中枢辐射航线网络的鲁棒优化方法研究

文章针对需求和成本具有不确定性的航线网络优化设计问题展开研究,将开辟航线的费用考虑在内,建立了严格的无容量限制的多分配中枢辐射航线网络鲁棒优化模型,并将Be nders Decomposition算法加以改进,给出了模型的求解方法,通过实例进行分析,验证了方法的可行性.结果表明,与确定情形下的最优解相比,得到的鲁棒解可以适用于多种可能发生的情景.     

多分配枢纽站集覆盖问题的随机p- 鲁棒优化模型及算法

枢纽站选址是轴辐式网络优化设计的重要问题,枢纽站覆盖则是该问题的一个类型.考虑枢纽站建站成本和节点间运输距离的不确定性,结合随机优化和鲁棒优化方法,建立了完备轴辐式网络中多分配枢纽站集覆盖问题的随机-鲁棒优化模型;采用二进制编码,对量子粒子群算法进行改进,加入免疫思想,设计了免疫量子粒子群求解算法.最后通过算例对模型进行仿真计算,结果表明了该模型及算法的可行性和有效性.     

基于改进鲸鱼优化算法的血液供应链网络多目标鲁棒优化设计

为解决血液供应链网络设计中的不确定性问题,建立了一种血液供应链网络多目标鲁棒优化设计模型。首先,针对带有5个节点的血液供应链网络,建立考虑安全库存的、目标为成本最小、存储时间最短的优化函数,并采用ε约束、Pareto最优和鲁棒优化方法对已建模型进行处理,将多目标问题转化为单目标鲁棒问题;其次,对原有鲸鱼优化算法（WOA）进行改进,引入差分算法的交叉和变异理念,增强了搜索能力并改善了局限性,从而得到差分鲸鱼优化算法（DWOA）,并采用此算法对处理后的模型求解。通过数值实例,验证当测试问题相同时,优化模型在需求短缺方面比确定模型的短缺量平均少76%。因此,所提优化模型在应对需求短缺时更具优势;通过仿真对比分析图像,得出DWOA相比WOA、粒子群优化（PSO）算法和遗传算法（GA）中断时间更短并且成本更低。     

基于改进HBA算法的生鲜闭环供应链网络鲁棒优化设计

针对生鲜闭环供应链网络设计问题,建立了一种基于生鲜闭环供应链网络的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题。首先,针对涵盖五个节点的生鲜供应链网络结构建立了多周期、多产品,以最小化成本、最小环境影响为目标的混合整数规划模型,采用模糊折中规划与区间数据鲁棒优化方法进行处理;其次,在原有蜜獾算法的基础上引入差分进化原则,增强算法的全局搜索能力与收敛速度;最后,通过MATLAB数值分析与仿真实例表明,所提鲁棒优化模型与蜜獾算法在求解生鲜闭环供应链网络设计问题中具有明显优势。     

基于鲁棒优化理论的电梯群控调度策略

论文针对不确定线性优化问题,研究其不确定集的选择,初始不确定鲁棒优化模型的建立,以及基于该模型的鲁棒对等式转化问题.然后将鲁棒优化建模方法应用于电梯群控调度问题,建立其鲁棒优化模型,解决了交通流不确定性的影响,从而使调度结果更为合理.结合电梯群控虚拟仿真环境,设计了电梯群控鲁棒优化调度算法,并进行仿真验证.通过与其他调度算法的比较,证明了鲁棒优化调度算法在不同交通流F均具有优良的性能和适应能力.实验表明,鲁棒优化调度方法可以解决交通流预测误差的影响,很好地改善电梯群控调度性能.     

不确定条件下控制分配问题的鲁棒优化方法

针对具有冗余执行机构的过驱动系统, 在考虑控制效率不确定性的条件下, 提出了一种基于鲁棒优化理论的控制分配算法. 研究了原始不确定鲁棒优化模型的建立和基于椭球不确定集的鲁棒对等式的转化问题, 并推广到可由锥二次不等式表示的不确定集的情况. 讨论了鲁棒优化控制分配算法的求解方法及其计算复杂度. 最后, 针对多操纵面飞机的最优控制分配问题与传统算法进行了仿真比较, 结果表明鲁棒优化算法能有效降低控制效率不确定性的影响, 使分配结果更为合理, 从而具有更好的鲁棒性, 同时能有效提高操纵面故障情况下闭环系统的控制重构能力, 很好地改善了飞控系统的性能.     

时滞和参数不确定的供应链动态模型及其鲁棒H∞控制

研究了不确定环境下的供应链运作问题,并建立了具有生产时滞、成本参数和需求不确定性的供应链动态模型.分析了供应链的鲁棒运作,采用鲁棒H∞控制策略和线性矩阵不等式(LMI)算法处理供应链系统鲁棒运作问题.借助供应链库存状态的静态反馈控制,使供应链动态系统达到抑制不确定性干扰的作用,并使供应链运作达到理想总成本.最后,通过仿真计算验证了所得结果.     

碳税影响下再制造物流网络鲁棒优化模型

为了解决不确定环境下低碳再制造物流网络设计的问题,在政府征收企业碳税的情况下,综合考虑网络中再制造产品需求量和废旧产品质量的不确定性以及设施选址和节点间运输路线的决策问题,采用鲁棒优化方法,以碳税成本和物流成本之和最小化为目标,建立了再制造物流网络鲁棒混合线性规划模型。通过案例验证了鲁棒模型的可行性,就税率和不确定参数的变化进行分析,表明鲁棒模型的决策具有实用性和有效性。     

基于互质因子摄动的系统非脆弱鲁棒解耦控制

研究对象和控制器存在互质因子不确定性时闭环系统鲁棒稳定和非脆弱鲁棒解耦控制问题,得到了闭环系统具有鲁棒稳定性和鲁棒解耦性能的充分条件,给出了鲁棒控制器的优化设计方法.     

NCS系统中二自由度内模控制器的优化设计

针对网络化控制系统中网络时滞与对象模型不确定性,提出了一种二自由度内模控制器的优化设计方法。该控制器能够实现设定值跟踪与扰动抑制过程解耦,同时在对象模型失配情况下,系统具有较强的鲁棒稳定性。对于控制器的参数采用了混沌算法进行优化,以直线伺服系统为对象的仿真实验证实了此方法的可行性。     

应对枢纽失效的轴辐式网络枢纽备份

为提高轴辐式网络可靠性,在初始枢纽失效时保持轴辐式网络正常运转,提出了一种轴辐式网络枢纽备份优化方法,给每一个枢纽点选择一个备份枢纽,使轴辐式网络初始成本和备份成本总和最优。首先,在轴辐式网络基本模型中引入枢纽备份变量,建立非线性规划扩展模型,通过变量代换的线性化方法,将扩展模型线性化,用数学求解器CPLEX求解轴辐式网络枢纽备份小规模问题。然后,增加轴辐式网络节点规模,设计遗传算法求解大规模轴辐式网络枢纽备份优化问题。最后,在CPLEX和遗传算法中,调整初始轴辐式网络成本和备份成本比例权重,分别得到初始成本、备份成本、枢纽选址与备份枢纽的精确解和优化解。算例实验得出初始轴辐式网络、备份枢纽以及目标函数最优值。实验结果表明,所提方法备份枢纽分担了初始枢纽的流量和容量,当初始枢纽失效时,备份枢纽可以承担初始枢纽的运输任务让轴辐式网络继续运转。该枢纽备份优化方法可应用于应急物流和物流网络安全管理方面。     

基于背压路由算法的离港飞机滑行路径优化

针对现有优化算法仅从最短路径或最小滑行时间的角度出发,忽略了航空公司满意度和滑行道负载率对滑行道调度影响的问题,提出了基于背压路由的离港滑行路径优化算法．算法首先将离港滑行路径优化问题等价转化为网络拓扑结构中的路由搜索问题,然后利用背压路由算法求解具有最大航空满意度和最小滑行道负载率的滑行路径．对国内某枢纽机场实际运行数据的仿真结果表明,运用该算法获得的滑行路径在保证跑道及滑行道效用的同时,能够有效减少飞机滑行时间,改善机场拥塞问题,缓解机场容量与需求的矛盾,提高机场运行效率,为离港航班滑行路径优化提供了新的研究思路．     

基于Prim-DMGA算法的闭环供应链网络鲁棒优化研究

针对不确定环境下的闭环供应链网络优化问题,在需求不确定及设施中断风险的条件下,基于鲁棒对等优化方法建立了一种以闭环供应链网络总成本最小为目标的鲁棒优化模型,以解决供应链网络中的不确定性问题,并提出了Prim-DMGA。首先基于Prim算法得到高质量的初始种群,其次让路径规划方案和设施选址方案在两层自适应GA的不断反馈中达到最优。实验结果表明,Prim-DMGA得到的目标函数值优于单层Prim-MGA与传统GA,且在求解大规模算例时,求解结果优于CPLEX软件。研究结论表明,Prim-DMGA能以较少的计算时间获得质量更优的解,鲁棒优化模型可以有效减少不确定因素带来的不利影响,提高闭环供应链网络的鲁棒性能。     

A conditional p-hub location problem with attraction functions

We formulate the competitive hub location problem in which customers have gravity-like utility functions. In the resulting probabilistic model, customers choose an airline depending on a combination of functions of flying time and fare. The (conditional) follower's hub location problem is solved by means of a heuristic concentration method. Computational experience is obtained using the Australian data frequently used in the literature. The results demonstrate that the proposed method is viable even for problems of realistic size, and the results appear quite robust with respect to the leader's hub locations.     

基于WCVaR的易逝品生产分销网络优化策略

针对需求信息概率分布部分已知下的易逝品生产-分销网络,引入最坏条件风险值(WCVaR)对易逝品的生产-分销网络进行风险度量。在考虑产品生产、物流量分配、运输路径选择等因素对生产成本、运输成本、存储成本以及缺货损失影响的基础上,建立满足一定服务水平下最坏情景网络风险值最小的优化模型,并通过最小化生产-分销网络的尾部风险损失实现易逝品生产-分销网络最佳优化策略。模型数值仿真结果表明:相比稳健优化,WCVaR方法不仅能处理更具波动的不确定,而且具有更优的稳定性;当需求变量为混合分布时,WCVaR优化模型可较好解决生产-分销网络不确定优化问题。     

A two-stage robust optimization approach for the mobile facility fleet sizing and routing problem under uncertainty

We propose a two-stage robust optimization model for the mobile facility fleet sizing and routing problem with demand uncertainty. A two-level cutting plane based method is developed, which includes an algorithm to generate problem-specific lower bound inequalities in the outer level, and a hybrid algorithm in the inner level that combines heuristic and exact methods to solve the recourse problem. Numerical tests show that the design and operation from the proposed method outperforms other solution approaches. The efficiency of the proposed solution algorithm in identifying the optimal solution is quantified and the robustness of the proposed model is demonstrated for varying degrees of uncertainty in demand.