具有模糊系数的运输投资多目标0—1规划研究

以运输投资项目投资的问题为背景,建立了具有模糊系数的运输投资问题的多目标线性０－１规划ＦＩＭＯＬＰ数学模型,运用模糊集合理论,将ＦＴＩＭＯＬＰ问题转化为求解目标函数值相对决策者理论值的最大满意度水平问题,并给出了求解的算法步骤,为运输投资决策提供了基础。     

多目标0—1线性规划灵敏度分析问题的探讨

研究了用线性加权法求解多目标０－１线性规划问题的灵敏度分析方法，给出了权系数最大变化率的计算途径，同时，讨论了有有限个已知选择方案的多指标决策问题的灵敏度分析问题。     

线性0—1规划模型的排序解法

针对0－1规划模型提出了一种新的解法,即排序法。它利用目标函数变量系数绝对值大小的相对关系,对无约束条件解进行排序,在最小解集中寻找最优解,以加快收敛速度。     

解无交叉约束类二次0—1规划模型的一种方法

提出了用遗传算法构造求解无冯叉约束类二次０－１规划模型的方法，给出了具体步骤及实验。结果表明此法求解速度理想，易达最优解，可以处理较大规模的问题。此方法在系统优化中具有广阔的应用前景。     

人口—能源—经济多目标递推规划仿真模型

讨论了我国人口嗵源－经济多目标递推规划仿真模型ＰＯＰ－ＥＮＥＣ的构成原理及其计算机仿真长法，并根据其仿真结果对我国人口，能源，经济等三方面的关系进行了分析。     

基于多目标规划的公共交通调度算法与仿真

运用了多目标规划方法建立了公交车辆配置模型,并且生成了可实现计算机仿真的算法。在模型仿真中,力求达到经济效益和社会效益双赢。为了易于操作,在模型求解时,采取化多目标为单目标,最终实现总目标最大。文中通过充分利用公交公司客流调查数据,运用统计学、运筹学等科学方法以及计算机仿真,生成了公交调度表。该优化系统可有效提高公交运营管理水平,且易于实现。     

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。     

港口节能减排多目标优化研究

打造绿色低碳港口是港口发展的必由之路,在港口节能减排建设过程中,需要综合考虑建设成本、减排量、节能效果和经济效益等因素,根据各个港口自身特性选择针对性的节能减排方案组合,并合理安排建设序列。将多目标优化应用到港口节能减排建设中,综合考虑经济效益和环境效益等目标,以及建设成本、时序和节能减排控制性指标等约束条件,构建绿色港口节能减排项目建设的多目标0-1规划模型,采用Excel的规划求解功能进行模型优化,科学确定节能减排项目及其实施序列。并以江苏某港口节能减排规划为例进行实证分析,得出该港口节能减排建设优化方案,优化方案减排率达38.4%,效果显著,证明了模型的可行性。     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具,二者各有优势,又都存在不足,本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法自身的优势与不足,提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法。这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法应用于实际的网络设计问题,最后用香港２００６规划数据进行实例研究。     

对话型模糊多目标规划模型及求解方法

本文对对话型模糊多目标规划方法的以下几个方面进行了探讨：对话型方法中隶属函数和模型的构造；调整满意解的原理和方法；应用可能性理论求解模糊多目标规划的对话型方法；并给出了应用实例。     

基于0-1整数线性规划的军事空运装载优化算法

为了高效地制定军事空运装载方案,在分析空运物资和载机货舱特点的基础上,构建了6种待装物资类型模式和6种承载空间物资布局模式,将三维空运装载问题转化为二维装载问题,建立了军事空运装载问题的数学模型.通过构建空间布局转化模式,将空间布局约束转换成0-1整数线性约束,实现了对0-1整数线性规划空运装载问题的求解.仿真结果表明:该算法运算时间不超过1 s,装载方案平均载重率达38.8%,平均有效空间利用率达59.7%.     

多目标多重运输调度问题的混合算法

本文研究了多目标多重运输调度问题．建立了该问题的目标规划模型，提出了该问题基于分校定界和割平面技术的混合算法。     

区段站阶段计划的优化模型和算法

以区段站阶段内准点满轴发车为目标,建立混合０－１规划模型,并根据大系统理论将系统分解为４个有序的子系统,同时给出分解算法,为阶段计划的计算机自动编制提供了一个优化决策基础。     

多目标多层停车场规划方案模糊综合评判

影响停车场规划方案的因素很多,具有多目标性、多层次性,致使在方案评选中难以作出好的决策。构建停车场评价体系和建立多目标多层模糊综合评价模型,并对停车场规划多个方案进行综合评判,最终得出最优方案,同时要对评价结果作出简要分析,将定量和定性分析有效的结合。此方法的提出在停车场规划方案的评选中具有重要的意义。     

低碳背景下的多式联运路径规划

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.     

多目标规划问题及其解决方法

由于多目标规划问题的直接解法难度较高，所以，本文从问题的背景和容许性出发，讨论了在各种意义下将多目标规划问题转化为较易解决的单目标规划问题的几个方法。     

基于多目标优化的智能车辆换道轨迹规划

为提高智能车辆换道轨迹规划的拟人性和实时性,提出了安全、舒适、节能等多目标协同优化的换道轨迹规划算法,该轨迹规划方法的适应性取决于车辆换道时间、纵横向速度及加速度等关键变量的约束条件;基于车辆运动学和动力学理论,分析了动态未知环境下车辆换道安全区域,建立了六次多项式车辆理想换道轨迹模型,并运用遗传算法-BP神经网络理论对换道终止时刻及目标位置进行预测,得到了复杂场景下车辆换道轨迹簇;分析了基于可行解空间的车辆换道安全性、舒适性、经济性等性能评价函数,构建了多性能目标协同优化目标函数和约束条件,运用鲸鱼优化算法对换道轨迹簇进行优化,实现多性能目标协同的智能车辆换道轨迹最优规划;为进一步验证多目标优化轨迹规划算法的准确性,运用L3级智能车辆测试平台对结构化道路场景下多目标优化换道轨迹规划算法进行了试验验证。仿真和试验结果表明：提出的轨迹规划算法在满足各项约束的情况下可成功实现平稳、安全换道,并且与传统驾驶人换道相比,换道过程的安全性、舒适性及多目标综合性能分别提升了5.1%、3.3%和1.7%,有效提升了动态环境下智能车辆换道轨迹规划的拟人性。     

多目标优化问题中目标间矛盾性关系的研究

在定义一个具有通用意义的满意解之后,分析了满意解质量标准之间的矛盾性,确定了描述质量标准矛盾关系的数量指标－矛盾度及归一化矛盾度,为多目标优化问题中目标间的折 选取提供了参考依据。