质量体积双约束下车辆装载与配送路径联合优化研究

目的 针对质量与体积共同限制的配送路径问题,综合考虑订单不可拆分、货物的体积等约束,构建包含路径最短和装载率最高双目标的车辆装载与配送路径联合优化模型。方法 在车辆路径优化模型的求解方面,首先利用聚类算法对配送区域进行划分,然后通过车辆的载质量判断是否能进行站点货物的配送,最后利用遗传算法求得最优路径。在三维装载模型的求解上使用贪心算法和基于块的启发式算法,解决了货物的装箱问题。结果 基于某公司具体实例对模型与算法的可行性进行了验证,优化后配送的车辆减少了1辆,配送距离减少了154.247 km,平均装载率达到了93.89%,节省了企业的配送成本。结论 所构建的模型以及求解的算法可以提高装载率和配送效率,为解决车辆装载与配送路径联合优化问题提供理论依据。     

改进智能水滴算法在车辆调度问题中的应用

目的克服标准智能水滴(IWD)算法泥土含量更新对象较为单一的缺点,提高其求解车辆调度问题的全局搜索能力。方法在IWD算法基础上,设计一种改进智能水滴(IIWD)算法用于车辆调度问题的求解。引入次优解集合的概念,每次迭代结束后同时更新最优解集合和次优解集合中的泥土含量;设计浑沌扰动机制,对陷入局部最优解的智能水滴进行浑沌扰动;根据车辆调度问题的特点,提出求解车辆调度问题的IIWD算法。结果得到含有8条子路径,总行驶距离为842.60 km的最优调度方案,相对于标准IWD算法(941.35 km)和遗传算法(860.76 km)的求解结果分别缩短了98.75和18.16km。结论与遗传算法和标准IWD算法相比较,IIWD算法在求解车辆调度问题时收敛速度更快,全局优化能力更高。     

考虑装载顺序约束的航空货物装箱问题研究

目的 以航空货运背景下流水线上货物的装箱问题为研究对象,旨在最大化地利用集装箱装载空间.方法 在考虑货物装载顺序、质量、体积、不重叠、稳定性等一系列现实约束的条件下,建立集装箱堆码模型,设计一种拟人启发式与遗传相结合的组合启发式算法.首先通过设定规则并赋予权重,得到有序可放置点集合,采用拟人启发式算法构建货物装载策略,得到初始装箱方案;然后通过遗传算法中的交叉、变异操作对方案进行寻优,在可行方案中选出集装箱空间利用率最大的装箱方案;最后采用某机场物流公司的实际货物数据进行实验,并实现装载方案的可视化.结果 相较于混合模拟退火算法,组合启发式算法收敛性好,搜索速度快,能够在较短的时间内得到空间利用率较高的装载方案,货物垛形规划更为紧凑,稳定性更高.结论 所提算法对于不同种类的货物有着更好的适应性,能够实现强异构货物的合理布局,保证了货物装载过程中垛形的稳定性,可为航空货物装箱问题的工程应用提供参考.     

基于混合遗传算法的多箱型三维装箱问题研究

目的 提高电商仓储领域打包环节包装箱的利用率。方法 针对电商仓储领域多箱型多种物品类型的三维装箱问题,建立混合整数规划的数学模型,设计基于启发式经验规则和多种算子组合的装箱过程模块算法。分别从装箱顺序和带有改进型算子这两方面设计多箱型三维装箱问题混合遗传算法,对装箱方案进行优化。结果 经实验证明,在装箱顺序优化环节PSO–HGA算法系列中,PSO–HGA–S1算法最优。在带有改进算子的混合遗传算法中,IPO–HGA–S1算法最优。结论 文中设计的混合遗传算法能很好地提高电商仓储领域打包环节包装箱的利用率。     

武器维修器材分层装箱算法研究

武器维修器材装箱问题是一个复杂的多约束组合优化问题。在考虑实际约束条件下,分析了武器维修器材装箱问题,采用空间分割、分层装载和最优选择等策略,提出了一种基于启发式的武器维修器材装箱算法,较好地解决了武器维修器材的优化装载问题。     

单一规格物体二维矩形条带装箱问题解法研究

为了克服用启发式算法及智能搜索法解决单一规格物体二维矩形条带装箱问题耗时过长的缺陷,提出了新的解法和思路.用线性规划法分别在2个维度求最优解,以最好的方案作为近似最优解,可大幅度缩短求解时间,获得满意的近似最优解.     

基于双向同步A*算法的AGV路径规划仿真研究

目的解决A*算法在搜寻过程中查询的节点非常多、耗时较多等问题。方法通过对传统A*算法进行改进,得到改进双向同步A*算法,使算法从起点和终点同时搜索路径,并且对启发函数进行改进。为验证改进算法效果,以仓储AGV为例进行二维与三维仿真。结果改进双向同步A*算法在不同的地图下,耗时分别减少了39.1%,34.3%,34.6%,搜索节点最多减少了140,路径长度基本一致。结论改进双向同步A*算法较传统A*算法能够更加高效地规划出最优路径,兼顾路径最优和出行复杂度低,提高了检索效率,能够有效解决查询节点多、耗时多等问题。     

基于多重约束的飞机移动装配线作业调度优化

基于对飞机移动装配线作业多重约束的分析,建立了作业调度优化问题的整数规划模型,提出了组合优先规则WRST以及基于此规则的启发式算法.WRST综合考虑了最迟完成时间、资源以及空间稀缺度三个指标;而算法设计包括基于WRST规则的作业拓扑排序和作业资源分配两阶段.数值试验结果显示基于WRST规则的启发式算法求解质量高,求解速...     

一种求解船舶配载问题的混合遗传算法

通过对生产实际中散装货船的多品种、大批量货物的配载问题的分析,总结了散装船舶配载问题的特点和钢铁产品的货物堆装规则;以船舶舱容限制、允许重量和货物堆装规则为约束条件,以提高仓容利用率和装载效率为优化目标,构造了一种混合遗传算法来解决此类多目标、多约束的组合优化问题,即①用启发式算法确定各舱货物的具体摆放方式,满足货物装载质量要求,②遗传算法调用启发式算法,计算配载指标,来确定货物在各舱的分布,以满足各舱的仓容限制,提高仓容利用率和装载效率.     

基于退火算法的物流配送网的求优研究

模拟退火算法是一种启发式算法,是受到加热紧缩的退火过程所启发而提出来一种求解组合优化问题的一种逼近算法。算法要优于传统的贪婪算法,避免了陷入局部最优的可能,从而达到全局最优解。在物流配送网络中经常为有一些寻求最短路径等问题出现,为了能够达到最短、最优、最经济等,需要进行物流配送路径寻优。文中采用模拟退火算法进行一个示例的验证,效果证明可行。     

改进麻雀搜索算法求解多目标低碳冷链物流车辆路径问题

目的 在传统冷链物流的车辆路径问题模型基础上,考虑服务节点和车辆运输过程中产生的碳排放,并加入客户满意度,在有限资源情况下最小化路径成本和最大化客户满意度。方法 构建多目标低碳冷链物流车辆路径问题模型,将爬山算法局部搜索思想应用到麻雀搜索算法中,形成改进麻雀搜索算法,并用其对上海市某区域内的冷链物流配送路径优化问题算例进行求解。结果 通过与改进前及其他2种智能优化算法运行结果进行对比发现,改进后的麻雀搜索算法具有更快的寻优速度和更好的寻优能力,且改进后的算法对模型的碳排放效用性更高。结论 基于国家的低碳政策,设计出符合当下实情的低碳冷链物流运输模型,通过改进优化算法设计运输方案,验证了爬山算法局部搜索思想对麻雀搜索算法进行改进的有效性及所构建低碳冷链物流车辆路径模型的合理性。     

单线超市车辆配置与路径问题优化研究

为解决工位对物料需求紧迫程度不同,进而影响配送优先顺序的问题,提出考虑工位配送优先级的单线超市车辆配置及配送路径优化模型和求解算法。首先,建立以物料需求紧迫系数表示配送优先顺序,以单线超市车辆配置最少与路径最短为目标的数学模型;其次,提出加入控制搜索因子的改进蚁群算法对该问题进行求解,通过在迭代不同时期设置不同大小的控制搜索因子来改变节点选择概率,提高最优解搜索速度的同时避免算法陷入局部最优;最后,通过算例分析,验证了模型的正确性,同时也证明了改进蚁群算法能够实现对物料需求紧迫程度高的工位优先配送,较基本蚁群算法在计算结果及算法运行时间上具有优势。     

基于改进蚁群算法的码垛机器人路径规划应用研究

目的为解决蚁群算法在码垛机器人路径规划中存在的收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种人工势场和蚁群算法相结合的方法。方法首先,根据码垛机器人机械手在人工势场中不同节点所受到的合力,对初始信息素进行不均匀分布,以解决蚁群算法初期由于缺乏信息素导致的无效路径搜索。其次,在启发函数的设计中引入码垛机器人机械手在下一节点所受到的合力,以解决蚁群算法容易陷入局部最优的问题。最后,对信息素的更新策略进行改进。按照寻得路径的长度不同,对每次迭代完成后信息素的增量成比例进行更新,并设置最大、最小值,以解决迭代后期路径上信息素过大而使蚁群算法陷入局部最优的问题。结果改进后的蚁群算法收敛速度提升了约51%,寻找到的最短路径提升了约10%。和其他改进的蚁群算法相比,在综合性能上也有一定程度上的提高。结论改进后的蚁群算法收敛更快,寻找的最优路径更短。     

研发型企业多项目人力资源调度研究——基于蚁群优化的超启发式算法

现阶段,研发型企业的项目处于多项目环境下,为了解决多项目并行时人力资源争夺问题,本文针对该类企业多项目管理中人力资源调度进行优化研究,以考虑项目延期惩罚成本的最小总成本为目标函数,将现实问题抽象建模。基于国内外的研究提出了一种超启发式算法进行求解,该算法将人力资源调度问题分为项目活动分配和人员选择项目活动两个部分,采用蚁群优化作为高层启发式策略搜索低层启发式规则,再进一步根据规则解构造出可行解。最后本研究设计多组仿真实验与启发式规则进行对比,结果表明该算法有较好的搜索性能,为人力资源的调度问题提供了新的解决方案。     

一种新型的动态路由和波长分配综合算法

讨论了WDM光网中，在动态业务流量和有限范围波长变换情况下的动态路由和波长分配问题。基于Moone-Dijkstra算法，考虑到动态波长变换的可能和限制，提出了一种新型的、可实现动态最小代价路由和最佳虚波长通道的综合启发式算法(DMC-OVWP)。该算法对路由子问题和波长分配子问题既相互独立，又相互结合，优化了RWA。以中国教育和科研计算机网(CERNET)为拓扑背景，基于本算法进行了计算机仿真，并对实验结果进行了比较分析，证明本算法可充分利用网络信息获取较低的阻塞率。     

求解带AGV柔性作业车间调度问题的改进灰狼算法

针对带AGV的柔性作业车间调度问题,以最小化完工时间为目标,考虑AGV在装载站、机器、卸载站之间的有效负载时间和空载时间,构建了数学规划模型。其次,提出一种有效的灰狼算法进行求解,基于该问题特征,设计机器选择、工序排序和AGV搬运的3段编码,有效地保证每个个体均可产生可行解;灰狼算法中改进了关键参数a和E设定方式,有效平衡了算法的勘探能力和局部搜索能力;为进一步提升算法跳出局部最优解的能力,该算法融合了领域搜索等方法。最后,案例测试结果表明,改进灰狼算法在求解带AGV柔性作业车间调度问题中具有优越的性能。     

A block transportation scheduling system considering a minimisation of travel distance without loading of and interference between multiple transporters

Material transportation scheduling problems concerning scheduling optimisation have been extensively investigated by researchers in such fields as industrial engineering and management science. Various algorithms have been proposed to solve such problems. However, the majority of these algorithms cannot be applied to a block transportation problem when a shipyard that uses a transporter, a large vehicle employed for moving weight, is considered. In this study, a hybrid optimisation algorithm is proposed for solving a block transportation problem when multiple transporters are used. With regards to the transporters, a minimisation of the travel distance without loading of and interference between the transporters is considered. A block transportation scheduling system is then developed based on the proposed algorithm. The developed system is applied to an actual block transportation scheduling problem of a shipyard. From the attained results, we demonstrate that the proposed algorithm has the ability to effectively solve the block transportation scheduling problems of a shipyard.     

基于分段遗传编码的配送路径优化

为减小物流配送中车辆路径优化这一NP难题的组合规模，增大其搜索空间及寻优效率，提出了一种分段编码方法，编码中的各段表示相应车辆路径的需求城市集合。以非完全连通配送网络为研究对象，基于分段遗传编码，构造了车辆路径优化问题的遗传算法，通过对编码各段超载、包容等的判断，得出一个关于需求城市的最优划分。最后利用改进的迪杰斯特拉算法，根据最优化分中的需求城市，求取最优的配送路径集。计算示例证明了该方法的有效性。