基于启发性规则及关键路径调整的柔性作业调度优化算法

为克服传统进化算法求解较大型柔性作业调度问题计算时间长和结果不稳定的缺点,提出了一种启发性规则求解方法.该方法用一个启发性规则产生初始调度解,再利用一些启发式规则对初始调度过程中的关键工件及关键工序进行搜索,并对关键路径进行优化调整得到较优解,通过比较得到柔性调度问题的优化调度解.用本文方法对典型柔性调度问题进行求解,并与其他算法的求解结果进行比较,对于15×10问题,采用本文方法的计算结果与混合基因算法相同,计算时间为3.2 s,减少了42%;对于23×10及25×10的较大型问题,表明启发性规则的引入能提高求解效率,与传统进化算法相比,更适合求解较复杂的柔性作业调度问题.     

非标准HFS-B问题的设备协同调度研究

在同贝位边装边卸工艺的集装箱作业环境中,提出了一类非标准的HFS-B问题,即同时存在2种方向互逆的工件流、与紧前紧后机器相关的准备和处理时间.这类来自港口背景的非标准HFS-B问题,主要涉及空间位置决策、任务分配和设备调度等子问题的决策,目标是makespan最小.鉴于HFS-B的NP-hard特性,在分析设备顺序约束和协同关系基础上,基于Fill ratio启发式、表调度理论和设备的状态空间变换,设计了3阶段决策的启发式算法.基于阶段的下界理论和makespan的下界理论,对多个实际的大规模案例进行仿真分析,结果表明:算法的makespan与理论下界的最大偏差不大于7%,具有良好的实用性.     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。      

基于随机交箱的堆场出口箱箱位分配研究

集装箱堆场出口箱在贝位内的箱位分配直接影响装船时取箱作业效率。文中针对集装箱堆场出口箱箱位分配问题,从装船取箱时堆场贝位内最小化翻箱的角度,建立取箱作业翻箱量最小的数学模型,从源头上寻求减少装船时翻箱的方法。在研究进场出口箱已有堆放策略的基础上,分析了贝位内堆放方式对翻箱的影响,提出一种基于重量等级的混合堆放方法,并用启发式算法为出口箱在贝位内分配具体箱位。最后通过比较不同堆放方式下的翻箱率来评价方法的优劣。实例结果表明,文中算法可以有效解决出口箱的箱位分配问题,减少装船取箱时贝位内的翻箱次数。     

考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解. 算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益. 在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡. 实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.     

基于SSI-PSO的汽车碰撞试验时序数据处理与分类方法

为实现汽车碰撞试验假人响应曲线数据集的类别辨识,研究了面向智能优化算法的问题转换与构造方法。针对假人曲线数据的特征处理与分类过程,提出了一种基于社会蜘蛛粒子群优化算法（SSI-PSO）的碰撞试验多变量时序数据特征选择与分类方法;利用汽车碰撞试验采集的假人曲线数据,测试和验证了该方法。结果表明：本文方法可获得面向假人曲线数据分类的最佳特征组合方式与较小规模的神经网络结构;该方法的假人曲线分类模型性能提升17.5%、分类精度达到96.5%。因而,实现了对碰撞试验假人响应曲线标注信息的有效分类。     

一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。     

带时间窗的随机需求车辆路线问题的模型研究

车辆路线问题是考虑在车队为一些有需求的顾客运送货物时如何安排行驶路线，从而使服务效率达到最高，在原有车辆路线问题的基础上，着重考虑车辆路线问题中顾客需求的随机性及顾客接受服务的时间窗约束，运用机会约束规划的方法，建立了新的随机模型，并用遗传算法进行启发式求解，得到了良好的数值解，为车辆路线问题的进一步研究提供了参考．