带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.     

基于0-1整数线性规划的军事空运装载优化算法

为了高效地制定军事空运装载方案,在分析空运物资和载机货舱特点的基础上,构建了6种待装物资类型模式和6种承载空间物资布局模式,将三维空运装载问题转化为二维装载问题,建立了军事空运装载问题的数学模型.通过构建空间布局转化模式,将空间布局约束转换成0-1整数线性约束,实现了对0-1整数线性规划空运装载问题的求解.仿真结果表明:该算法运算时间不超过1 s,装载方案平均载重率达38.8%,平均有效空间利用率达59.7%.     

不确定状态下的一种整合的工厂选址模型与求解方法

把传统的工厂选址问题延伸到不确定环境下的工厂选址和工厂的规模等级决策问题，并假设单位生产成本与工厂的规模等级反向变动，固定成本投入与工厂的规模等级同向变动，建立了该问题的确定型模型和不确定状态下的数学模型，设计了求解该NP困难问题的一般Benders分解算法和修正Benders分解算法，用随机产生的一组数据进行实验，并对2种算法进行比较．     

带二维装箱约束的客货滚装船配载决策

客货滚装船长期处于人工配载状态，其独特性导致其无法直接采用已有滚装船配载方法.为提高客货滚装港口配载的决策水平，针对配载过程的两阶段和二维装箱特性，以船舱面积利用率最大为目标，构建客货滚装船配载决策模型.为实现大规模求解，设计偏随机密钥混合遗传算法求解，算法由多阶段启发式嵌入偏随机密钥遗传算法构成.多阶段启发式首先通过首层配载、主体配载和补充配载三段启发式完成初始解构造，其次采用横纵倾优化策略调整船舶稳性.算例研究表明，偏随机密钥混合遗传算法表现良好，且在大规模应用实验中鲁棒性较好，可实现客货滚装船的有效配载.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

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.     

一种集装箱船配载问题改进算法探讨

集装箱船配载问题是整个集装箱海上运输工程中重要的一个环节。在装箱问题的降序最先适应算法和降序最优适应算法的基础上,提出了一个改进的降序最优适应的集装箱船配载算法,模拟配载的结果表明该算法能够较好解决集装箱船配载问题的求解。     

带平衡约束三维装箱问题的双层混合遗传算法

针对带重心平衡约束的三维装箱问题,基于框架式布局思想,设计双层混合遗传算法进行求解.根据装载物的特性定义核心货物元素及进行核心堆的构造,再结合极点、锚距等概念提出适合货物平衡装载的布局过程;在典型布局形成初始框架基础上,通过双层混合遗传算法的内、外层搜索分工与协作,获得货物最优装载方案.基于标准算例的实验及对比分析,证明所提出方法在提高装载率及实现重心平衡方面取得了较好效果.     

带二维装箱约束的客货滚装船配载决策

客货滚装船长期处于人工配载状态,其独特性导致其无法直接采用已有滚装船配载方法.为提高客货滚装港口配载的决策水平,针对配载过程的两阶段和二维装箱特性,以船舱面积利用率最大为目标,构建客货滚装船配载决策模型.为实现大规模求解,设计偏随机密钥混合遗传算法求解,算法由多阶段启发式嵌入偏随机密钥遗传算法构成.多阶段启发式首先通过首层配载、主体配载和补充配载三段启发式完成初始解构造,其次采用横纵倾优化策略调整船舶稳性.算例研究表明,偏随机密钥混合遗传算法表现良好,且在大规模应用实验中鲁棒性较好,可实现客货滚装船的有效配载.     

基于Benders分解的多方式物流运输网络优化模型

基于Benders分解,对多种交通方式下的物流运输网络优化模型的求解算法进行了研究。首先,以一个典型的物流运输网络优化模型求解为例,分析了Benders分解算法及其实现要点以及可能存在的问题,并提出相应的解决方法。然后在此基础上,通过引入不同交通方式的排放因子和各种排放物的排放成本,建立了多种交通方式下的物流运输网络优化模型。模型的目标函数为考虑运输排放的总成本最小,约束条件包括交通方式能力的限制等等,同时描述了基于Benders分解算法进行模型求解的主问题和子问题。最后,通过一个算例,对模型及其算法的效率和效果进行比较分析,说明模型和算法的可行性和有效性。     

解决有配放限制的多集装箱配载系统优化的多蚁群协同算法

在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标--需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

�����������ƵĶ༯װ������ϵͳ�Ż��Ķ���ȺЭͬ�㷨

在分析具有装载重量、体积等约束条件及配放限制的集装箱配载模型的基础上,分析了求解其的蚁群算法与求解TSP的蚁群算法在结点性质、原点（中心结点）的作用、蚂蚁路径构造规则、可移动结点集合、可行解的形成过程等方面的区别. 针对问题特点,充分考虑货物配放限制,装载工具的载重、容积两个方面同时优化的问题,基于待装货物比容动态逼近装载工具剩余空间比容的思想,综合运用ACA-INI、ACA-CONTAINER和ACA-VOTUME三个不同蚁群协同考虑问题的两个目标——需用集装箱数目优化和装载工具重量、容积利用率优化,对问题的求解策略进行了研究. 进一步地,结合8类40件不同品种货物的集装箱配载问题对模型算法的实用性和有效性进行了验证.     

某28000t多用途船舶管系设计研究

文章以某28 000t多用途船为基础,研究了对船舶航行安全至关重要的四个系统:货舱舱底水、压载、平衡控制、货舱海水消防系统,着重阐述船舶管系的系统构成、设备容量压力计算、设计要点及船级社规范要求等,为今后类似船型的设计提供了参考。     

城市路网交通信号分层分布式控制优化方法

合理的路网信号控制结构对提高城市交通系统运行效率具有重要意义。本文综合考虑控制性能和计算效率，提出路网交通信号分层分布式控制策略。在控制结构的上层，引入Webster方法实时更新周期时长；在下层，采用模型预测控制方法对交叉口信号控制问题进行建模，以最小化路网总行程时间为目标，优化信号绿信比，并利用Benders分解思路将原问题分解为独立求解单个交叉口信号配时方案的Primal问题和协调优化相邻交叉口间交通流交互作用的Master问题，提出一种基于Benders分解的双层分布式信号协调控制优化算法。通过两个实际路网算例，验证分层分布式控制方法的有效性，并针对上下层的控制方法设置对比实验。结果表明：基于Benders分解的分布式模型预测控制方法能求得接近集中式控制的整体优化解(路网总行程时间差在3.26%以下)，在兼顾控制性能的同时大幅提升优化求解的计算效率，相较于集中式控制，计算时间减少的幅度可达42.24%；在不同实验场景下，分布式控制方法的控制效果均优于定时控制方法，路网总行程时间约减少9.40%～20.57%。此外，在上层加入周期优化层后，分层控制方法能根据实时交通状态调整周期时长...     

铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化模型与算法

铁路集装箱装载布局逐步发展成为在不同规格和不同类型货物混合平衡装载制约下追求装载空间容积和载重量综合利用率最大化问题，其研究对货物高效安全运输尤为重要。本文针对铁路集装箱混合货物平衡装载布局问题，给出铁路集装箱装后重心平衡和集重容许弯矩约束量化方法，以集装箱综合利用率最大化为优化目标，构建铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化模型；区别于直接将货物构造为货物块的方法，给出了一种基于混合货物分类方法和待装货物结构判断指标的货物块单元构造方法，并设计一组货物块单元选择和放置方法及剩余空间更新规则，提出铁路集装箱混合货物平衡装载布局优化算法。算例结果表明：所提方法在保证集装箱装载空间容积和载重量的平均综合利用率不低于87%的同时，有92.8%和97.87%以上的概率满足装载重心平衡和集重容许弯矩约束，可有效提高货物块与剩余空间适配度，客观反映装载空间利用情况，并达到平衡装载要求，为铁路集装箱货物装载布局提供决策支持。     

基于均衡使用要求的飞机排班算法

为解决基于均衡使用要求的飞机排班问题，引入航班节的概念，并对飞机一航班节之间的匹配性约束作松弛处理，然后通过构造航班节的网络模型，将基于飞机均衡使用要求的飞机排班问题转化为寻找一个使目标函数最小的航班节编组方案问题，根据飞机的均衡使用要求构造了目标函数，设计了一种基于模拟退火算法的启发式算法。该算法的计算复杂性为O(M(m^3 mn))。     

双层壳油轮对防污染的作用分析

双层壳油船的主要优势是在低速航行的情况下一旦发生一般性的碰撞事故，仅外层船体易被击穿，而液货舱依然完整，从而防止海上上溢油的发生，减少了海上污染。而且货油舱有光滑的平面，从而使特涂面积减少，洗舱干净。但双层壳油船也存在一些不可忽视的问题；重量增加，造价提高；稳性、破舱稳性、净载重量下降；维修工作量加大，且危险性增加。为了能够真正作到防止海上污染事故的发生，不仅应从改造结构上采取措施，而且还应该提高     

飞机排班一体化模型与算法研究

为了改善航班计划两阶段完成的次优性,将机型指派、路线选择与机尾号指派综合考虑,构建了飞机排班的整数规划与约束规划杂交一体化模型.通过设计了一种基于约束编程思想的列生成算法对该问题进行求解.最后,通过航空公司实例数据验证了模型算法的正确性和有效性.