随机需求IRPTW的多目标优化

针对随机需求下带时间窗的存贮路径问题,建立了多目标库存和配送策略优化模型,用多目标遗传算法对模型求解．该算法采用精华保留策略和自适应调整策略等遗传算子逼近全局最优解,可以克服遗传算法局部搜索能力不足的缺陷,提高收敛速度和改善全局寻优性能．以某物流公司的产品配送系统为例,用多目标遗传算法获得了费用较低的方案．     

遗传算法在制造网格资源调度中的应用

在网络化制造环境下为解决制造网格中的资源调度问题，提出了基于遗传算法的网格资源调度算法。结合用户对多目标优化问题的要求，设计了基于遗传算法的制造网格资源调度算法。该算法将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并以数字制造业中零件加工过程的资源优化调度为算例，验证了算法的有效性。     

城市公共交通系统中双目标换乘优化模型及实证研究

城市公交换乘是多目标约束路径问题,具有重要应用价值和实际意义. 基于小生境复制技术的遗传算法利用染色体之间的相异性来保持种群的多样性,并保持针对多目标的多个较优染色体,从而可得到问题的Pareto解集.基于这一思想, 建立了城市公交换乘的一种双目标优化模型,并用基于小生境复制技术的遗传算法求其Pareto解集.最后,给出了一个计算分析实例.     

多目标最优化的遗传算法

针对多目标,最优化问题的特点,本文设计了一种遗传算法,可用于求解多目标最优化问题的部分非劣解。经有关函数数值计算表明该算法是有效的。     

变点交叉多目标遗传算法在作业车间调度中的应用

针对传统多目标遗传算法在求解作业车间调度问题时收敛速度慢和容易陷入局部最优化的不足,提出一种采用变点交叉方式的多目标遗传算法.运算初期采用多点交叉的方式,在于提高收敛速度.在运算后期逐步减少交叉点,直至采用两点交叉、单点交叉的方式,避免丢失最优解导致早熟收敛.同时设计一种交互权重将多目标问题变为单一目标问题,体现决策者...     

遗传算法与极大熵相结合解多目标规划问题

采用极大熵解法，将多目标规划转化为一般的可微规划，鉴于转化后的目标函数和约束条件都是高度非线性的，采用遗传算法求解多目标规划，取已有的典型算例运用文中提出的方法，则得到了较好的精度。     

一种多目标优化进化算法研究

提出了一种基于多性别遗传算法(MSGA)的多目标优化进化算法，在同一性别种群的进化中采用了线性排名选择算子，给出了一种求解非劣解的算法，并以两个算例作了对解决多目标优化问题有效性的验证。     

基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法

以十字交叉口为例,在分析交叉口进、出口流量与转移流量之间关系的基础上,以进口交通流量观测值与来自各个出口并进入该进口的估计转移流量之差的绝对值和出口交通流量观测值与该出口到达各个进口的估计转移流量之差的绝对值之和最小为目标函数,转移流量的实际取值范围作为约束条件,建立了求解转移流量的多目标规划模型.利用遗传算法并行运算的特性,提出了基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法.最后通过一个算例给出了应用该方法求解转移流量的多目标规划模型的求解效果.     

考虑弹流润滑的圆柱滚子轴承多目标智能优化设计

基于弹性流体动力润滑理论,以额定动载荷最大和膜厚比最大为目标函数,通过对圆柱滚子轴承多目标优化数学模型的研究,应用退火罚函数方法将其转化为无约束单目标优化问题.采用遗传算法求解含连续及离散变量的优化设计问题,同时针对遗传算法的局限性,采用了实数编码,调整了适应函数,设计了基于确定性准则的杂交算子和变异算子,借鉴了优解保留策略,结合模拟退火算法,形成了遗传模拟退火算法,该算法发挥了模拟退火与遗传算法各自的特点.算例表明了该优化方法的有效性.     

基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法

以十字交叉口为例,在分析交叉口进、出口流量与转移流量之间关系的基础上,以进口交通流量观测值与来自各个出口并进入该进口的估计转移流量之差的绝对值和出口交通流量观测值与该出口到达各个进口的估计转移流量之差的绝对值之和最小为目标函数,转移流量的实际取值范围作为约束条件,建立了求解转移流量的多目标规划模型.利用遗传算法并行运算的特性,提出了基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法.最后通过一个算例给出了应用该方法求解转移流量的多目标规划模型的求解效果.     

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。      

遗传算法在铁路客车横向稳定性多参数优化中的应用

以典型铁路客车的动力学模型为研究对象，以车辆最大可行速度为目标函数，采用遗传算法对其横向稳定性参数进行了最优化的计算研究。结果表明：遗传算法在求解车辆动力学系统的参数优化问题中具有很好的适用性。尤其是对于多参数，多峰的非线性问题，该法提供了求解问题全局最优解的可能性。     

基于遗传算法的交叉口信号配时多目标优化

为了提高城市交叉口通行能力和减少机动车尾气排放,提出了利用遗传算法实现多目标优化的方法,开发了基于遗传优化的城市交通微观仿真模型,并进行了仿真试验.仿真结果表明:这种多目标优化方法可以获得更好的交通信号控制效果和改善环境.     

基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择

针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性.     

不确定条件下公铁水多式联运多目标路径优化研究

多式联运运输的时效性和成本在现代物流的发展中是不可忽视的因素。针对公铁水多式联运的运输目标，主要研究了当运输时间、中转时间双重不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题。构建以运输时间、碳排放、运输成本为目标函数，碳排放量为约束，建立运输时间、中转时间双重不确定条件下绿色多式联运路径多目标优化模型。并据此采用模糊自适应遗传算法（FAGA）和快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）设计多式联运路径优化策略；最后采用从南昌到柏林的路径数据仿真验证所提方法的有效性并对结果进行对比分析。研究发现基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化结果较优，可以引导多式联运经营人调整运输方案，减少二氧化碳的排放量，为物流企业开展多式联运运输提供可供参考的依据。     

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枢纽航线网络在设计的过程中,容易受到需求和成本数据发生变化带来的影响。往往造成构建出来的最优网络,在需求发生变化的条件下,与实际对应的最优解存在较大的最低成本优化偏差。为了降低这种网络优化中的不确定性带来的风险,得到在多种可能的需求和成本条件下均可获得较好效果的鲁棒最优解,文中采用了一个多目标优化的遗传算法进行研究。首先将各种不同的需求和成本条件作为需要同时优化的多个目标函数,然后采用一个遗传算法来表示所有可能的枢纽航线网路结构,并搜索多目标优化的鲁棒最优网络解。最后本文对该搜索算法的收敛性进行了证明,数值实验结果表明了算法的有效性。     

重装备牵引车配套集装箱半挂车调度研究

基于多目标优化方法,研究重装备牵引车集装箱运输调度问题;在甩挂运输的运输组织方式下,建立了带时间窗的重装备牵引车调度模型,并设计了改进的遗传算法对模型进行求解;最后在算例中验证了改进后遗传算法求解重装备牵引车集装箱运输调度模型的有效性与实效性,为各级运输管理部门制定车辆调度方案提供参考。     

基于改进遗传算法的物流配送点选址问题研究

在已知物流配送点数目的条件下,以最低送货运输费用为目标,利用最小二乘法推导出多物流配送点的选址模型及其迭代算法;根据遗传算法的基本思想,设计了求解已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题的遗传算法.通过实例证明该模型及算法具有较好的应用价值.     

易燃易爆物品道路运输路径选择问题研究

探讨了影响易燃易爆危险物品运输路径选择的影响因素,重点分析了运输风险对路径选择的影响,建立了符合安全需求和经济的易燃易爆物品道路运输路径选择决策模型,在模型求解方面采用了可以较好地处理多目标之间关系的多目标遗传算法.最后,通过算例对模型进行验证.验证结果表明了该模型的合理性及其算法的可行性.     

山区公路路线多目标优化设计

山区公路地形地质条件复杂,路线设计受到的制约因素较多,选线时需要综合考虑安全、费用、环保、舒适等多个目标.考虑到多目标间的冲突性,提出采用多目标遗传算法进行山区公路路线优化.利用此算法能在兼顾安全、经济、舒适、环保的目标下,给出一序列最优解,为路线方案决策提供直接依据.