危险废物定位-运输路线安排问题模型和算法研究

随着我国经济的快速发展,人民生活水平的提高,产生的废弃物日益增加,如何处理这些废弃物已经成为政府面临的一个重要问题．因此,许多学者开始研究危险废物的管理问题．针对现实情况,研究了危险废物管理系统中处理和处置中心的定位以及运输路线安排问题,结合实际构建了多目标整数规划模型．数学模型综合考虑了三个目标：（1）总体成本最小化（包括设施建设成本和运输成本）;（2）总体风险最小化（包括运输风险和处理风险）;（3）风险公平最大化．提出了解决问题的两阶段混合启发式算法：禁忌搜索——蚁群算法．给出了一个简单算例进行分析．     

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.     

求解广义最小生成树问题的元启发式算法

针对广义最小生成树问题,设计了2种改进的元启发式算法来求解：单亲遗传模拟退火算法和改进的禁忌搜索算法。通过综合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了单亲遗传和模拟退火的混合算法,并设计了自适应选择法和自适应基因重组操作;在改进的禁忌搜索算法中,通过在2种邻域进行搜索来避免陷入局部最优。数值实验验证了算法的有效性。     

居住区共享停车泊位分配模型

为了提高停车泊位利用率,减少停车后步行距离,根据商业区和居住区停车需求时段的错峰特征,建立共享停车泊位利用率最大化和步行距离最小化的双目标泊位分配模型.模型考虑了停车泊位供需空间和时间冲突特征,界定了模型的边界约束条件,采用粒子群多目标搜索算法求解.以聊城市金鼎商圈为例,调研了商业区和居住区的停车泊位数量、高峰时段停车需求和平均步行距离等模型参数.通过算法仿真,实验结果验证了模型的可行性.研究结果表明,建立的停车共享分配模型可用于居住区共享停车泊位分配,有效地提高了泊位利用率,降低了停车后的平均步行距离.     

面向高速综合检测列车的应答器关键数据检测方法

应答器作为CTCS-2/3级列控系统的关键基础设备,其用户报文数据必须与现场列控数据准确对应。目前主要依靠人工及车载设备动态试验核对,工作量大且无法保证报文信息的准确性。为此提出了一种面向高速综合检测列车的应答器关键数据检测方法。首先通过KMP模式匹配算法实现现场列控数据的自动导入;其次利用深度路径搜索算法对应答器关键数据进行搜索,并和应答器用户信息进行对比,给出对比结果和报警日志;最后通过在海南西环线进行现场试验,验证可靠性,为高速铁路应答器报文检测研究及工程实践提供了有效的技术支持。     

高速夜行列车车底运用及优化方法研究

高速夜行列车在运用时间范围和运用时间跨度方面都与现有高速动车组存在较大差异,因而导致诸多运用条件发生改变。在总结夜行列车车底运用问题特征的基础上,将该问题求解过程划分成基本交路生成和完整循环交路生成两个阶段,其中前者作为后者模型的输入。构建以车底运用不均衡度和非配属地检修次数最小为目标的数学优化模型,通过改进的深度优先搜索算法进行求解,并以京广线为背景对模型和算法进行验证。结果表明,针对我国铁路实际该方法能有效解决夜行列车车底周转运用问题,可为我国夜行列车的开行提供技术支持。     

基于替代图的列车运行调整计划编制及优化方法

借助对列车优先级、节点、替代弧和替代对等参数的定义,以列车追踪运行间隔时间、列车连发间隔时间和列车间越行地点等为约束条件,以替代图中最长路径最短为优化目标,建立基于替代图的列车运行调整计划编制及优化模型.采用本地搜索算法对模型求解,经过原始计划生成和初级优化,得到有瑕疵(冲突)的但资源利用率较高的初始调整计划.当初始调整计划未满足需求或计划在实施过程中受到扰动需要修正时,采用分层多级优化分枝定界算法,对初始调整计划对应的替代图进行进一步的优化,得到优化的列车运行调整计划.由于替代图与列车运行调整计划的对应关系,用这2种算法对替代图分阶段求解和优化,可以得到满足不同需求的调整计划.通过对模拟环境的仿真,验证了模型和优化方法的完整性和可行性.     

模式搜索法及其在三维布置中的应用研究

介绍了模式搜索算法．模式搜索算法具有许多优点，非常适合非线性非光滑问题的优化，特别是三维布置问题．给出了模式搜索算法的一般定义，在分析三维布置问题特点的基础上，对一般模式搜索算法提出了几点扩展，使算法具有随机的特性，以提高算法收敛性能．     

基于填挖匹配与智能优化算法的土石方调配优化

土石方调配是工程项目建设中的重要组成部分,对降低工程成本、缩短施工工期有重要意义。土石方调配问题中的填挖匹配与运输路径规划是密切联系的两个阶段,传统的土石方调配问题主要聚焦于如何解决填-挖方间的土石方匹配问题,而对施工机械运输路径规划研究得较少。为此,以最小施工费用与最小机械转运距离为优化目标,对土石方调配中两阶段问题进行了模型构建与算法研发。针对填挖匹配问题,构建了土石方填挖匹配模型与线性规划求解算法,获取了最优填挖匹配方案;针对土石方运输路径规划问题,分别采用禁忌搜索算法、模拟退火算法获取了土石方运输路径方案。最后,以某土石方调运项目为例,采用土石方两阶段调配模型与两种求解算法进行求解,实验结果表明两阶段调配模型与算法可有效地对土石方调配问题进行求解,算法求解时间可控制在5 s以内。