零担危险货物配装的辅助决策系统

用计算机实现对零担危险货物配装工作的管理,可以保证危险货物安全运输的基础上,提高工作效率。     

基于货物配装优先级的散货配装模型和算法

充分考虑配送距离、送货时间要求、货物价值以及客户重要性等因素,构建了货物配装优先级函数,并在满足货物配装优先级前提条件下,提出了单辆货车的载重和容积两者利用率最大的双目标散货配装模型.模型求解方法选取蚁群算法,将配装优先级引用到信息素以及能见度函数中,同时优化算法策略,加大求解速度和准确度.最后利用类似文献中的算例进行算法验证和结果比较,表明所提出的模型和算法法在实际运用中是可行的.     

物流配送路线及配送时间的优化分析

运用运筹学中的动态规划算法研究实际生活中的配送线路优化问题。通过实际调研,绘制城市道路的网络图,并通过调查获得正常情况下的交通量数据,进而通过相应的方法计算出时间并赋予网络图时间权值;通过调查赋予网络图中距离权值,分别计算出配送时间的最优线路及配送路线的最优线路,并比较说明相应的实际问题。     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。     

A*算法在运输线路优化中的应用

以web技术和A^＊算法为基础,通过改进A^＊算法、优化存储结构和提高数据搜索的效率,实现了运输线路的优化选择,使用Java语言给出了具体的应用实例。     

集装箱船配载优化方法研究

应用线性优化的方法给出了集装箱重量分布的优化模型和求解方法，通过集装箱船弯矩最小求得在一定货源条件下集装箱重量在船上的纵向量优分布，通过使集装箱船初稳性高度－／GM接近最优目标值求得集装箱重量的垂向最优分布，在此基础上提出了一种求取集装箱船最优初稳性高度－／GM^*的简便方法，该方法假定－／GM^*主要与船宽，航次所经航区的风浪和甲板上浪的容易程度有关，最后提出一种通过在预定压载方案下求取稳性范围，并通过调整压载使初稳高度上限值接近且略大于－／GM^*来确定最少压载量的方法。     

基于组合算法的易腐货物多式联运路径优化

为解决易腐货物多式联运路径优化问题,考虑时间窗约束,建立一种总成本最低的易腐货物多式联运路径优化模型.因遗传算法全局搜索能力强,禁忌搜索算法依赖初始解与领域结构的特点,设计了遗传-禁忌搜索组合算法,来求解最佳运输方式下的低成本最优路径.为验证多式联运的优势,特举实例将多式联运与单一运输方式进行对比;实例可知,组合算法有...     

长大货物多式联运路径优化模型与算法

基于可行性与合理性的角度, 分析了长大货物多式联运路径优化的影响因素。以最小运输时间、里程与费用为目标函数, 以线路限界、桥梁承载能力、起重设备的起重能力为约束条件, 建立了长大货物多式联运路径优化原始模型。考虑了约束条件的改造性特征, 将原始模型扩展优化, 设计了二维序列编码策略, 运用遗传算法求解扩展模型。计算结果表明: 运用提出的优化模型与遗传算法, 最优运输时间、里程和费用分别为12.5d、1 116km、58.18万元, 运用提出的优化模型与模拟退火算法, 最优运输时间、里程和费用分别为15.5d、1 131km、67.74万元; 运用单一的铁路运输方式与遗传算法, 最优运输时间、里程和费用分别为12.7d、1 152km、56.50万元。与其他2种情况比较, 提出的优化模型与遗传算法的综合优化程度分别提高52.22%与8.95%, 可见, 模型可行, 算法有效。     

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.     

多目标多重运输调度问题的混合算法

本文研究了多目标多重运输调度问题．建立了该问题的目标规划模型，提出了该问题基于分校定界和割平面技术的混合算法。     

水泥砼滑模施工最佳配合比试验和探讨

通过总结海南省公路水泥混凝土滑模施工配合比试验与实践,探讨水泥砼的最佳配合比,以便确定水泥用量、砂率、级配类型、外加荆用量等指标的合理选用。     

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在物流活动的商品配送运输中，由于受不确定因素的干扰，对配送车辆调度的适时性造成了很大影响，从而增加了配送成本和降低了配送的服务质量。本文考虑客户对配送时间的要求和车辆行驶时间的不确定性，建立了以车辆配送总行驶距离最小化为目标的机会约束规划模型，并构造了求解该模型的单亲遗传算法，通过实例对模型求解，结果表明，该算法是很有效的。     

有效性目标下的车辆最优维护周期

为准确确定有效性目标下的车辆最优维护周期, 基于更新理论中的更新函数以及优化概念, 分别建立了以有效度最大和以单位时间内总停驶时间最少为目标的2个最优维护周期数学模型。利用78辆某型商用车多年记录的运行故障数据和维修费用数据, 进行了故障分布的参数估计和假设检验, 在置信度大于0.95的前提下, 确认车辆运行故障服从Weibull分布, 并由所建模型解得车辆的最优维护周期里程为15617km。验证性分组试验结果表明: 当二级维护周期取15122km时, 车辆的有效度达到最大值0.9551;维护周期模型解与分组试验最优周期里程的相对误差仅为3.27%, 模型的解准确可靠, 符合实际。综合模型研究和实车验证性试验结果, 最终认定有效度最大目标意义下的车辆最优二级维护周期为15000km。     

优化普零货物拼箱配装的遗传算法

应用遗传算法, 考虑货物装载重量、装载容积、优先装箱及非同时配装等约束条件, 采用适当的个体编码方法, 并构造合理的适应值函数, 优化铁路集装箱运输中的普零货物拼箱配装。结果发现以42件货物装入10t箱, 利用遗传算法得到的集装箱装载重量利用率为83 8%, 优化了装载结果, 达到了装载要求, 这说明该方法是可行的。     

危险货物运输路线模糊综合评判模型

应用多层次模糊综合评价法优化危险货物运输路线, 在保障危险货物运输安全, 减少运输事故的前提下, 确定了影响道路危险货物运输安全的路线生态环境、人口密集区、交通状况3个主要因素, 建立了模糊综合评价模型。实际使用结果表明, 在所选的G108、G210、G316三条翻越秦岭山脉的国道线路中, G316是相对安全的, 这与实际相符, 说明采用模糊综合评价法是找到一条最优行车路线, 使危险货物运输危害程度降低到最小的有效方法。     

求解客户需求动态变化的车辆路径规划方法

对于集货过程中客户需求随时间变化的动态车辆路径规划问题, 按时间段划分为一系列车辆已驶离中心车场的静态车辆路径问题, 引入虚拟任务点与相关约束方法, 将其进一步等价转化为普通的静态车辆路径问题, 使用适用于静态问题的算法对其进行求解。应用此车辆路径规划方法, 以改进的节约法为静态算法, 对于客户数为20的动态路径规划问题进行求解, 得到重新优化路径所用的时间为0.49s, 说明这种规划方法可行。     

行星齿轮机构进行优化设计基学模型的建立

优化设计作为一种现代的设计方法在机械设计领域已经得到了广泛的应用,针对行星齿轮机构优化设计过程中数学模型的建立方法进行了论述,并得出相应的结论。     

依据管制员工作负荷的扇区优化方法

为了保证飞行的安全性, 提高空域容量, 在提出了管制员工作负荷的统计方法和建立空域拓扑结构数学模型的基础上, 以各扇区工作负荷均衡为优化原则, 利用模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解, 并使优化的新解满足空域划分的优先搜索、扇区连续性和扇区数最少原则。对厦门管制区的扇区最优划分实例分析表明, 3个扇区之间最大工作负荷之差为4.1 s, 小于规定的终止条件17.5 s, 验证了扇区优化方法是可行的。     

物料配送和废旧产品回收的VRPSDP问题的并行模拟退火算法

为了求解面向制造领域物料配送和废旧产品回收的同时送取货的车辆路径优化问题（VRPSDP）,提出一种主从式并行模拟退火算法代替传统的串行模拟退火算法．算法首先使用剩余承载力和径向附加费（RCRS）算法求得初始解,然后在并行模拟退火算法框架下使用4种邻域搜索方法对初始解进行优化．最后,选取国际上通用的Montane和Galvao测试数据集（18个顾客数为100～400的测试问题）对算法性能进行测试,与文献中其他5种算法的比较显示,提出的并行模拟退火算法总体性能较优．