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.     

一种改进的模式匹配算法

针对现有的模式匹配算法的不足,在分析了传统的BF、KMP和BM模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法(NBM),该算法的思想是对BM算法中滑动距离函数dist右移模式距离大小进行改进,并且定义了两个新的滑动距离函数,在不同的条件下,分别调用不同的滑动距离函数,更好的控制模式匹配过程.实验结果表明,该算法比BF、KMP和BM算法显著减少了字符匹配次数,有效地提高了模式匹配的速度.     

求解频率指配问题改进的完全图算法

以四级预测模型为基础,提出改进的完全图算法,并推导出该算法计算量的解析式,从理论上证明了改进的完全图算法性能上的提高.四级预测模型来判断两电台之间的兼容性,而改进的完全图算法调用四级预测模型来搜索出多电台间的所有可用频组,进行了小规模电台数目电子信息系统的完整电磁兼容分析,完成了系统内的频率指配.实际工程应用的结果与理论一致.     

一种改进的果蝇优化算法求解连续函数优化问题

在原始果蝇算法基础上,结合经典粒子群算法,设计了新的粒子速度和种群更新方法,提出了一种新的改进果蝇算法,然后将改进果蝇算法应用于连续函数优化问题,并用标准测试函数进行了验证,最后对改进果蝇算法的优化机理进行了分析。     

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。     

一种改进投影算法求解排放约束下多用户交通分配均衡模型

给出一种考虑排放约束条件下的交通分配均衡模型,在所定义的广义出行费用中明确考虑捧放因素.通过将变分不等式同题转换成等价的最优化问题.引入改进投影算法求解该模型.在所给出的数值算例中考虑两类对排放不同偏好的用户,采用均衡算法求解二次规划子问题,所得的弧及路径最优解收敛.且均满足Wardrop平衡条件.     

基于改进微分进化算法的节能减排发电调度研究

从节能、环保效益出发,建立了电力系统节能、减排发电调度多目标优化模型。主要采用小生境思想对pareto非劣排序的拥挤度机制进行改进,并采用动态调整机制控制算法参数对传统的进化机制进行改进。以一个6发电单元的系统为例进行仿真,结果表明:对比传统NSGA-II与NSDE算法,该改进非劣微分进化算法(INSDE)能够更好地引导并保证搜索过程向最优解逼近。     

一种免疫算法的改进

针对一种免疫算法在求解多模态函数优化问题的不足,利用基于相似结构的小生境技术和近优淘汰算子对免疫算法加以改进.通过仿真实验,本文分析了交叉算子、变异算子及近优淘汰算子对算法的影响.仿真结果表明改进后的算法的性能有明显的提高.     

基于改进鱼群算法的应急车辆最优路径选择

当突发事件发生后,要求将救援物资在最短的时间内运输到受灾点,而在整个应急救援过程中,应急车辆路径的选择对救援工作起到至关重要的作用,建立应急车辆最优路径选择模型对最优路径选择具有重要作用。介绍基本人工鱼群算法的主要算子并提出一种改进的人工鱼群算法,最后通过算例验证该算法在应急车辆路径选择时具有较好的效果和应用价值。     

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.     

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.     

基于配载计划的集装箱提箱顺序和倒箱策略优化

降低倒箱量是提高集装箱码头作业效率的重要方法.集装箱提箱顺序对码头倒箱作业有明显的影响.本文在满足船舶配载计划的前提下,针对传统的最矮栈和邻近栈 策略,提出优化栈倒箱策略,以倒箱量最小为目标分别建立3 种倒箱策略下的提箱顺序模型,并设计了遗传算法对该模型进行优化求解.最后对10 个算例进行t 检验,计算结果表 明,3 种倒箱策略间存在明显的差异,并且规模越大,差异越明显.再与下界对比分析,探 究造成3 种倒箱策略差异性的原因,并且验证了算法的有效性.数值实验结果表明,最矮栈策略优于邻近栈策略,优化栈策略优于最矮栈策略.     

集装箱装载问题的启发式优化算法

集装箱装载是个多约束的复杂组合优化问题,属于NP-Hard问题,其精确求解是很困难的,一般多用启发式方法来近似解.针对背包型集装箱装载问题提出了一种启发式算法,该算法采用了新的"砌墙"机制和货物组对策略,通过递归寻优得到解.通过实例说明该算法具有较好的有效性和实用性.     

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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.     

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内陆集装箱空箱站场是集装箱运输公司的内陆空箱调运网络的节点，其布局合理与否对集装箱运输公司降低成本、提高服务质量有重大影响．本文通过对传统的站场选址方法进行研究，根据内陆空箱站场选址的具体特征，建立了内陆集装箱空箱站场选址的混合整数规划模型，并对传统的求解该问题的禁忌搜索算法进行了改进．通过试验表明该改进算法具有较好的全局寻优能力，为集装箱空箱站场选址优化提供了一种新的思路和方法．     

车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型. 利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位 矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合 乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可 行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶 距离短的高效出行特点.     

改进的自适应遗传算法及其在作业车间调度中的应用

针对自适应遗传算法在复杂问题应用中前期收敛速度缓慢和容易陷入局部最优的不足，引入了一种新的调节交叉概率和变异概率的方法，并提出了一种新的交叉方式，该算法很好地增强了自适应遗传算法的全局搜索能力，提高了收敛速度．通过比较几个优化实例，验证了本文算法的有效性．     

自动化集装箱码头立体轨道设备混合分配新算法

针对自动化集装箱码头现有设备分配算法采用的绑定机制,提出混合分配机制算法,解决设备忙率参差不齐,即某低架桥轨道小车一直繁忙而其他一直空闲的问题;同时,本算法流程中,各设备采用总体同步移动策略,即接到装卸任务后,设备组合中各设备同时向目标位置移动,而非目前采用的分步移动方式。仿真实验证明,采用本算法后,一方面码头装卸效率得到较大提高;另一方面各设备的忙率也取得相对的均衡。