Bi-level Programming Model for Road Transport Route Optimization of Dangerous Goods Based on Simulated Annealing Algorithm

选择一条既能保运输安全,又能满足经济需要的路线,是危险货物道路运输过程中的重要问题.危险货物道路运输路径优化是解决这一问题的有效方法.在对危险货物道路运输进行系统分析的基础上,根据危险货物运输的特点和广义阻抗函数的定义,建立了危险货物道路运输路段阻抗函数模型;为满足政府要求的运输安全性与运输企业要求的运输经济性,根据Wardrop平衡原理,建立了以UE模型为下层模型的危险货物道路运输路径优化的双层规划模型,通过模拟退火算法和对双层规划模型进行求解;最后,进行了案例研究,证明了模型和算法的有效性.     

基于车联网及云计算的电动物流车智能调度算法

考虑到轻型电动货车作为未来城市内物流运输的主要载体,以及云计算和车联网在物流行业的应用,在对物流企业调研的基础上,研究了未来电动车作为城市货运物流的调度问题。区别于已有研究成果将车辆装配与路径规划分开进行优化的研究思路,基于未来物流企业将普及云计算平台及车联网技术的假设,构建了包含货物装配及车辆路径规划一体的调度模型。根据企业物流调度的实际需求,改变了以往以单一节点为中心的路网结构,构建了更加符合实际的全连通路网结构。提出采用平均道路运输成本、平均车辆装卸成本、仓库的仓储成本、仓储的均衡度,货物运输的剩余时间等5个量化评价指标对调度结果的优劣进行评价;在调度建模的基础上,提出了一种新型实用的基于车联网及云计算平台的电动车物流的多目标优化调度算法,用于对调度模型的求解。为验证模型的有效性及算法正确性,生成了不同规模的数据集进行测试。首先在小规模数据上验证了模型与算法的正确性,然后在大规模不同调度请求下,对比智能调度算法与当前物流企业普遍采用的人工调度算法,在不同仓库的仓储能力与车辆的运输能力的比值、不同调度车辆数量、不同仓储节点数量下的调度情况。100组随机数据的平均调度结果分析表明:智能调度算法调度指标均优于人工调度算法。     

循环取货模式下入库道口车辆调度问题研究

在对汽车零部件物流循环取货模式及车辆调度问题分析的基础上,建立了零部件循环取货入库道口车辆调度问题的数学模型。在此基础上,用遗传算法对调度参数进行了优化。最后,通过实例计算验证了所设计的模型和算法的有效性和良好寻优性。     

求解动态随机综合运输问题的仿真优化方法

解决动态随机综合运输问题的一种有效途径是系统仿真方法与优化技术的结合。根据问题的特点，提出解决该问题的仿真优化结构，给出寻找最优货物调拨方案的最佳步长探测仿真优化算法，并对算法的收敛性进行了证明。     

基于离散粒子群算法的协同车辆路径问题

考虑车场容量、不同车型车辆行驶最大里程等约束条件,建立以车辆配送总费用最小为目标的一类带时间窗协同车辆路径问题数学规划模型、即属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物,采用文献[1]中的自适应离散粒子群算法求解该问题并定义了其可能解的粒子的编码方式.最后,通过一个算例得出结论:同普通物流配送情形相比...     

基于遗传算法的3L-CVRP优化问题研究

为提高物流配送效率,降低配送成本,探讨了三维装箱约束下的车辆路径优化问题.在装箱问题与车辆路径优化问题研究现状的基础上,将三维装箱与车辆路径优化进行整合,考虑客户需求、货物装载顺序、车辆尺寸、车辆重心等约束,建立以路径最短、车辆装载容积利用率和载重率最大的多目标组合优化模型,引入权重系数体现决策者偏好并归一化目标函数.设计适用的染色体编码规则,确定遗传操作中选择、交叉、变异方法,选取目标函数为适应度函数,引入最优个体保存策略防止算法的过早收敛,提高算法的准确性,通过Matlab编程实现该优化模型的求解.案例数值试验表明,该模型与算法能够实现装箱与车辆路径的组合优化,算法运行时间为17s左右,相较于引导式局部搜索遗传算法减少了5 s,车辆总行驶里程缩短了7 km.      

市域公路网布局优化模型研究

针对市域公路网布局的特点和要求,对传统的市域公路网布局单目标优化模型进行了扩展,通过将连续变量离散化和引入双层规划方法,建立了市域公路网布局优化双层规划模型,并将模拟退火算法应用于模型的求解,采用Visual Basic6.0语言开发了相应的算法程序,该算法尤其适合求解大规模路网优化问题。应用示例表明了所建模型及算法的可行性。     

燃料电池混合动力客车等效氢耗优化策略

为了改进燃料电池混合动力客车的燃油经济性,基于等效氢耗理论,对燃料电池混合动力系统能量管理算法进行了优化.首先建立了系统瞬时氢耗模型,在该模型中,系统瞬时氢耗分为燃料电池瞬时氢耗和蓄电池等效瞬时氢耗2个部分;而后采用最小二乘算法辨识了蓄电池模型待定系数,求解了系统瞬时氢耗最小化问题,探讨了瞬时优化问题的本质;最后以解析解为基础建立了能量管理优化算法,并在中国城市公交典型工况中进行实车试验.结果表明:该工况下所研究的燃料电池城市客车百公里氢耗为9.3 kg,比采用基于规则的能量管理算法降低2.1%;通过提高燃料电池系统效率、降低整车辅助功率和采用制动能量回收策略可进一步提高系统经济性.     

一类随机库存/运输联合优化问题求解过程分析

研究了由一个仓库和n个客户(如零售商、批发商等,而非产品最终的消费者)组成的物流配送系统,中央仓库的库存如何经济合理地分配给每个客户,使这个系统整体的性能最优的随机库存/运输联合优化问题。这个分配过程需要同时考虑每个客户的货物量以及最佳的配送路线,库存/运输联合优化问题比单纯的库存问题或单纯的运输问题要复杂得多。研究在随机条件下如何基于FPP思想来求解ITIO问题更具有实用价值。描述了所研究问题的特点,讨论了对随机需求量的近似确定化处理过程,建立了刻画问题特征的数学模型。同时重点论述如何将研究的问题转化为CCLP问题及相应的求解过程,并给出具体的算法步骤。     

基于遗传算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面安全滑行问题,将典型冲突限制规则和安全间隔作为约束条件,建立了系统的无冲突滑行路径优化模型。基于遗传算法给出了该问题的优化算法,并进行了实际算例的计算机仿真验证。与不考虑冲突约束条件的最短路径算法的对比结果表明,算法避免了最短路径算法中存在的冲突现象,可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

一种新的公交网络非线性双层优化模型的提出及其求解算法

公交网络优化问题一直是公交系统发展研究的热点之一，国内外学者已有许多不同见解。文章根据现代城市发展及城市交通发展特点，提出了公交非线性双层优化的一种新模型，将PSO算法改进后，结合长春市公交调查数据进行了优化，实践证明模型与算法具有较强的实用性。     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

工程项目进度控制系统的研制开发

对工程项目进度控制的现状与特点进行分析，确定系统的总体结构、划分各大功能模块。深入考虑工程项目受多种随机因素影响，建立系统中的进度计算模型；并以此为基础，采用现代优化计算方法及运筹学中最小截集最大流算法等对资源、工期、成本子以优化；实现对工程项目资源、投资、工期内动态控制。     

基于区间数规划的汽车乘员约束系统不确定优化

文中基于区间数规划法研究了汽车乘员约束系统的不确定优化问题.首先,利用MADYMO软件建立了乘员约束系统的仿真模型,并通过试验验证.接着确定以加权伤害准则为目标,安全带刚度、安全带上挂点位置和限力器的撕裂力与撕裂伸长等为设计变量,座椅和膝盖挡板的刚度为不确定量,并基于区间数规划法将不确定优化问题转化为确定性优化问题.通过拉丁超立方试验设计,建立目标函数和约束函数的近似模型,再利用序列二次规划算法和遗传算法分别作为内外层的求解器进行优化.最终,获得乘员约束系统参数的近似最优解.     

优化多品种货物配装的蚂蚁算法

为充分利用装载工具的装载重量和容积,在考虑货物重量、容积、配装优先级以及混装限制等约束条件下,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,通过引入节点吸引度、构造合理的动态能见度函数以及采取多样化约束处理策略,设计了求解多品种货物配装问题的蚂蚁算法,并对42件不同品种的待装货物装入TBJ10型集装箱的配装问题进行了优化,求解结果实现了集装箱的装载重量和装载容积的同时优化.算例结果初步表明算法是有效和可行的.     

基于后悬架扰度的载货汽车质量辨识研究

针对载货汽车质量辨识问题,设计了一种基于后悬架扰度的质量辨识算法。建立了基于后悬架扰度的质量辨识模型,分析了质心位置变化和坡道角度测量误差对汽车质量辨识的影响。通过建立货厢模型,制定不同类型货物的质量分布规则,模拟出不同载货种类和质量下质心分布情况,得到质心距前轴距离与载货质量之间的关系,提出了汽车质量辨识迭代算法。实车试验表明,所设计的汽车质量辨识算法能够有效估计整车质量,受货物种类和摆放位置的影响小。     

高效配件运作中的物流运输优化探讨

根据售后配件供应运作的实际情况建立了对应的配件物流运输优化(VSP问题)模型,探讨了相应算法,为企业降低物流成本、提高工作效率提供了科学方法,同时为汽车企业售后配件供应建立配送运输调度系统提供了依据,对大型汽车企业售后配件供应的物流运输优化工作具有实用和指导性意义。     

快速公交（BRT）线路布局优化研究

为探讨现有公共交通线网结构下BRT线路布设优化问题,对快速公交线路布设的内部条件和外部条件进行了分析;在此基础上依据快速公交的发展特点,以乘客总出行时耗最小和车公里成本投入最小为目标,建立了快速公交布局优化的模型,并且给出了优化目标和相应约束条件的函数表达式。通过事例分析对BRT线路布设优化算法进行说明,从而得知优化模型具有较高的应用价值。     

基于满意度的公交车调度模型研究

城市公交调度水平的提高,有利于增强公交在城市交通系统中的竞争力。从乘客候车满意度和公交公司运营成本的角度分析了公交车调度问题,建立了以乘客候车满意度为目标的公交线路发车频率优化模型,实现了模型的求解算法,并通过仿真算例进行了实证研究。     

Multi-objective Location-routing Problem in Emergency Logistics as Time Varies

应急物流系统的多目标选址-路径问题主要旨在解决应急物流中心的选址问题、物流中心处理能力的设定问题和各类应急物资车辆运输路径的选择问题.基于既有研究成果,主要考虑时变条件下物资需求的多样性特点,兼顾应急物资类型的多样性特点和物流中心最小处理量要求,以运输路线能力和含有富余度系数的物流中心能力为约束条件,以时间和费用最小化为优化目标,建立了更为完善的多目标0-1混合整数线性规划模型.采用百分比无量纲化技术消除优化目标的量纲,并设计了基于目标规划的模型求解算法.通过算例试验,对比分析了0-1混合整数线性规划模型与既有模型的时间和费用.结果表明,相较于既有模型,该模型所得的选址-路径方案在费用和时间的消耗上都有所下降,更符合应急物流管理的实践工作.