带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

集装箱装载问题的启发式优化算法

集装箱装载是个多约束的复杂组合优化问题,属于NP-Hard问题,其精确求解是很困难的,一般多用启发式方法来近似解.针对背包型集装箱装载问题提出了一种启发式算法,该算法采用了新的"砌墙"机制和货物组对策略,通过递归寻优得到解.通过实例说明该算法具有较好的有效性和实用性.     

基于两阶段启发式算法的公路网布局研究

为形成科学、合理的公路网布局方案,为公路网布局实践提供理论支撑,以节点重要度为基础,在一定的约束条件下,以满足节点间的运输需求为目的,以路网总旅行时间最小为目标构建混合整数规划模型.在此基础上,以路段重要度和运输需求为启发式条件,设计基于随机游走算法和模拟退火算法的两阶段启发式算法,对MATLAB生成的随机算例进行求解.计算结果表明,在算法迭代初期,节点重要度较大的节点优先被连通,伴随迭代次数的增加和一定的随机扰动,节点在实现全部连通的基础上以路网总旅行时间最小为目标进行优化,最终获得目标函数值最优的公路网布局方案.算例求解过程符合公路网规划实践规律,表明了该模型和算法的有效性,同时表明模拟退火算法对随机游走算法求得的初始解具有一定的优化效果.可以看出,两阶段启发式算法能在较短时间内求解NP-hard问题并获得相对满意的解,可为求解大规模网络优化问题提供一定的方法借鉴.     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

基于模糊调度法则的单件车间作业计划排序算法

研究了单件与组装件混合制造系统中普遍存在的有优先顺序约束的单件车间调度问题.深入分析了传统启发式算法存在的缺陷,提出调度法则模糊化思想.在此基础上,构造了具有一定优度的作业计划排序算法求解问题.通过实例分析,说明了这一算法在工程中的可行性.     

一种基于时空距离的带时间窗车辆路径问题算法

带时间窗的车辆路径问题是典型的NP难题,一种常用的求解方法是先对顾客分组,后进行路径优化的两阶段启发式算法. 传统算法在顾客分组时主要考虑顾客的空间位置关系,但是忽略了顾客对服务时间窗口的要求. 本文同时考虑顾客的时间和空间特性,提出了一种基于时空度量的顾客分组方法. 在路径优化阶段,本文提出了一种禁忌搜索算法来进行求解,该算法中禁忌的对象不是解,而是这些解的目标函数值的区间,以便于提高收敛效率. 作为验证,本文以Solomon标杆问题集为算例进行演算,结果表明,在窄时间窗约束下,基于时空距离的两阶段启发式算法明显优于基于空间距离的算法,且部分算例的解达到了国内外已发表的最好解.     

基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.     

求解旅行商问题的一种新方法

目前关于旅行商问题的启发式算法主要分为两类:环路构造算法和环路改进算法.通过对两类近似算法的深入研究,提出了一种新的方法――简化模型法来求解旅行商问题.该方法通过排序和选择操作得到原网络图的简化模型,对简化模型中的路径进行重构得到旅行商问题的解.通过测试TSPLIB中的实例,表明用简化模型法求解旅行商问题解的质量高、收敛快,时耗小,该算法是实用的.     

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.     

Algorithms for Assembly-Type Flowshop Scheduling Problem

An assembly-type flowshop scheduling problem with minimizing makespan is considered in this paper. The problem of scheduling for minimizing makespan is first addressed, and then a new heuristic algorithm is proposed for it.     

An Optimal Algorithm for a Class of Parallel Machines Scheduling Problem

This paper considers the parallel machines scheduling problem where jobs are subject to different releas etimes. A constructive heuristic is first proposed to solve the problem in a modest amount of computer time. In general, the quality of the solutions provided by heuristics degrades with the increase of the probiem‘s scale. Combined the global search ability of genetic algorithm, this paper proposed a hybrid heuristic to improve the quality of solutions further. The computational results show that the hybrid heuristic combines the advantages of heuristic and genetic algorithm effectively and can provide very good solutions to some large problems in a reasonable amount of computer time.     

Solving the euclidean steiner minimum tree using cellular stochastic diffusion search algorithm

The Euclidean Steiner minimum tree problem is a classical NP-hard combinatorial optimization problem. Because of the intrinsic characteristic of the hard computability, this problem cannot be solved accurately by efficient algorithms up to now. Due to the extensive applications in real world, it is quite important to find some heuristics for it. The stochastic diffusion search algorithm is a newly population-based algorithm whose operating mechanism is quite different from ordinary intelligent algorithms, so this algorithm has its own advantage in solving some optimization problems. This paper has carefully studied the stochastic diffusion search algorithm and designed a cellular automata stochastic diffusion search algorithm for the Euclidean Steiner minimum tree problem which has low time complexity. Practical results show that the proposed algorithm can find approving results in short time even for the large scale size, while exact algorithms need to cost several hours.     

基于多邻域的车辆路径优化迭代局部搜索算法

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS.首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化.当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化.为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行.在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优.     

求解带硬时间窗车辆路径问题的改进UMDA 算法

针对带硬时间窗的车辆路径问题(VRPHTW)求解,提出了一种混合单变量边 缘分布算法(hybrid UDMA,hUDMA),改进了基本UMDA的概率模型.统计节点按路径分 布的概率,使其能够在解空间上找到节点-路径的分布关系,提高了UMDA的全局搜索 能力.采用两阶段插入法进行最佳节点搜索和路径分配完成UMDA采样操作,通过种群 进化来获取最优解.计算Solomon 100 客户的6 类问题56 个算例的实验结果表明：在最优 解的取得方面,C类算例能够全部取得最优解,R、RC类算例能以50%左右概率取得最优 解;在平均误差方面,C类算例计算结果与已知最优解一致,R、RC类算例计算误差率与 已知最优解比较接近,平均误差率为1.03%.     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

Heuristics for the identical machine scheduling problem with preventive maintenances

In this paper, two mixed integer programming models integrating production scheduling and preventive maintenances are proposed to derive the optimal solutions for the identical machine scheduling problem with unavailability constraints. In the first model, the maintenance activities are performed periodically and the objective is to minimize the makespan. In the second model, the maintenance activities are flexible and the machines’ continuous working time cannot exceed a maximum allowed time T; the objective is to minimize the total completion time of jobs. For the first problem, we propose a heuristic longest batch time (LBT) and prove that the worst case error bound of LBT is 2. For the second problem, we develop a heuristic modified smallest processing time (MSPT) based on some properties of the optimal solutions. Computational experiments show that both of the heuristics are effective and efficient compared with the results obtained by CPLEX and the other algorithms.     

非标准HFS-B问题的设备协同调度研究

在同贝位边装边卸工艺的集装箱作业环境中,提出了一类非标准的HFS-B问题,即同时存在2种方向互逆的工件流、与紧前紧后机器相关的准备和处理时间.这类来自港口背景的非标准HFS-B问题,主要涉及空间位置决策、任务分配和设备调度等子问题的决策,目标是makespan最小.鉴于HFS-B的NP-hard特性,在分析设备顺序约束和协同关系基础上,基于Fill ratio启发式、表调度理论和设备的状态空间变换,设计了3阶段决策的启发式算法.基于阶段的下界理论和makespan的下界理论,对多个实际的大规模案例进行仿真分析,结果表明:算法的makespan与理论下界的最大偏差不大于7%,具有良好的实用性.     

对Flowshop排序问题启发式方法的评价与改进

本文在对Flowshop排序问题的几种主要启发式方法进行深入剖析的基础上,提出了一种新的启发式方法,这种方法不仅简单实用,工作量小,能迅速求得排序问题的解。而且优度较高,能得到近似最优的排序方案。     

U型不完全多目标拆卸线平衡问题建模与优化

针对U型布局所具有的生产柔性强、效率高等优点,结合仅需考虑需求零部件和危害性零部件的实际拆卸过程,提出U型不完全拆卸线平衡问题(U-shaped partial disassembly line balance problem,UPDLBP),以最小化工作站数量、空闲时间均衡指标、拆卸深度和拆卸成本为优化目标建立数学模...