相比Gurobi求解器，在求解时间上节省97.32%，与最优下界值间隔缩小0.06%。     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

既定列车作业计划下高铁站可用能力算法研究

高铁站可用能力计算对确定列车开行方案的可行性有重要意义.首先分析了高铁站可用能力的影响因素,然后构建了基于股道空闲时段的高铁站可用能力数学模型,提出了先验性优化策略与智能优化算法相结合的双阶段算法对模型求解.其中,第一阶段是综合运用最小股道空闲时段优先、最大平行进路优先、股道空闲时间段内出发时间最小的列车类型优先等策略规则求出模型可行初始解,第二阶段是在初始解基础上运用禁忌搜索算法寻找模型优化满意解,最后用实例对算法的有效性进行验证.     

面向大客流的城轨备用车投放车站选择与优化模型

为快速疏解城轨线路上车站的大客流，减少乘客的等待时间，研究了备用车投放问题; 在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上，建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型; 界定了城轨备用车开行条件，提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法; 用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件，并将其作为模型输入，以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标，构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型，该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划; 为同时求解0-1变量与连续变量，设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明:该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案，并进一步筛选出最优的备用车投放车站，最多可减少1 318 209 s的乘客等待时间，优化效率为21.9%，且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好; 相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法，本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断，优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率，并优化了备用车与后续列车的开行方案，可以有效解决高峰时段车站大客流问题。      

基于水域精细划分的VTS雷达站选址配置优化

为了提高水上安全监管效率和保障水上运输安全生产, 以船舶交通管理系统(VTS)雷达站为研究对象, 研究了基于水域精细划分的VTS雷达站选址优化问题; 考虑实际环境中遮挡因素和水域风险因素对雷达监测效果的影响, 基于软件ArcGIS 10.4.1提出了水域精细划分方法; 以雷达站建站位置和雷达配置类型为决策变量, 以水域覆盖率最大和总成本最小为目标函数, 构建了混合整数规划模型; 基于模型特点设计了多目标粒子群算法, 给出了生成初始粒子群的启发式规则, 并在算法中引入有效的变异操作; 为了验证方法的有效性, 以ZDT系列测试函数对算法搜寻最优解的性能以及算法的收敛性进行了研究。研究结果表明: 水域精细划分方法能够在考虑遮挡因素和风险因素的情况下实现对水域的空间划分, 实例中在存在62个雷达站候选点的情况下将雷达站所需监测水域划分为2 812个水域单元; 改进的粒子群算法在ZDT测试函数中能够有效地寻找全局最优解, 并且在最优解的分布上具有良好的收敛性和分布性; 针对实例中的VTS雷达站选址项目模型达到了95.92%的覆盖率, 成本为33 800元。可见, 考虑环境遮挡和水域风险因素的VTS雷达站选址模型是有效的, 改进的多目标粒子群算法可以提高VTS雷达站选址的科学性和合理性, 是解决VTS雷达站选址优化问题的一种有效方法。      

超立方体排队均衡的卫星消防站选址调度优化

考虑应急服务设施忙碌条件下的需求覆盖可靠度,以及在应急救援中卫星消防站主站和副站关联机制,构建了超立方体排队均衡条件下的卫星消防站渐进覆盖混合整数规划模型,对不同等级灾害的车辆选址与调派方案进行了渐进覆盖优化.应用软件GAMS与局部搜索算法对模型进行编程与求解,并对黑龙江省哈尔滨市主城区卫星消防站布局进行了实例优化,通过计算消防服务水平,证实了卫星消防站模式的优势,并对卫星消防站关联成本进行了敏感度分析,为哈尔滨市消防规划部门预算投入提供了更为准确的参考.     

Application of particle swarm algorithm in the optimal allocation of regional water resources based on immune evolutionary algorithm

The optimal allocation model of regional water resources is built with the purpose of maximizing the comprehensive economic,social and environmental benefits of regional water consumption.In order to solve the problems that easily appear during the model solution of regional water resource optimal allocation with multiple water sources,multiple users and multiple objectives like＂curse of dimensionality＂or sinking into local optimum,this paper proposes a particle swarm optimization（PSO）algorithm based on immune evolutionary algorithm（IEA）.This algorithm introduces immunology principle into particle swarm algorithm.Its immune memorizing and self-adjusting mechanism is utilized to keep the particles in the fitness level at a certain concentration and guarantee the diversity of population.Also,the global search characteristics of IEA and the local search capacity of particle swarm algorithm have been fully utilized to overcome the dependence of PSO on initial swarm and the deficiency of vulnerability to local optimum.After applying this model to the allocation of water resources in Zhoukou,we obtain the scheme for optimization allocation of water resources in the planning level years,i.e.2015and 2025 under the guarantee rate of 50%.The calculation results indicate that the application of this algorithm to solve the issue of optimal allocation of regional water resources is reliable and reasonable.Thus it ofers a new idea for solving the issue of optimal allocation of water resources.     

基于刚分簇与鸡群优化的深井无线传感网络定位算法

针对矿井环境因素对无线传感器网络定位的制约,提出一种基于刚性分簇与鸡群优化的无线传感器网络定位算法(RCCSO). 首先,以传感网络中均匀分布的锚点为簇头,基于刚性图理论提出分簇算法对整个网络进行分簇并保证每个簇都是全局刚性的;其次,利用鸡群算法对簇内进行相对定位,求得簇内最优相对位置解集;再次,不同簇以锚点为旋转中心旋转不同角度,并利用鸡群算法求出旋转角度的最优解集,进而求得全局节点最优位置;最后,仿真结果显示,与多维标度MDS-MAP算法及自适应局部区域循环搜索DALSA相比,所提算法在精度上有较明显的提高.      

用改进的人工鱼群算法求解TSP问题

针对人工鱼群算法在寻优过程中存在的不足,结合嗅觉在自然界鱼类捕食过程中的重要作用,在基本人工鱼群算法的基础上,提出了具有嗅觉特征的人工鱼群算法。最后,利用改进的人工鱼群算法成功解决了旅行商问题,并且通过比较基本人工鱼群算法与改进人工鱼群算法的实验结果,得出结论,改进后的人工鱼群算法在算法搜索时间、全局最优值精确度方面都有了显著的提高。     

NEURAL NETWORK TRAINING WITH PARALLEL PARTICLE SWARM OPTIMIZER

Feed forward neural net works such as multi-layer perceptron,radial basis function neural net-works,have been widely applied to classification,function approxi mation and data mining.Evolu-tionary computation has been explored to train neu-ral net works as a very promising and competitive al-ternative learning method,because it has potentialto produce global mini mum in the weight space.Recently,an emerging evolutionary computationtechnique,Particle Swar m Opti mization(PSO)be-comes a hot to…