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.     

经济圈公路网络布局优化模型研究

针对经济圈公路网络布局特点,建立一种基于遗传-模拟退火混合优化策略算法的经济圈公路网多目标双层布局优化模型,并采用MATLB开发了相应的算法程序进行求解,该算法尤其适合求解大规模网络优化问题.最后以长三角经济圈简化公路网络做实例验证分析,结果表明建立的模型和提出的解法效果良好,具有可行性.     

面向随机因素的多式联运动态路径优化

针对随机因素影响下多式联运所表现的动态性和随机性,在引入惩罚因子控制运输质量的基础上,以总费用最小化为目标,建立了具有软时间窗约束的动态路径优化模型;运用基于Dijkstra算法的改进路径优化算法求解模型;设计了一个基于铁路、公路、航空及水运等4种运输方式的多式联运问题的算例,验证了模型的实用性和有效性。     

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路线方案的择优是路线设计中的最根本问题,也是路线方案选择优劣的重要环节之一。在公路路线设计中,往往存在多个可行方案,如何从众多可行路线方案中选取最优方案,是设计的关键。集对分析理论是一种处理不确定性问题的系统分析方法,基于集对分析具有概念明确、计算简便和信息全面的优点,在集对分析同一度的基础上,建立了公路路线方案优选的集对分析模型。同时,运用变异系数法确定指标权重,提高了方案评价的可信度,为公路路线方案优选提供了一种简单、适用的评价方法。     

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．     

列车节能运行目标速度控制优化研究

探讨了城市轨道交通列车节能运行控制问题,提出了一种分段目标速度控制策略,将目标速度的大小、调速范围和里程范围作为控制参量,建立了定时约束下的列车节能运行优化模型.设计了一种双重惩罚机制的实数编码遗传算法求解模型,对列车晚点和非节能方案进行惩罚以提高算法收敛速度.仿真分析表明,该方法得到的目标速度控制方案较好地适应了线路条件,有效地避免了列车在下坡道的制动调速,与启发式算法得到的运行结果相比,案例中不同富裕时分程度下的优化方案平均节能率22.2%.     

基于GIS技术的公路路线方案决策支持系统

结合公路规划、设计、建设实际,针对现行公路路线CAD系统尚不足以解决公路可行性研究、路线方案选定这类多目标空间决策问题的现状,论述了引入地理信息系统的有关理论、方法和技术分析手段,建立基于GIS的公路路线方案决策支持系统的若干问题和系统开发构想。     

铁水运输调度双层多目标约束优化模型

为实现铁水运输作业排程与资源分配的协同优化，基于约束程序累积调度和字典序多目标优化理论，研究了铁水运输调度双层多目标约束优化方法.首先，基于铁水罐周转率最高和作业效率最高2个字典序优化目标，考虑作业时序、作业实施逻辑、铁水温降时限、铁水罐作业次数限制、资源容量限制和铁水罐资源池等约束条件，建立了上层的铁水运输作业排程约束优化模型；其次，以资源利用均衡度最高为目标，将作业实施唯一性和资源容量限制作为约束条件，建立了下层的铁水运输资源分配约束优化模型；最后，通过约束传播与多点构建性搜索的混合算法迭代求解整个模型.通过实例验证表明：设计的混合算法求得的铁水罐周转率目标和运输作业效率目标，比基本深度优先回溯算法分别提高了14.29%和60.53%；字典序多目标模型比加权和单目标模型求解效率和求解质量分别提高了20.3%和11.11%.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

DEA算法在公路路线方案评选中的应用

路线方案的评选是公路勘测设计中一项重要的工作,直接影响项目建设能否达到预期目标以及项目投入运营中的使用效果。进行路线方案评选时,要考虑路线的线形合理性、对周边地区的环境影响、项目经济效益、施工难易等多种因素。针对公路路线方案评选的现状,提出一种新的评选方法——DEA算法,并结合实例详细介绍这种算法的应用情况,研究表明该算法在公路路线方案的评选中具有较好的适用性。