基于改进托盘共用系统的托盘回收模型

为了提高托盘利用率,在现有托盘共用系统的基础上,提出了改进的托盘共用系统,该系统中的收货方可作为发货方利用收到的托盘发货,能减少至少两次空盘运输.以托盘回收总成本最低为目标,考虑了库存成本、库存能力、运输成本、运输能力、需求约束和供给约束因素,建立了托盘共用系统托盘回收整数规划模型和供给不确定的托盘共用系统托盘回收随机规划模型.通过算例验证了模型的有效性.     

多式联运网络中的托盘共用调度方法

为解决多式联运网络中的托盘共用调度决策难题,采用非线性规划、混合整数规划和改进粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）等方法优化了托盘共用系统,研究了在管理者可以选择水路、公路和铁路3种运输模式运输托盘时,管理者应采取的调度方法. 首先分析了多式联运网络中的托盘共用调度流程;其次构建了多式联运网络中的托盘共用调度混合整数非线性规划模型,模型中考虑了转运时间、转运成本、作业批量、托盘毁坏率、时间约束等因素;然后设计了带惯性因子的粒子群算法 （PSO with inertia weigh,IPSO） 和带压缩因子的粒子群算法 （PSO with constriction factor,CPSO）;最后通过实验分析验证了模型和算法的有效性. 研究结果表明:较单一的公路运输,采用多式联运网络中的托盘共用调度模型总成本降低了69.1%;与CPSO相比,IPSO得到的调度总成本降低了1.82%;客户的期望满足时间越宽松时,采用多式联运的方式调度托盘越能节约调度成本;多式联运所耗费的转运时间和转运成本直接影响托盘共用调度决策.      

铁路物流基地离散选址法研究

考虑多等级铁路物流基地的特点,在离散选址法的基础上,以物流基地运输费用最小化和满足物流基地需求节点最大化为优化目标,以不同级物流基地数目上限、资源利用范围和最大供给能力为约束,构建了铁路物流基地的0-1混合整数规划模型,并采用LINGO进行求解。结果表明,物流运输费用尽可能少的前提下,可以满足节点需求量最大化,结果验证了该选址方法的准确性和可靠性。     

逆向物流综合回收问题的建模研究

在对逆向物流配送车辆优化调度中的VRPB问题及VRPDP问题分析的基础上,提出了逆向物流综合回收问题；通过对物品未被回收的单位积压惩罚系数、积压惩罚费用、回收物品的硬回收次序及软回收次序等的定义,考虑各物流节点提供的回收物品数量的不确定性,建立了逆向物流综合回收问题的模糊机会约束规划模型;针对逆向物流综合回收问题本身的...     

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.      

节点中断与需求不确定下的港口供应链整合

为探索不确定风险对物流资源整合的影响,以整个港口供应链为视角,综合考虑物流服务需求方、物流服务供应商、港口企业,构建不确定双层规划模型.上层模型从港口供应链整体角度出发,以整合收益最大化为目标,在给定决策者对于节点中断和需求不确定风险的置信水平下,优化链上多港口对上下游企业的整合策略;下层模型从港口供应链企业节点角度出...     

基于稳健优化的制造/再制造集成物流网络设计

为了合理设计制造／再制造集成物流网络，综合考虑网络中正向物流和逆向物流的设施集成与运输整合，以及新产品与再制造产品的需求量、可同收废旧产品数量和废旧产品可再制造率的不确定性，基于稳健优化方法建立了一种制造／再制造集成物流网络优化设计模型，据此确定网络中各种设施的数量、位置及物流量分配．算例结果表明，该模型能有效地解决不确定环境下的制造／再制造集成物流网络优化设计问题．     

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通过研究多阶段综合交通网络设计问题,本文提出需求不确定条件下双层规划模型.上层规划为在资金预算约束下实现所有需求情景下消费者剩余的最大化,下层规划在上层规划的网络投资决策下,考虑了多种运输方式的协作、流量均衡和能力负荷约束,实现不同需求情景对应的消费者剩余最大化.并通过算例分析对模型和算法的有效性进行验证.与已有的研究相比,本文所建立的模型能够同时优化综合交通网络的最终形态及其建设时序,既考虑了各年度交通基础设施建设与交通需求的协调发展,又体现了交通方式间的协作与平衡发展,为区域综合交通网络的逐步完善提供较好的辅助决策支持.     

铁路物流中心规模设计优化模型研究

构建了铁路物流中心规模设计优化的双层规划模型.上层规划考虑了铁路运输成本、公路运输成本及建设成本,使系统总成本最小;下层规划使用变分不等式模型描述用户选择铁路物流中心的均衡态.采用EDO算法进行求解.算例验证了模型及算法的可行性与有效性.     

基于共同配送的农村快递车辆调度问题

为降低农村物流成本,助力"快递下乡"工程的实施,在考虑重量、体积、订单、路径等约束条件下,以总利润最大化为目标构建基于共同配送模式的农村快递车辆调度模型;并提出采用基于随机修复非可行解策略的遗传算法求解该模型,同时在算法中引入多种群机制以提高求解的效率和效果。最后,结合实际算例对模型进行验证;设计不同订单规模的仿真算例对算法性能进行分析。研究结果表明:共同配送策略能从全局优化的角度合理配置区域内物流资源,与独立配送模式相比可降低30%的配送成本。仿真实验表明:相较于标准遗传算法,改进遗传算法能快速地搜索到更优的满意解,可以有效求解共同配送模式下的农村快递车辆调度问题。     

基于仿真实验验证宏观基本图的存在性

研究采用Vissim仿真实验的方法,验证了宏观基本图模型的存在性.通过实测数据的标定,建立了阿姆斯特丹高速公路交通网络模型.为了使宏观基本图能够反映交通拥堵产生的全过程,采用实验对比的方法确定了网络交通需求的大小.通过采集关键参数验证了宏观基本图（MFD）在仿真路网中的存在性.研究分析了不同车道数的临界密度,定义了不同严重程度的路网拥堵,基于仿真数据,用MFD模型反映了路网拥堵的动态变化过程.     

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在集装箱海铁联运运营管理中,随机需求环境下集装箱海铁联运的动态定价是影响联运经营人的经营效益和竞争力的重要决策因素.基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,以协议销售和自由销售的差异化定价为切入点,分两阶段建立了单起讫点间集装箱海铁联运动态定价和箱位分配综合优化模型.第一阶段为基于协议销售的箱位分配模型,第二阶段为基于自由销售的动态定价模型.针对箱位分配模型的随机特征和动态定价模型统计量的误差特性,分别运用机会约束和稳健优化方法求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

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不确定性需求下集装箱海铁联运的箱位分配优化,对联运经营人的经营效率和效益产生极为重要的影响.基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,充分考虑合同客户、普通客户和加急客户的不同需求,分两阶段建立了多节点集装箱海铁联运箱位分配优化模型.第一阶段为面向合同客户的协议销售箱位分配模型,第二阶段为面向普通客户和加急客户的自由销售箱位分配模型.针对第一阶段需求的相对确定性特征和第二阶段需求的随机特征,分别运用确定性线性规划（DLP）和随机线性规划（SLP）方法进行模型转化并求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

局部阴影光伏发电系统中基于改进PSO的MPPT控制

光伏发电系统在局部阴影条件下,传统的最大功率点跟踪算法（maximum power point tracking,MPPT）容易陷入局部寻优,无法跟踪到全局最大功率点. 针对这一问题,本文提出了一种基于自适应学习因子粒子群算法的最大功率跟踪方法. 该方法在普通粒子群算法的基础上不断改变学习因子和权重系数,以提高算法收敛的速度和精度. 将其应用于局部阴影条件下的光伏发电系统最大功率点跟踪中,并在RT-LAB实时仿真平台中以两个接受不同光照强度的光伏阵列为例进行实时仿真验证. 仿真结果表明,两峰情况下本文所提出的自适应学习因子粒子群算法能够在0.298 s左右跟踪到全局最大功率点,普通粒子群算法需要约0.615 s,而扰动观察法陷入了局部最大功率点,本文所提算法能够有效提高系统的收敛速度和精度并且适用于多峰情况. 最后设置仿真算例验证本算法适用于光照突变的情况.      

基于词组主题建模的文本语义压缩算法

为了实现文本代表性语义词汇的抽取,提出一种基于词组主题建模的文本语义压缩算法SCPTM(semantic compression based on phrase topic modeling).该算法首先将代表性语义词汇抽取问题转化为最大化优化模型,并通过贪心搜索策略实现该模型的近似求解.然后,利用词组挖掘模型LDACOL实现词组主题建模,得到SCPTM算法的输入参数;同时,针对该模型中词组的主题分配不稳定的问题进行改进,使得取得的代表性语义词汇更加符合人们对语义的认知习惯.最后,将改进LDACOL模型与LDA模型、LDACOL模型以及TNG模型的主题挖掘性能进行实验比较,并利用SCPTM算法针对不同语料库进行语义压缩,根据聚类结果评价其有效性.实验结果表明,在多数情况下,改进LDACOL模型的主题抽取效果优于其他3种模型;通过SCPTM算法抽取代表性语义词汇能达到70%~100%的精度,相比PCA、MDS、ISOMAP等传统降维算法能获得更高的聚类效果.      

窄带干扰条件下水声OFDM系统LMMSE信道估计算法

因为正交频分复用（OFDM）系统中强窄带干扰引起水声信道估计性能退化,因此,提出了一种可实用的线性最小均方误差（LMMSE）信道估计方法.该方法结合最小二乘（LS）信道估计结果对受窄带干扰（NBJ）和加性高斯白噪声（AWGN）噪声干扰的导频子载波进行辨别,从而获得最有效信道抽头;根据导出的理论模型,给出了信道自相关、窄带干扰信号和噪声功率等参数的近似估计方法;并采用傅里叶变换以避免矩阵的求逆运算,减少了计算复杂度.仿真结果表明,在强干扰信号条件下,文中提出的方法接近理想状态的LMMSE方法.     

基于多因素分析的抗震结构阻尼耗能研究

阻尼耗散能量是基于能量性能抗震设计方法的重要指标,需要深入研究不同的地震动和结构特征参数下阻尼耗能的分配特征.以3种场地下的214条近断层地震记录为输入,以简化为理想弹塑性（EPP）、双线性（BL）和刚度退化（SD）滞回模型的单自由度体系的抗震结构在大量近场地震作用下的阻尼耗能分析为基础,从地震动特征和结构特性参数两种角度分别定量讨论了多种因素对结构阻尼耗能比值谱的影响规律.分析表明,场地土类型和断层距对阻尼耗能比的影响并不明显,持时和地震动峰值加速度在不同的周期和延性条件下对阻尼耗能分布比例有一定程度的影响,决定阻尼耗能分配比例的主要因素是结构阻尼、变形延性系数和结构自振周期.通过与计算结果的对比,指出了Akbas所建议计算方法存在的不足.研究成果对于探讨提高阻尼耗能的有效方法,发展基于能量原理的结构性能抗震设计方法具有参考价值.     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车,考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素,引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化,下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小,约束条件是政府要求的服务水平、乘车率,通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例,利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化,在给定80%乘车率的约束条件下,单方向配车数量由26 辆减少到23 辆,减少11.5%;优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%,基本持平;高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元,提高29.6%. 结果显示,利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.