最佳阵容的数学模型研究

本文对运动队参与竞赛的阵容安排问题进行了研究。以得分最高为目标,建立了优化阵容的非线性0—1规划模型,确定了参赛阵容。并对该阵容参赛的过程进行了计算机仿真,分析了该阵容的得分情况及夺冠情况。     

高速公路物流网络规划LRP模型及算法研究

从高速公路网与物流网络同构相似的关系出发,将高速公路网纳入物流网络体系并构建高速公路物流网络．结合选址-路径问题（LRP）模型来探讨高速公路物流网络规划的方法,把高速公路物流网络规划分解为高速公路服务区作为物流节点的选址布局问题和高速公路作为物流通道的路径安排问题;使用遗传算法对该模型进行求解,并对遗传算法的要素进行设计和改进,提高了求解的精度和效率;最后,通过算例分析验证了模型的实用性和算法的有效性．     

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仓储区货位规划的合理与否直接关系到物流作业效率。本文确立了货位规划问题的具体目标——在一定时期内出入库搬运距离之和最小和货架重心最低,并以此建立双目标货位规划优化模型。模型的求解是将遗传算法中的并列选择法、多性别交叉法和约束条件法相结合来实现的。案例采用某仓储区的实际业务数据,使用MATLAB 7.0编程计算,得出了货位规划的最终结果,验证了求解方法的可行性。     

基于双层规划的公交车调度问题的模型与算法

城市公交车辆调度的主要目的是在方便乘客出行的前提下追求企业利益的最大化,其关键问题是在企业如何进行公交车辆配置和安排一天中各个时段上的发车频率.在对现有问题研究的基础上,基于对调查数据的分析和推导,建立了以乘客满意度为上层目标、企业运营效益为下层目标的双层规划模型,并对此设计了一个遗传模拟退火混合优化算法,结果表明:本文提出的双层模型和设计的遗传模拟退火算法具有一定得有效性和可行性.     

公路网布局的多目标优化模型

针对现有公路网布局优化模型的目标函数过于偏重机动性的缺点,在公路网布局优化模型中引入了可达性的概念,建立了多目标双层优化模型.上层考虑建设资金的约束,以公路网可达性最大和交通负荷度最小为目标函数;下层与传统的4阶段交通规划模型相结合,采用用户均衡配流模型.为了反映上层模型的两个目标函数之间的trade-off关系,设计了基于Pareto最优的求解算法,并采用进化算法实现.文中提出的方法在北部湾区域公路网布局规划中得以运用.     

灾后应急救援运输路径优化模型研究

针对目前运输路径优化模型主要依靠经验法做出决策判断的缺陷,分析了灾后救援运输过程中网络可靠度、容量可靠度、运输时间、运输物资需求量、运输损耗等各种不确定性因素;分别以时间目标、可靠性目标、损耗目标为3个优先级,运用网络图理论构建了灾后应急救援运输路径优化的多目标随机规划模型,并运用遗传算法探讨模型的求解方法;通过具体的案例来说明模型中各个参数,并通过实际的模拟计算来验证该模型的合理性和有效性。     

飞机和机组一体化恢复的约束规划模型

分析了飞机和机组运行计划的特点与异同,以最小化恢复总成本为目标函数,以飞机、航班、机组和机场的时空衔接、流平衡等为约束条件,建立了飞机和机组一体化恢复的约束规划模型.针对一体化恢复问题的特点和模型结构,利用混合集合规划方法设计搜索算法,并进行了实例验证.计算结果表明:对小规模问题,约束规划模型与分阶段恢复方法得到的结果一致,延误均为6 020 min;对中大规模问题,约束规划模型与分阶段恢复方法求得的延误分别为9 670 min和12 840 min,约束规划模型比分阶段恢复方法减少约24.69％的延误;分阶段恢复方法在约22.2％的情况下无法求得可行解.可见,约束规划模型可行.     

基于双层规划模型下的路径安排问题研究

目前我国交通拥堵给许多地区的经济社会发展带来极大的负面影响,如何缓解交通拥堵对于城市的发展具有重要的意义。在研究路径安排问题上,建立了基于控制中心的双层规划模型。上层目标从交通管理者的角度,最小化出行者的系统总阻抗,下层模型通过基于元胞传输模型构建了出行者的动态路径选择行为模型。通过案例分析验证了提出的模型的可行性。     

基于免疫优化的单目标多模态期望值规划

为了求解未知随机变量分布下单目标多模态期望值规划,通过引入检测候选解是否为局部最优解的随机函数,将该期望值规划问题转化为多目标期望值规划问题,并进一步探寻问题的转化关系,获得在一定条件下有效解是最优解的结论;根据样本平均近似化思想,将多目标规划转化为非恒定样本采样的近似化模型,并基于克隆选择和免疫记忆的机理,通过设计递归非支配分层、样本自适应采样和自适应繁殖与变异方案,引导进化种群往优质个体所在区域转移,提出了求解该近似化模型的免疫优化算法.仿真结果表明:与参与比较的多目标优化算法相比,该算法搜索多个最优解方面有明显优势,搜索效果稳定,噪声抑制能力强;求解低、高维标准测试问题获得最优解的数量分别平均提高了20%和70%.      

客运站股道运用优化模型及算法

为了提高客运站运输生产效率和行车技术作业自动化水平,分析了客运站旅客列车到、发技术作业的特点,建立了客运站股道运用优化模型。模型目标为有利于客运站行车技术作业,有效利用车站设备和方便旅客乘降,并且优先排列等级较高的列车。运用多目标规划理论,采取分支定界法对模型进行求解。将模型和算法应用到一大型三线通过式客运站,股道运用计划有明显改变,1/3以上列车到发线进行了变更,整体安排合理,效果理想。     

基于候选集的轨道交通网络优化研究

给出基于候选集的轨道交通网络的规划流程和多目标规划的整数模型。模型综合考虑乘客与规划者,以最小化乘客出行时间、最小化轨道网络总长度、最小化轨道总发车次数为优化目标,并选用遗传算法作为模型的求解算法,给出模型解的编码与求解过程。     

企业目标成本控制分析

提出了目标成本控制保证体系,运用了目标成本法确定目标成本;在此基础上建立了成本结构模型,应用目标规划进行目标成本控制.     

高速列车开行方案研究

对高速列车停站影响进行了分析，建立了高速列车开行主案的多目标０－１规划数学模型，研究了一套有效可行的多层次０－１规划模型，这用有序组全树方法对问题求解。     

物流配送中心选址双层规划模型与算法

新建物流配送中心在选址时不仅要考虑到与已有配送中心的竞争,还要预测到未来可能出现的竞争者,否则将会在竞争中处于劣势地位. 因此建立了“原有配送中心-新建配送中心-未来加入配送中心”这一框架下的双层规划模型,为竞争环境下的新建配送中心选址提供决策依据. 上层目标极大化新建配送中心在计划期内的市场份额,下层目标极大化未来竞争者的市场份额. 其中市场份额由配送中心与需求者之间的距离作为可观察项的多项logit模型来刻画. 设计了遗传算法求解,最后通过实例验证该模型与算法可以有效的避免损失,提高新建配送中心的竞争力.     

遗传算法在逆向物流网络规划设计中的应用

考虑到客户、初始回收点和回收中心3个层次的逆向物流网络,选择合适的回收中心,确定初始回收点个数和回收周期,基于一些基本假设,以最小化总的相关成本建立了1个内嵌两个指派模型的非线性混合整数规划模型,对符号体系和求解思路进行了分析.借助遗传算法,结合具体实例,给出了求解步骤和求解结果分析.     

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.     

铁路旅客选择列车的随机机会约束目标规划模型

旅客乘坐铁路列车出行时,需选择列车车次,这与各次列车的情况和旅客的出行要求均相关. 分析旅客选择列车时的不确定因素和追求的多重目标,引入随机决策优化理论,在旅客对列车实际到达时刻、出行费用、购票成功概率、旅行舒适度等要求的约束下构建了选择列车的随机机会约束目标规划模型. 列车到站时的晚点时间与购票时的剩余票额是影响旅客选择列车的两个重要的不确定因素,且是随机变量. 根据其分布函数和旅客出行的相关要求将含有不确定约束的模型转化为确定模型,并用隐枚举法进行了算例求解. 结果表明,模型能够明确地给出旅客选择列车的合理建议.     

单产品战略装车点布局问题改进模型及算法

基于两级供应链中多源-能力受限-设施布局问题理论,在考虑装车点办理能力、整列始发直达等约束条件下,以包括运输费用和固定建设费在内的总费用之和最小为目标,建立符合我国单产品铁路战略装车点特征的混合整数线性规划模型。在模型分析的基础上,借鉴优先权编码思想,提出基于优先权编码的遗传算法求解策略,设计了基于优先权的两点映射交叉方法,采用两点互换变异及无回放余数随机选择策略拓展解空间对模型进行求解。最后通过实际算例验证了这一算法的可行性和有效性。     

横向型企业集团利润最大化的订单分配模型

当由集团公司统一承接市场订单时，订单在各成员企业问的分配是关键问题．以集团利润最大化为目标，运用优化理论建立了单目标0-1规划的订单分配模型．模型中考虑了股权、资金成本、固定运营成本等因素．对模型求解可以确定集团对市场订单的分配，并由此编制集团各成员企业的生产及运输计划．用算例说明了模型的求解方法．     

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综述了城际列车开行方案的研究现状.为准确描述客流与开行方案的互动关系,本文提出了模型建立的系统封闭性假设、列车种类划分假设、客流动态转化假设和选乘优先顺序假设等假设条件.在此基础上,对相关集合变量进行了描述,建立了反映不同类型客流转化过程的客流动态分配模型,构建了综合考虑铁路部门收益最大化、旅客总支出最小化和最大限度满足客流需求的多目标规划模型.针对建立的多目标0 1整数规划模型,采用遗传算法求解,并对规划模型求解的过程进行了说明,最后通过算例验证模型算法的有效性.