基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

面向层次资质的机场外航服务人员排班研究

机场外航服务人员排班是机场智能调度系统的重要组成.针对目前我国机场外航服务人员排班主要采用人工方式，排班效率低下，员工工作时间均衡性不高，且难以满足多种类约束这一现状，本文充分考虑员工对任务具有层次资质及各类劳动法规约束，以均衡员工工作时间为优化目标，提出了面向层次资质的机场外航服务人员排班模型，并设计了基于禁忌搜索算法的模型求解策略.在首都机场外航服务部实际数据集上进行实验，验证结果表明，相比较于现有人工排班方案，利用本文模型得到的排班方案能满足所有排班约束条件，且在员工工作时间均衡性上有显著提高.     

一种基于时空距离的带时间窗车辆路径问题算法

带时间窗的车辆路径问题是典型的NP难题,一种常用的求解方法是先对顾客分组,后进行路径优化的两阶段启发式算法. 传统算法在顾客分组时主要考虑顾客的空间位置关系,但是忽略了顾客对服务时间窗口的要求. 本文同时考虑顾客的时间和空间特性,提出了一种基于时空度量的顾客分组方法. 在路径优化阶段,本文提出了一种禁忌搜索算法来进行求解,该算法中禁忌的对象不是解,而是这些解的目标函数值的区间,以便于提高收敛效率. 作为验证,本文以Solomon标杆问题集为算例进行演算,结果表明,在窄时间窗约束下,基于时空距离的两阶段启发式算法明显优于基于空间距离的算法,且部分算例的解达到了国内外已发表的最好解.     

车辆数目未知的带时间窗口的车辆路径混合遗传算法

研究带时间窗口的车辆路径问题(VRPTW),主要考虑车辆容量约束、时间窗口约束、最大距离等约束,且完成配送所需的车辆数目不确定,要求在车辆数目最少的条件下再使总的行驶路径最短.用基于邻域搜索的混合遗传算法求解该问题,该算法既具有遗传算法的全局搜索能力,又具有邻域搜索算法的局部搜索能力.在求解过程中,设计新的前置交叉算子进行遗传操作,然后进行互换和逆转等邻域操作.应用MATLAB语言编程进行模拟计算,结果表明该混合遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度,较好地解决了早熟收敛问题.     

Dijkstra算法在后勤补给运输中的应用及其优化

文章在分析传统Dijkstra算法的基础上,针对传统Dijkstra算法存在的两点不足之处,引入了一种优化算法。当后勤补给运输的网络规模较大及其关联矩阵为一个稀疏矩阵时,以上优化算法与传统Dijkstra算法相比,能大大减少计算次数及比较次数,提高运算效率。     

基于遗传算法的750kV变电站故障恢复研究

针对主接线拓扑结构复杂的750kV变电站故障恢复问题,提出一种基于遗传算法的变电站故障恢复方法.该方法通过分析750kV变电站电压等级特性及设备间连接状态,对主接线进行分区处理并构建变电站故障信息矩阵与故障判定矩阵,运用深度优先搜索算法搜索失电区域.在此基础上,根据一次设备当前运行状态构建操作代价矩阵与故障恢复矩阵,以设备操作代价、非故障失电区域最小为恢复目标,利用遗传算法进行求解,获取合理的开关操作表,完成故障区域隔离及非故障停电区域正常供电.算例分析结果表明了该方法的有效性.     

应用改进和声搜索算法分析边坡的稳定性

为提高基本和声搜索算法的全局搜索能力,提出了基于未知解空间探索与已知解空间开发相平衡的改进和声搜索算法。在基本和声搜索算法迭代一段时间后,在当前最好解的周围进行开发,所得的改进解反馈给基本和声搜索算法,继续进行迭代,如此反复,直至没有更好解产生为止。将新算法用于求解边坡最小安全系数,算例分析表明其效率比基本和声算法有较大提高。     

航空公司不正常航班机组恢复模型和算法研究

不正常航班机组恢复问题的建模和快速有效求解对民航资源优化利用、降低民航企业运营成本和提高旅客服务水平至关重要.采用约束规划建模,在ILOG Solver优化组件提供的框架基础上,设计了不正常航班机组恢复问题的禁忌搜索算法.该算法与直接使用CPLEX优化组件相比,提高了邻域搜索效率,能够满足大规模机组恢复问题的时间要求,给出算例验证了算法的实时性和有效性.     

危险废物定位-运输路线安排问题模型和算法研究

随着我国经济的快速发展,人民生活水平的提高,产生的废弃物日益增加,如何处理这些废弃物已经成为政府面临的一个重要问题．因此,许多学者开始研究危险废物的管理问题．针对现实情况,研究了危险废物管理系统中处理和处置中心的定位以及运输路线安排问题,结合实际构建了多目标整数规划模型．数学模型综合考虑了三个目标：（1）总体成本最小化（包括设施建设成本和运输成本）;（2）总体风险最小化（包括运输风险和处理风险）;（3）风险公平最大化．提出了解决问题的两阶段混合启发式算法：禁忌搜索——蚁群算法．给出了一个简单算例进行分析．