一个基于现实路网的物流配送优化方法

介绍了基于现实的路网结构,利用Floyd算法,把复杂的路网简化为一个数学上的完全图,将物流配送的线路规划,转换为TSP旅行商问题的方法,再用蚁群算法求解TSP,得到满意解,以此作为配送车辆的行车线路,最后给出了一个模拟算例.     

求解TSP问题的Flexsim仿真方法研究

TSP问题是一类典型的组合优化问题,一般智能优化算法存在求解难度大、陷入局部解的问题。针对这些问题,提出了用Flexsim仿真软件求解此问题的方法,以旅行路线总距离最短为优化目标,建立了Flexsim仿真模型,并进行仿真运算,确定了最优旅行方案。通过对仿真结果进行分析,证明了此方法的有效性,较好地解决了旅行路径规划问题。     

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.     

旅行商问题推广及其混合智能算法

旅行商问题(TSP)是典型的NP-hard问题,是组合优化研究领域中的热点问题之一.全体旅行商问题(CTSP)是TSP的变形推广,它是比TSP更复杂的一个问题,而且有着广泛的应用.遗传算法(GA)具有随机全局搜索能力,但对于系统反馈信息利用能力差,且收敛慢,求解效率低.蚁群系统(ACS)算法具有并行全局搜索能力,且在很...     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题，增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件，以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标，构建一种应急设施服务区划分模型，确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型，首先基于P-中值选址模型的优化理念，形成初始方案；继而加入禁忌搜索算法，结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析，验证了模型和求解方法的有效性.     

求解FDP问题的演化算法

影片递送问题（简称FDP）是组合优化的一个新问题,它比旅行商问题（简称TSP）复杂得多,介绍了一种新的演化算法,这种算法首先将FDP问题转换成TSP问题,然后基于次序杂交算子（OX）和反转变异算子获得最佳解,该算法不仅易于实现,而且计算的结果精确、快速。     

时间多项式进化算法在旅行商问题中的研究

提出了一种模拟生物遗传的进化算法，并将该算法应用于旅行商问题得到了较好的结果，根据达尔文进化论的优化过程，结合自然选择原则提出了启发式算法，该算法的时间复杂性与快速排序策略相当。在文中利用该算法求解中国旅行商问题得到目前的最佳结果。     

一种改进蚁群优化算法的仿真研究

针对蚁群优化算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、参数设置复杂等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法,研究了伪随机比例转移规则中参数 的取值方法,并对信息素的取值方式和信息素的更新规则进行了改进。最后以中国31个城市的旅行商问题和路径规划问题为实例,分别运用改进前后的蚁群算法进行了仿真研究。仿真结果表明：改进之后的算法不仅能够得到更好的解,更能显著地提高算法的收敛速度。     

基于多旅行商问题的应急设施服务区划分模型

基于多旅行商问题,增设集散中心需求及应急服务设施资源容量约束条件,以最小化遍历区域内全部集散中心的综合旅行时间成本为优化目标,构建一种应急设施服务区划分模型,确定各应急设施的服务区范围.设计一种复合算法求解模型,首先基于P-中值选址模型的优化理念,形成初始方案;继而加入禁忌搜索算法,结合LKH求解器对模型进行迭代优化求得最优解.基于宁波市北仑区实际拓扑网络进行案例分析,验证了模型和求解方法的有效性.     

拉格朗日松弛启发式算法求解时空网络下的弧路径问题

为减少车辆调度成本,优化车辆运输路径,在时空网络中研究路段作业车辆的弧路径问题;考虑道路出行的时变性,利用车辆运行的时间、空间特征,构建时间-空间网络,建立弧路径问题的时空网络流模型;设计了拉格朗日松弛启发式算法,引入拉格朗日乘子松弛耦合约束,构建拉格朗日松弛问题;进一步通过拉格朗日分解,把松弛问题分解为单车最短路问题;用次梯度算法更新乘子,求解拉格朗日对偶问题,并更新原问题最优解的下界;使用启发式算法获得可行解,并更新原问题最优解的上界;用六结点运输网络和Sioux-Falls网络下的算例对算法进行实证分析。计算结果表明:六结点运输网络中6个算例的上下界间隙值等于0或接近0,Sioux-Falls网络中算例2的间隙值为0.02%,其余5个算例的间隙值等于0,均可以得到质量较高的近似最优解;在最复杂的算例(15辆车,70个任务)中,算法在可接受的时间内也得到了间隙值为0的解,找出了最优的车辆路径;随着迭代次数的增加,拉格朗日乘子会逐步收敛到固定值;当车辆容量从50增加到100时,最优解从52下降到42,说明在任务数和车辆数一定时,适当增加车容量可以降低运营成本。可见,与商业求解器相比,拉格朗日松弛启发式算法的间隙值更小,求解质量更高,可以更有效地求解弧路径问题。      

应急车辆动态路径选择的两阶段优化模型

为研究突发事件情境下交通路网动态变化时的应急车辆路径选择问题，提出应急车辆动态路径选择的两阶段调度优化模型。通过结合路网动态状况和应急救援特征，建立基于最大路径可靠度和最短行程时间的两阶段优化模型；通过混沌搜索改进布谷鸟算法初始种群，并加入蛙跳算法改进局部搜索操作，设计混合布谷鸟算法，改善全局寻优能力；以某市某区部分区域路网为例，将该区域路网实时交通数据应用于模型和求解算法中。实验表明，利用两阶段优化模型和算法编码方案能成功获得出发点到救援点的动态可靠路径，相同行驶路径情况下模型与算法求解的最短行程时间与实地驾车获得的最短行程时间最大误差不超过8%，说明优化模型可行。3 种不同算法求解K最短路径的结果发现，混合布谷鸟算法得到的最短行程时间比粒子群算法和 经典布谷鸟算法得到的结果都要小，且计算时间最短，表明混合布谷鸟算法求解的结果最优，性能最好。     

集卡动态调度路径优化算法

从整体调度的角度出发,分析了整个码头作业面的动态调度方案,提出了一种新的集装箱卡车(集卡)动态调度路径的自适应蚁群算法。运用码头GPRS系统,以集卡速度、流量、位置等相关数据建立了感知链。通过判断阻塞状况和调整可行点集,确定了信息素浓度更新策略与转移概率计算方法。针对码头路网的复杂性和蚁群算法的实时计算效率,设计了蚁群算法的步骤。将信息熵引入到蚁群算法中,运用MATLAB软件,对集卡的动态调度方案进行了仿真计算。计算结果表明:当初始集卡速度分别为50、75km.h-1,初始集卡流量分别为800、1 000veh.h-1时,集卡行驶的最短路径为4.3km,行驶时间为0.057h;集卡行驶的最优路径为8.3km,行驶时间为0.111h。可见,该算法能有效缓解码头阻塞问题,提高集卡利用率和码头作业效率。     

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为了深入研究多式联运运输方案优化问题,将问题抽象成为组合优化问题,并将交叉熵方法应用于多式联运问题的研究.探讨综合运输的背景下,寻求运输成本、转运费用等最小化的运输方案,提出了针对多式联运运输方案选择问题的交叉熵算法,并给出了计算步骤和相应的计算方法.在计算过程中,为了验证本文提出算法的有效性,采用节点扩展的网络图描述多式联运网络,进而转化为最短路问题进行求解.结果表明,运输成本、转运费用对运输方案起到关键作用,并且提出的交叉熵算法能够很快收敛.     

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。     

Hybrid Optimization Algorithm Based on Wolf Pack Search and Local Search for Solving Traveling Salesman Problem

Traveling salesman problem(TSP) is one of the typical NP-hard problems, and it has been used in many engineering applications. However, the previous swarm intelligence(SI) based algorithms for TSP cannot coordinate with the exploration and exploitation abilities and are easily trapped into local optimum. In order to deal with this situation, a new hybrid optimization algorithm based on wolf pack search and local search(WPS-LS)is proposed for TSP. The new method firstly simulates the predatory process of wolf pack from the broad field to a specific place so that it allows for a search through all possible solution spaces and prevents wolf individuals from getting trapped into local optimum. Then, local search operation is used in the algorithm to improve the speed of solving and the accuracy of solution. The test of benchmarks selected from TSPLIB shows that the results obtained by this algorithm are better and closer to the theoretical optimal values with better robustness than those obtained by other methods.     

基于交叉口可靠性的公交优先信号配时优化模型

公交信号优先被广泛应用于提高道路通行能力和服务水平等方面,但是,公交信号优先经常会破坏路网,从而导致交叉口可靠性降低.因此,交叉口可靠性是交通信号设计中需考虑的一个重要问题.本研究针对单点交叉口提出了基于可靠性的公交信号优先配时优化模型,将人均延误最小化作为目标函数,将交叉口相位清空可靠度指标作为一个重要约束条件,该模型在优化信号配时的过程中不仅降低了人均延误,并且保证了交叉口的可靠性.本研究将该优化模型应用于单点交叉口,通过分析影响参数得到:仅提高可靠性要求,延误时间会非线性增加;若一味地降低总延误会导致低可靠性.最后,通过案例分析将传统模型与本研究模型进行对比分析,验证了本研究所提出模型的实用性.     

车间配送路径优化的研究

路径优化问题是车间配送系统中重要的环节之一,最短路径的选择决定着配送效率.但随着问题规模的扩大,很难精确求解.实验表明采用蚁群算法来解决路径搜索问题,能有效地发现最优解.     

基于一阶优化方法的桥式起重机结构有限元分析

针对桥式起重机桥架结构设计计算，采用一阶优化分析方法对其桥架结构的约束条件以及目标函数进行优化处理，研究结构的强度、刚度等静态特性，并对优化后的结果与优化之前的数值进行对比分析，充分地验证了一阶优化方法的优越性。