轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快递货运是快递运输的主要形式。此类网络的物流优化1＂-3题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题。本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法。该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法。实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益。     

一类功能型布局制造系统调度问题

为有效对功能型布局制造系统进行调度,构建批量零件的加工与搬运时间模型,设计考虑了搬运车辆总投入数量、搬运次数均衡程度、搬运车辆总空载转移时间等指标的基于单运输工序的搬运车辆协作调度算法. 研究结果表明,本算法可为同类型批量零件制定精确的生产与搬运作业计划,生成用于支撑搬运车辆调度算法所需的时间信息;可对搬运车辆进行准确调度,特别是与其他搬运车辆调度算法相比,在搬运车辆总投入数量、搬运次数均衡程度等方面具有明显优势.     

应急物资调运模型研究

针对应急物资调运兼顾调运成本与调运时间的要求,以运力充足为前提条件,建立了基于调运时间最短和运输成本最低的应急物资调运模型。运力充足条件下,应急车辆进行一次运输,运输任务的最终完成时间等于物资供应点与需求点之间的最长运输时间,在某一特定任务完成时间下可运用典型运输问题模型的求解算法求出对应的最低成本,通过分析比较不同运输任务完成时间下的运输成本选择出模型的最优解,最后以一个实例验证了模型与算法的有效性。     

软时间窗和匹配运输下的供应链配送网络优化

针对客户和供应商匹配运输下的供应链配送网络优化问题,在模型中加入客户软时间窗约束、车辆最大行驶距离约束以及设施容量约束,建立了全新的0—1整数规划模型,采用基于整数编码和交换序的离散粒子群优化算法来求解。通过算例将标准粒子群算法（PSO）、局部版粒子群算法（LPSO）和离散粒子群算法（DPSO）的运行结果进行比较,结果表明,DPSO算法可以减少迭代次数,并获得问题的最优解。     

“一罐制”铁水调度优化模型的研究

铁水转运是钢铁生产的一个关键衔接环节,对控制钢铁生产节奏、保证产品质量起着极其重要的作用.钢铁生产新工艺的“一罐制”铁水运输,缩短了钢铁界面流程,使生产的刚性和连贯性增强,对铁水转运系统的要求更高,因此钢铁企业日益重视对铁水转运调度的研究.在对行车起重机＋铁水车“一罐制”铁水转运和调度的研究基础上,分析了新工艺流程中铁水转运系统的特点,对钢铁生产的调度计划进行优化,建立了基于“一罐制”铁水转运多目标径路优化模型,并给出了模型算法.算法实现了新工艺下铁水物流运输的智能优化调度,使铁水运输趋于准点,降低生产能耗.     

基于层次分析法的车联网多因素信誉评价模型

针对车联网（VANETs）场景下存在的恶意车辆节点和虚假信息的问题,提出基于层次分析法（AHP）的车联网多因素信誉评价模型. 该模型综合考虑车辆行为、消息、环境等因素对车辆节点信誉的影响,建立车辆信誉评价模型;面向多应用场景信息（安全行驶、交通管理、商业娱乐）,使用层次分析法量化各因素及不同类型信息对车辆信誉的影响程度;基于反馈机制根据信息的不同类型进行车辆节点的信誉更新,实现车联网车辆的信誉评估. 实验表明,该模型在恶意车辆节点达到25%的情况下,车辆决策正确率能够达到92%以上. 该方案能够有效防止车辆接收虚假信息,准确检测出网络中的恶意车辆节点,提高车辆接收信息的可信度.     

带有生产前运输考虑的无界批处理机的调度问题

以企业生产和内部物流为背景,研究生产前半成品运输与无界批处理机生产的协调调度问题．位于存储区的工件由运输机运送到批处理机上进一步加工,批处理机可以同时加工的工件数量不受限制,但是每加工一批工件需要一定的启动费用．目标函数为总完工时间和总启动费用之和的最小化．提出该问题的伪多项式时间算法,进一步给出一般意义NP-难的证明．对于运输时间相等的特殊情况,提出多项式时间的最优算法．     

一种求解汽车整车混载算法研究

运用改进的C—K节约算法的基本思想,将汽车整车装载与运输路线优化问题相结合统筹考虑,设计一个有效的启发式算法,求解运输车辆的多种车型合理配载及发运路线优化问题,得到较优解,在运输任务要求的时间内使运输费用降到最低,有效地解决汽车整车物流中多种车型的混装运送问题。     

道路营运新能源汽车减碳测算

测算车辆运行碳排放,包括燃料消耗直接碳排放与电能利用间接碳排放。基于质量平衡法得出各种燃料的碳排放系数,基于火力发电煤耗量提出纯电动汽车间接CO₂排放计算方法。采集车辆运营数据与能耗数据,计算出各运输类型与各能源类型车辆CO₂年度排放量,得出电动车辆替代传统燃料车辆后的CO₂减排率。发现除大型柴油公交及中短途城际运输车辆外,电动汽车均有明显减碳效果,小型城市配送车辆减碳率最高,达48.62%。预测火电占比降低及火力发电煤耗量降低后电动汽车的碳减排量,相对于2016年,2020年将再减碳7.07%。     

应用计算机调度货运车辆的算法研究

由于考虑到城市货运调度模型兼有数学与管理两重性质的特点,本文在充分分析现行启发式及规划式两类货运调度算法的基础上,提出两环节规划式调度算法:首先应用运筹学的规划法求得城市货运空车整体调度方案的最佳理论解,然后以此为目标采用组合式算法进一步求出与之相同或尽可能接近的实际解。本算法在拥有100～200辆汽车的城市货运企业进行实际运行试验结果表明,平均每日约可提高里程利用率2％以上。     

基于混合教-学算法的汽车装配线物料供应调度

针对汽车装配线的物料调度问题,以装配线不缺货为约束,构建多设备联合配送的准时化物料供应模型.开展问题域的描述,以优化规划期内的线边库存水平为目标,构建数学规划模型.基于标准教-学算法（TLBO）的框架,提出求解这一复杂组合优化问题的混合教-学算法（HTLBO）.根据问题的特点,设计特定的编码与解码方法,确定各个设备的配送任务及排序.通过融合交换、反转和插入变异算子,构建局部搜索流程,以强化算法的全局开发能力.结合问题的性质,提出基于束搜索技术的剪枝方法,以强化算法的深度寻优能力.开展仿真实验,测试结果验证了该调度算法的可行性和有效性.     

序贯均匀设计在公交优化调度问题中的应用

为了解决公交优化调度问题,建立了该问题的优化模型,利用序贯均匀设计对模型进行求解,并与遗传算法求解该问题作了对比研究,结果表明,序贯均匀设计对解决公交调度问题是有效的,而且比遗传算法更易懂易操作。     

带软时间窗的公共自行车调度路径问题

为了提高公共自行车调度的效率,研究了一种带软时间窗的自行车调度路径问题.首先根据公共自行车调度工作内容,建立多目标调度路径模型,然后设计一种改进的蚁群算法对模型进行了求解.实验结果显示,本文方法求解的调度路径比模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法分别缩短了18.4%、24.3%和13.0%,而且还能有效节约调度车辆.     

并行机生产与成批配送协调调度问题的近似策略

为了提高供应链体系中企业的生产效率,降低生产和运输成本,针对钢铁企业生产与产品配送特点,提出了并行机生产与成批配送协调调度问题.并行机上加工完成的订单以组批的方式配送到相应的客户,每批配送的订单需要考虑运输时间和运输费用,目标为将总完工时间与配送费用之和最小化.通过对问题的最优解进行分析,利用程序划分和动态规划方法,提出了伪多项式时间算法.结果表明,伪多项式时间算法可以成为解决该问题的全多项式时间近似策略.     

基于长方形点过程的遥感图像汽车提取

针对遥感图像中汽车的识别和提取问题,分析大规模数量汽车的分布和排列,提出基于长方形点过程的汽车分布概率模型. 采用先验模型刻画汽车在空间中的分布规律,采用数据项表达模型与图像的联系. 采用模拟退火策略结合可逆跳马尔科夫链蒙特卡洛采样方法,对模型进行优化求解,实现图像中汽车的自动识别和提取. 实验结果表明,所提方法能很好地用于道路和停车场等规则场景,提取精确度达到99%,回收率达到90%;由于先验模型的约束可以很好地解决汽车相互重叠和方向摇摆的问题,汽车提取的效果比传统算法更好.     

危险货物道路运输车辆出行链活动类型识别

针对危险货物运输(危货)车辆出行链上停留节点活动类型的识别问题,提出基于高斯混合模型-隐马尔科夫模型(GMM-HMM)的活动类型识别方法. 对车辆GPS数据构建基于决策树的车辆起停检测模型,提取出行链活动节点,并通过D-OPTICS算法对活动节点聚类得到活动热区;根据活动节点的个体特征、所在出行链的亲属特征和所处热区的群体特征进行多尺度特征体系构建,通过因子分析进行降维处理;利用GMM-HMM构建危货车辆活动类型识别模型,通过Baum-Welch算法进行参数估计,并使用Viterbi算法解码隐藏状态得到出行链各活动节点的类型识别结果. 在小规模实际活动数据集上直接验证所提方法的正确性,还结合活动节点的POI类别,间接评估所提方法对大规模GPS数据的车辆活动类型识别效果. 实验结果表明:在9种活动类型识别任务中,基于GMM-HMM的出行链活动类型识别方法的活动识别率超过80%. 识别结果可用于分析活动行为模式,及时发现异常活动,为危险品运输监管提供有效的决策支持.     

炼铁—炼钢系统铁水运输过程计算机仿真

通过对铁水运输过程系统分析，提出用计算机仿真法解决这一问题。并对某炼铁－炼钢系统铁水运输过程中各作业项目、作业时间进行了实测，经统计检验，确定了各随机变量的分布及其主要参数，建立了模拟模型，并对该系统进行计算机仿真及对仿真结果作了精度分析。     

量子粒子群优化算法在运输问题中的应用

将量子粒子群优化算法用于运输问题求解。用粒子的位置表示运输路径,建立运输路径的数学模型。与遗传算法相比,实验结果表明,该算法在求解运输问题中提高了最优解的精度,且具有较快的收敛速度。     

我国铁路重载运输发展研究

针对我国铁路货运发展方向,结合铁路车辆和既有线路、桥梁现状,通过对国内外重载运输发展现状和相关试验研究资料的调研,从车辆技术进步、线路桥梁与轴重和载荷密度的匹配、既有桥梁整体和局部承载能力、设计理论差异、速度与线路桥梁和轴重的匹配、车长与站线长度匹配等方面对我国铁路重载运输发展条件进行了分析,说明我国既有铁路能满足27～30t轴重重载运输要求.提出了在我国既有铁路路网应发展27～30t轴重重载运输,重载煤运专线应发展32.5t轴重重载运输,矿石和钢铁重载专线应发展35～40t轴重重载运输,重载列车运行速度宜取80～90km/h;应制定轴重27t、30t级通用车辆和轴重32.5t专用车辆标准,同时应结合车辆技术进步和动力学性能改进以及国内外规范对工程规范进行修编,加强工程与车辆装备各行业技术交流的等意见.     

集送一体化动态车辆调度研究

相对传统的车辆调度,集送一体化的调度模式可以解决单向行驶日寸车辆空载问题．动态车辆调度是当前研究的热点．通过动态车辆调度策略,建立动态车辆调度模型,并利用改进蚁群算法对模型进行计算．通过应用实例,运用Mat｜ab对模型进行测试．测试的结果收敛并得到最优解,表明该算法对于解决集送一体化动态车辆调度模型是有效的．