危险废物回收物流的选址-路径多目标模型

本文构建了一个危险废物回收物流系统选址-路径问题的多目标改进模型.该模型特别考虑了废物类型与运输车辆的多样性,废物与运输车辆的相容性,并采用暴露人口吨数表示风险,以最小化最大风险区域代表风险公平性优化目标.同时,该模型主要确定了回收中心的位置,回收中心配备的运输车辆类型,以及各类危险废物的车辆运输路径.针对所建立的多目...     

多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型

为有效防控危险废物安全事故的环境污染、人员伤亡及财产损失,提出一种多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型.根据风险受体和环境介质的多样性,构建多源风险度量模型;考虑应急服务半径和多源风险控制的隶属关系,设计"多源风险控制"系数,以多源风险控制最大化和应急成本最小化为目标,构建0-1整数线性规划模型;根据模型计算的复杂性,设计基于遗传算法的多目标求解方法.通过算例验证模型和算法的有效性,计算结果表明:新模型和算法可为危险废物应急管理提供有效选址方案,相较于传统精确算法,新方法可为小规模问题提供的优化方案节约应急成本0.02×108元,并在求解大规模问题时缩短91.67％ 的搜索时间.     

基于改进重心法的危险废弃物回收中心选址问题研究

危险废弃物回收中心选址问题中,首先要考虑风险最小化和风险公平性最大化这两个目标,其次才考虑成本最小。本文将改进重心法引入到危险废弃物回收中心选址问题当中,并与风险最小化和风险公平性最大化这两个目标函数有效结合起来,构建出本文的模型。最后通过一个算例证明该模型的可行性,并利用lingo14.0软件进行求解。     

危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型

为了解决危险废物回收、加工和处理中心选址问题,确定加工技术类别、安排危险废物和废物残余车辆运输路径,将回收环节纳入危险废物物流系统,考虑废物类型与加工技术的多样性、中心运营费用、废物与加工技术的相容性以及中心能力富余量约束,以费用和风险最小化为优化目标,建立了危险废物物流系统的改进多目标0-1混合整数线性规划模型.采用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法求解模型.结果表明,与现有模型相比,本文模型的多目标优化方案以增加0.70%的费用为代价,将风险降低7.69%.     

一种基于决策者风险偏好的危险品运输路径优化问题研究

在现实情况中,决策者风险偏好的差异性往往会对危险品运输路径优化产生影响。本文将决策者的风险偏好分为远期风险厌恶型、近期风险厌恶型和风险中性三种类型,将决策者风险偏好下的路径风险值、运营时间和运营成本的最小化作为危险品运输路径优化问题的目标函数,依此建立多目标决策模型。通过选择合适的加权开方乘方数将多目标决策模型中的目标函数转化为单目标函数,然后用标号算法求解最优折衷解,最后通过实例进行编程计算,验证了模型和算法的有效性。     

考虑风险公平性的危险品道路运输路径优化模型

本文通过风险补偿成本体现风险公平性,以最小化运输风险、最低运输成本以及最小化风险补偿成本作为最优目标,构建了危险品道路运输路径优化模型。通过线性加权法得到了多目标非线性整数规划模型的有效解。该模型体现了多种类、多批次危险品道路运输的风险公平性,对运输路径的选择更有实际参考价值。     

危险废物处理设施选址-路径模型研究

随着国民经济快速发展和城市化进程的加快,化工、医疗等领域产生的危险废物随之剧增,受经济水平和科学技术的限制,寻求一个经济、可行、绿色环保以及保证公民权利的危险废弃物流回收方案是各国政府关注和学术界探讨的热门话题之一。危险废物回收物流主要涉及设施选址和车辆路由两大子问题,两者相辅相成,互相影响,有必要进行集成优化研究。本文对危险废物处理系统进行合理假设,将危险废物实际处理系统中的物流问题抽离为数学问题,以设施建设费用及运输费用总和最小为目标建立混合整数线性规划模型,同时考虑设施容量限制,废物流量守恒等约束构建算例,得出了全局最优解和车辆的路由方案,验证了模型的可行性和准确性。     

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在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量. 同时,运输时间的最小化也较为重要. 本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法. 用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模. 针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题. 最后,应用实例证明算法的有效性.     

考虑风险公平性的无能力约束条件下危险废物回收路径优化问题

区别于传统风险公平性,本文从风险补偿角度提出了风险公平性的全新内涵,并设计了风险补偿型的风险公平计算模型。构建了考虑运输成本、运输风险以及风险公平性的优化目标,同时确定了固体危险废物的回收路径。针对所构建的多目标0-1整数非线性规划模型,本文通过线性加权法设计了求解算法。并通过一个算例表明该模型与算法可以获得最优解,并比传统风险公平性模型更具优越性。     

具有模糊参数的运输问题的费用时间最小化实例研究(英文)

在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量.同时,运输时间的最小化也较为重要.本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法.用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模.针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题.最后,应用实例证明算法的有效性.     

考虑环境负效应的智能垃圾桶动态收运路径优化问题

随着智慧城市建设进程的推进，作为智慧城市建设基础配套设施的智能垃圾桶日益普及，其内置的监测传导装置可实时传输待清运垃圾量的相关数据，有助于解决城市生活垃圾产生量随机性导致的环境负效应以及收运系统效率低下的问题。本文基于智能垃圾桶提出一种城市生活垃圾动态收运路径优化策略。首先，考虑收运车辆延迟到达导致垃圾溢出的环境负效应，建立以最小化收运总成本为目标的垃圾收运车辆路径预优化模型和动态优化模型。其次，采用粒子群算法预优化收运路径，得到初始车辆清运方案；而后基于待清运垃圾量实时数据，设计周期性与连续性结合的策略，并构建触发连续性优化的启发式规则以实时优化车辆路径。不同规模的标准算例实验和仿真算例实验结果表明，周期性与连续性结合的优化策略在总成本、惩罚成本和距离指标上均优于周期性优化策略，且在惩罚成本指标上的改进最为显著。研究结果有助于降低由于清运不及时造成的环境负效应，为垃圾收运企业制定合理高效的清运方案提供了理论依据。     

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网络设计问题通常以最小化系统的总出行费用作为优化的唯一目标,所求得的最优解往往不能满足交通工程的实际要求。本文分析了在道路交通规划的工程实践中普遍存在的公平性和优先性问题,以网络设计问题的经典数学模型为基础建立了考虑公平和优先的网络设计问题数学模型,针对模型的特征设计了求解模型的遗传算法。最后,以一个实验道路网的分析为例,说明了数学模型和遗传算法的具体应用。该实例表明,论文所提出的模型和计算方法是非常有效的,能够为交通规划提供非常丰富的信息,协助决策者做出科学明智的选择。     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.     

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.     

JD多车型配送车辆调度问题的模型及其禁忌搜索算法研究

在建立多车型配送车辆调度问题的数学模型的基础上,通过设计一种新的解的表示方法建立了求解该问题的禁忌搜索算法.实验计算证明,该算法不仅可以取得很好的计算结果,而且计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定.     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．