基于船舶大修的人力资源优化配置研究

船舶大修作业是一项维修项目范围广、种类多且复杂的系统工作,修船项目之间存在着复杂的维修次序约束.在维修人员有限且维修能力不同的情况下,合理的分配人力资源将会缩短维修任务的完成时间.文中在船舶大修所编制的修理单(即维修次序)既定的情况下,对维修人力资源进行优化配置,以维修人员数量和能力差异为约束,完成维修任务为目标建立维修人力资源的优化模型,并用遗传算法对模型进行求解得出最佳分配方案,以缩短维修工作时间,降低船舶停运损失.     

公交站场选址布局优化模型和算法

现有研究没有将公交站场选址和线路车辆停放调度作为一个整体,无法发挥整个公交系统的最大效率.针对此缺陷,根据不同线路的首末站在时间和空间上的停车需求不平衡性,综合考虑车场能力、建设成本和最大里程等现实因素,以极小化所有公交车的行驶里程为目标,建立一种公交站场选址布局优化模型,确定站场的最佳位置和泊位数,将各线路的所有车辆安排至相应站场.根据问题特征,设计求解该问题的两阶段启发式算法,给出了具体求解流程,并分析其计算复杂性.最后,结合一个算例,计算最佳的公交站场选址方案,分析参数灵敏性对其布局的影响程度,从而验证模型和算法的有效性.     

基于粒子群算法的多配送中心选址研究

配送系统设计时,除了使系统的总费用最小外,还要满足各个需求点对时间的要求.综合考虑选址的物流成本和服务水平,在说明了建模的假设条件后,以经济性为决策目标,以时效性为约束条件,建立了带时效性约束的单个产品混合整数非线性规划模型.根据模型的特殊结构和粒子群算法解决复杂问题的优势,运用粒子群算法进行了求解.将多配送中心选址模型及算法应用于某一快递企业的选址问题,用实际调研的数据得出了一个最优选址方案.     

公交加气站选址布局优化模型和算法

针对不同线路的车辆加气需求在时间和空间上的不平衡性,将加气站抽象为多服务台排队系统,综合考虑车辆行驶、排队加气、加气站的位置对公交运营的影响等现实因素,以加气站的建设费用最小为第一目标,以极小化所有公交车的加气成本为第二目标,建立一种多目标公交加气站选址模型.根据问题特征,利用约束法,将之转化为单目标问题,设计求解该问题的遗传算法,定义解的编码方案、适应度函数、产生初始种群的启发式算法等.最后,结合一个算例,计算最佳的公交加气选址方案,分析加气站的能力对其布局的影响程度,从而验证模型和算法的有效性.     

资源约束下城市轨道交通基础设施维修任务安排优化模型

针对城市轨道交通基础设施系统组成复杂、维修任务繁多、维修资源有限的特点,在分析不同类型维修任务需求的基础上,研究资源约束下基础设施维修任务的长期安排方法。考虑作业工队、维修设备等限制条件,建立基于混合整数规划的优化模型以安排任务的开始时间和持续时间,实现任务执行费用和惩罚费用的最小化。通过引入作业时间占用约束以减少任务作业冲突并提高维修任务安排的可实施性。针对约束复杂的大规模问题,设计综合求解器和启发式方法的并行混合算法进行求解。案例研究表明：考虑维修任务作业时间对提高维修任务安排的可实施性具有重要作用,所构建模型可有效协同安排不同类型的维修任务并节省维修费用,为城市轨道交通基础设施的长期维修任务安排提供决策支持。     

考虑路段失效的军事物流配送中心选址模型

针对战场保障网络常常遭受敌人打击的现象,建立了考虑路段失效的军事配送中心可靠选址模型.模型为双层规划形式,上层规划的目标是优化系统在无路段失效和出现路段失效时所覆盖的总的需求量,下层规划的目标是最小化某一路段失效时系统覆盖的需求量.采用启发式算法求解下层规划,运用遗传算法求解整个模型.通过一个算例验证模型的优越性和算法的有效性.算例结果表明,尽管模型所得选址方案在无路段失效时覆盖的需求量,小于不考虑路段失效的最大覆盖模型选址方案覆盖的需求量,但在最佳路段失效时模型选址方案的覆盖效果优于后者.     

��������·��·����ά�޼ƻ��Ż�ģ��

制定铁路线路养护维修计划既要保证线路充分维修,又要兼顾经济效益.为此,以区域路网为研究对象,建立了基于整数规划的铁路线路养护维修计划优化模型.模型考虑了路网中线路之间维修资源的约束,以维修时间和股道占用状态为决策变量,以股道占用费用、维修费用及惩罚费用总和最小化为目标,通过集中安排线路中各项养护维修活动节省维修支出,减少维修活动对股道的占用时间进而达到优化目的.基于启发式算法设计了模型求解方法,仿真实验结果表明,模型具有较好的实用性,能够为编制铁路线路年度养护维修计划提供决策支持.     

混合交通网络充电站选址模型

电动汽车充电站的合理布局对减少里程焦虑,提高出行舒适度及电动汽车的普及起到了关键作用。本文针对电动汽车充电站建立了基于随机用户均衡的双目标双层规划选址模型。上层模型考虑政府的目标,为系统最优模型,以最小化系统旅行时间和温室气体排放为目标,采用NSGA-II算法求解;下层模型考虑用户的目标,为随机用户均衡模型,考虑带里程约束的多车型混合交通网络分配问题,采用MSA算法求解。最后的算例结果表明电动汽车渗透率、交通组成模式、财政预算水平对充电站最佳选址有较大影响,论证了该模型和算法的有效性以及在实践中的可行性。     

基于拉格朗日分解的电动汽车充电路径优化

针对电动汽车充电路径优化问题,构建简单有效的车辆充电网络,考虑车辆剩余电量和充电站服务能力约束,以车辆行驶总时间最小为优化目标,建立基于多商品流的0-1整数规划模型.在拉格朗日分解框架下,构造所建模型的对偶问题,并利用次梯度算法对其求解.次梯度迭代过程中,对偶问题能够被分解为易处理的最短路径问题和半指派问题.通过应用标号算法求解最短路问题,设计有效的启发式方法求解半指派问题.仿真计算表明,求解算法能够在很短时间内达到非常小的优化间隙,验证了所提方法的可行性.     

铁路应急物资储备点选址

为求解满足应急时间约束及数量最少的铁路应急物资储备点选址问题,分析了铁路应急物资储备点选址问题的独特性,将复杂的铁路路网简化为路段,依托供需可达矩阵建立数学模型,结合改进的分支剪支搜索方法给出了求解程序,并以某铁路局的应急物资储备点选址问题为例进行了实证分析.分析结果表明:选取阎良作为防洪物资储备点符合实际情况,该模型...     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

时变单车路径问题建模及算法设计

讨论了一类时变单车配送路径优化问题。综合考虑车辆行驶速度随时间、路段不同而变化的特点,及车辆为多条路线上的客户提供服务时对车辆路径优化的影响,建立了以配送完成时间最早为优化目标的时变单车配送路径优化模型。在行驶时间满足FIFO规则下,设计了基于Inver-over操作的PSO启发式算法及满足贪婪配送策略下的动态规划精确求解算法,并讨论了增加贪婪补货策略的单车配送路径问题解与原问题解的关系。最后分别用两种算法对算例进行求解,并通过对求解优化结果及计算时间的对比分析验证了IOPSO算法的有效性。     

带轴重约束货物平衡装载问题优化研究

针对考虑轴重约束集装箱卡车货物优化装载问题,建立以最大化装载率和负重心偏离度为目标,以平衡及轴重为约束条件的数学模型,设计改进型贪婪自适应搜索算法（IGASP）对问题进行求解.算法先基于启发式方法构造布局方案,再结合重心边界条件分析对获得方案进行可行性分析,对违反约束装载率较高的方案提出了两种重心调整的方法,进而将有关过程融入贪婪自适应搜索形成解的改进机制实现问题优化求解.基于现实算例的试验分析,证明所提方法求解带轴重约束货物平衡装载问题具有较好效果.     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

������ɢ����µĹ��������мƻ��Ż��о�

提出飓风等自然灾害条件下运用公交车进行居民紧急疏散的优化模型. 最优公交车疏散运行计划问题可转化为不确定性需求的选址—路径优化模型,目标函数是使总疏散时间最小. 选址—路径优化模型用于确定最有效的公交车集结点服务区域和将人员从受灾区域转移到指定避难所或安全地区的最优线路,并设计遗传算法、神经网络算法和爬山算法结合的混合启发式算法. 通过美国密西西比州格尔夫波特市的实际数据对所提出的模型进行验证. 实验结果表明,混合遗传算法在求解效果和效率上都优于传统的遗传算法.     

��׶δ�ʱ��Լ���ı�ߴ�װ�������Ż��о�

多阶段带时间约束的变尺寸装箱问题,是将一般的变尺寸装箱问题(VS-BPP)置于动态环境下并加入时间约束而形成的.通过合理的计划对多阶段、有交付时间要求的物品选择箱子进行装入,达到包括箱子使用成本及与物品相关时间成本在内的总成本最小化的目的.问题具有复杂、动态的特点,其在现实中的应用很多.本文将一般的带时间约束的VS-BPP置于多阶段研究框架内,建立了基于确定信息的静态模型和基于滚动更新信息的动态模型,根据问题的特点设计了基于最佳适应规则与迭代松弛定界法相结合的启发式构造算法进行求解.经过实例的运算和分析,证明了方法在求解该问题时具有有效性.     

考虑一致性约束的车辆路径问题综述

车辆路径问题是物流和交通运输领域的研究热点.近年来,为应对激烈的市场竞争,越来越多的企业开始关注如何在降低成本的同时保证服务效率和服务质量.实践表明提高车辆路径方案的一致性不仅可以提高服务效率,还能显著提高客户满意度.因此,考虑一致性约束的车辆路径问题(又称一致性车辆路径问题)应运而生.一致性车辆路径问题是相对较新的车辆路径问题变种,相关成果具有重要的实践和学术价值.随着多样化一致性约束的提出以及相关数学模型和优化方法的迭代更新,目前针对一致性车辆路径问题已有一定数量的研究积累.本文从车辆路径问题的分类、一致性车辆路径问题的背景介绍、模型、求解算法等方面对该问题进行了综述.在一致性车辆路径问题中,一致性约束主要有时间一致性、人员一致性和路线一致性要求.时间一致性和人员一致性约束较为常见,路线一致性约束则相对更为新颖.一致性车辆路径问题的求解方法以启发式算法为主,尤其是大、中型实例(时间周期5d,客户数量50以上)的求解;而部分精确式算法对中小型实例(时间周期3～5d,客户数量50及以下)也展现了良好的性能.     

基于改进差分进化算法的出租车合乘问题研究

在现有出租车合乘问题研究基础上,考虑乘客模糊时间窗、合乘意愿等因素,建立 更符合实际的多对多合乘模型,并使用改进的差分进化算法进行求解.该算法设计了一种分段 实数编码方案、基于个体排序的缩放因子F 与交叉概率CR及混合轮盘赌的半贪婪选择策略. 仿真结果表明：所提算法的求解效果优于传统差分进化算法与遗传算法,是解决该类问题的 有效方法;与非合乘模式相比,所建模型成本减少、服务乘客数增加,模型合理有效;同时分析 了模糊时间窗、合乘意愿2个因素对模型求解结果的影响.     

求解预支约束下商品批发零售问题的近似算法

研究了求解预支约束下批发零售问题的一种新的近似算法,这一算法是一种改进的贪婪算法,即将部分穷举法与贪婪算法相结合并从理论上分析了该算法的可靠性和有效性,最后得出了该算法的性能保证为1-e-1.     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.