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.     

基于最大最小蚁群算法的多卸载点车载装箱模型研究

针对多卸载点、多种货物、多车承运中的箱式货车装箱问题,为需要在不同地点卸货的货物生成货物装卸序列。建立了基于体积、重量和装卸距离的数学模型,定义了各类装箱约束条件,首先按照装箱规则和装箱约束生成一个可行解作为蚁群算法的初始解,再根据蚂蚁在货物上寻路的特点定义了信息素和选择概率公式,通过最大最小蚁群算法在一定的循环次数内求得最优解,从而达到最大化货车的装载利用率和体积利用率的目标。最后通过一个实例证明了该方法的合理性和有效性。     

�����������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.     

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。     

多件非均重货物装载方案的优化方法

为了保证阔大货物运输安全,必须制定经济合理的货物装载加固方案,本文探讨了多非均重货物装的基本条件,提出了多件非均重货物装载方案优化的数学模型与算法,为便于模型求解,所建模型进行了改进,通过实际问题的应用,表明本文所建立的模型和算法是正确有效的,可以得到多件非均重货物最优装载方案。     

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10 t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.     

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.     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.     

城际零担货运平台车辆路径问题研究

在考虑城际零担货运平台现有各种不同补贴方案的基础上，以平台补贴成本、车辆使用成本及燃油成本之和最小为目标函数，建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法，计算货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明：改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%；改进的量子粒子群算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重，求解的大规模算例结果比传统量子粒子群算法提高了0.91%；通过分析最优解的特点，将改进的量子粒子群算法与启发式算法相结合，算法的求解 质量提高了4.05%；通过补贴模式对比实验发现，在合理规划周期内，货主时长补贴和空载补贴的增长在维持总成本基本不变的情况下，可有效提升平台利润，提高车辆利用率。     

ƽ��װ���е�ģ���˻����Ŵ��㷨�о�

由于车辆运输式半挂车运输危险性高、效率低,提出使用铁道平车对车辆进行运输.铁路输送中的多型号平车装载问题旨在满足运输和安全的要求下,提高铁路平车利用率,节省铁路运输资源.针对平车优先的平车装载问题,建立数学模型,将改进的自适应遗传算法、模拟退火算法思想、优先适应降序算法结合,提出了一种自适应混合遗传算法;给出了算法的编码,遗传算子的设计、适应度函数的定义、交叉概率和变异概率的自适应改变算法.进行仿真实验,得出适应度变化曲线和装备装载顺序.与混合遗传算法解决该问题的最优结果对比,模拟退火混合遗传算法的运算过程快,且优化程度高.     

基于启发式算法的物流托盘载货效率研究

托盘的载货效率是国家制定托盘规格标准、企业选用托盘的关键性指标.文中运用启发式运算法则,采用最优化码放原则,在货物包装尺寸不确定的情况下,设计了2个随机托盘载货试验,从制造商载货角度分析计算了3种主流规格托盘对标准包装货物和非标准包装货物的载货效率,以及不同结构(长宽比)托盘的载货性能,发现托盘的载货效率与托盘自身结构有关,在3种主流规格托盘中1 200 mm×1 000 mm型托盘比其他规格托盘具有更加优越的载货性能.     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统,为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度,研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中,配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点,由于道路条件的限制,客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下,建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型,提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性,为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

在地公路货物运输量统计方法

提出了在地公路货物运输量的概念, 将非营运货车和外地货车纳入了在地货物运输量的统计范畴, 归纳了基础数据集; 通过分析车辆注册地、使用性质、路网等级和车流流向等因素, 提出了在地货物运输量的统计思路和拆分逻辑, 建立了在地公路货运量和货物周转量统计模型; 基于本市籍营运货车产生的货运量, 提出了在地货运量规模指数用以评估在地货运量的相对偏移程度和外地货车的参与程度。研究结果表明: 控制极限误差在10%以下时, 5种基础数据集, 即货运专项调查数据、高速公路联网收费数据、普通公路抽样调查数据、普通公路交通量调查数据和车辆管理所在册货车数据可完成在地货物运输量的精细化推算; 提出的统计模型使所研究城市创造每万元GDP的货物周转量与全国平均水平的相对偏差率为0.45%, 具有一致性; 所研究城市的在地货运量规模指数为2.47, 说明实体经济发达的城市中外地货车在当地参与运输的程度偏高; 本市籍营运货车货物运输量不足以支撑当地经济规划; 本市籍在册营运货车少并不能代表本市运力不足, 所研究城市的本市籍营运货车主要承担短途运输, 在总市内货运量中占66.28%, 而外地货车主要承担市际与省际间的货物交流, 在总跨市货运量中占79.16%;货车按车型计费后, 每种货车车型的平均载货质量与按车流划分的重车比将是在地货物运输量统计的关键参数; 省际间3轴及以上货车车流量存在着不均衡性。      

集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

基于生长曲线函数的货车运营环节碳达峰研究

货车是我国大气环境污染的重要来源之一，也是影响我国碳达峰总体目标实现的重要因 素。本文从货车运营环节入手，在运用生长曲线函数对货车保有量进行预测的基础上，对不同类 型货车的保有量和单车碳排放变化进行研究，并从货车节能技术发展、新能源货车推广和应用进 程两方面入手，分3种情景对货车运营环节中产生的碳排放总量趋势进行预判，推演货车运营环 节的碳达峰时间。研究结果表明，只有同时加快货车节能技术发展以及新能源货车推广和应用 进程，货车运营环节中产生的碳排放总量规模才能得到有效抑制并逐渐减少。若到 2030 年货 车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 20%以上，新能源货车在货车整体保有量中的占比达到 20%，到 2060 年货车单车燃料消耗水平较 2019 年降低 50%，新能源货车占比达到 50%，则货车 运营环节碳达峰时间将缩短至2030年左右实现，2030年后货车运营环节产生的碳排放总量规 模将逐渐减少。     

供应商管理库存的分销系统利润模型及其算法

为了进一步提高分销系统的利润,针对拓扑结构为一个分销商或供应商与若干个零售商的分销网络,研究了在产品具有随机价格弹性需求时的系统优化问题,采用各零售商处采用周期盘点的库存控制策略与供应商管理库存模式,建立了分销系统利润优化模型,设计了相应的求解算法。计算结果表明:供货价格与正常批发价格的比值对模型最优解不产生影响,随着商品零售价格的增加,销售总量下降,供应商的利润下降,但是零售商的利润却上升了,因此,在确保系统总利润最大的前提下,可通过合约的形式确定供货价格与正常批发价格的比值,将零售商一定比例的利润转让给供应商,从而激发供应商的积极性。     

基于轨迹数据的货车自发编队节油潜力估计

为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案。结果显示：编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省策略并非编队最大行驶距离策略;在不考虑时间搜索范围时,通过继续增大空间搜索范围可实现更多的燃油节省,但不考虑空间搜索范围时持续增加时间搜索范围却不能获得更多燃油节省;4000辆车的数据集进行自发编队时每天最多可节省燃油2026.21 L,最大允许编队长度为5辆比最大允许编队长度为2辆的车辆平均节省油耗最多可提升13.92%。将本文整套处理流程应用于更大规模的货车数据集,可组成自发编队的目标车辆将会显著增加,相应地也可减少更多的能源消耗和污染物的排放,具有很大的应用潜力。     

重载运输战略装车域车流组合方案优化

为研究铁路重载运输装车端车流组织优化问题,首先分析了基于重载运输的战略装车域车流组织过程,将其按货源供给水平及运输组织方式划分为战略装车点、装车区及装车域3个层次,根据装车域车流以单元式重载列车和组合式重载列车进行组织的特征,以组合列车总组合时间最小化为目标,考虑年目标运量、线路能力、装车点(区)装车能力等约束条件,引入组合映射关系式表示组合站的车流接续关系,构建了符合我国重载线路装车域车流组织特征的车流组合方案优化模型,并设计了启发式算法进行求解.算例结果表明:根据论文提出的优化方法,可获得3种等价的组合方案,其中算例优化方案2与现场车流组织方案相符,其余两种等价组织方案的组合内容不同,但总时间消耗相同.