启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题,而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题.针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵,提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式,并针对神经网络依赖初始解,提出了启发式算法与神经网络相结合的方法,并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式.实验仿真结果表明了该方法的有效性.     

出口集装箱堆场位置的优化

出口集装箱堆场位置的确定是集装箱堆场管理中的重要环节,其对缩短集装箱船在港停留时间,提高集装箱码头作业效率有着重要的意义。提出了一种优化出口集装箱堆场位置的启发式优化算法,模拟试验表明该算法能够在保证装船质量的同时,有效提高集装箱码头装船效率。     

基于导向搜索算法的电力系统无功优化

采用导向搜索算法(OSA),以实现电力系统的无功优化.该算法将搜索个体模拟为人的搜索行为,搜索对象(目标函数最优解)模拟为可向搜索个体传送导向信息的智能体,以使搜索个体和搜索对象间可相互通讯.为验证该算法的有效性,以IEEE 57和IEEE 118节点测试系统为例进行了仿真,并与全面学习粒子群优化算法(CLPSO)和自适应遗传算法(AGA)的结果进行了比较.结果表明:导向搜索算法能得到高质量的全局最优解,IEEE 57和IEEE 118系统优化后的网损可分别减小13.871%和13.223%.     

基于鲁棒性的竞争环境下枢纽航线网络优化设计

针对当前航空运输网络的逐步复杂化,通过对枢纽机场选址模式的分析,研究 竞争环境下枢纽航线网络设计方案.首先,在一定的航线网络基础上,定义了旅客效用函 数及捕获能力函数.然后在原有枢纽的基础上,以从竞争者那里获得的最大捕获流为目 标,选址新的枢纽,建立竞争环境下枢纽逐步选择模型,并且设计了求解模型的高效算法. 最后,通过随机产生的案例应用模型,分析模型中各参数变动的情形下,所得枢纽解的情 况;同时,通过枢纽解对计划延误时间的敏感性分析,验证最优枢纽解的稳定性,进而验 证模型的有效性.该模型可为航空公司的航线规划人员提供依据.     

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。      

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

基于改进布谷鸟搜索算法的架桥机结构损伤识别

针对架桥机结构损伤的特点及布谷鸟搜索算法存在收敛速度慢、缺乏活力等问题,从动态发现概率、步长和莱维飞行三个方面对布谷鸟搜索算法进行了改进.以TLJ900型架桥机的主梁为研究对象,针对裂纹损伤,以固有频率和模态保证准则作为损伤检测的指标,用改进后的布谷鸟搜索算法对架桥机的结构进行了损伤识别.仿真结果表明：与其他智能优化算法相比,改进算法的收敛速度和全局寻优能力有明显的提升,能更准确的判断出架桥机结构损伤的位置和程度,故障识别精度更高.