考虑设施深度的过道布置问题及改进烟花算法求解方法

针对过道布置问题中忽略设施深度及物流交互点置于过道边线的问题,结合实际布局活动对过道布置问题进行拓展,构建考虑设施深度的过道布置问题的混合整数规划模型,并提出一种改进烟花算法.该算法采用2-opt邻域构造方法对爆炸操作进行离散化处理;设置搜索深度并执行两点变异操作,实现变邻域搜索;通过贪婪选择方法更新种群以记忆精英解.为改进算法,引入混沌映射初始化烟花种群和设置阈值以加速算法寻优.通过对比数学规划方法与所提出算法的求解结果,验证了模型的有效性和所提出算法的求解优势.最后,通过不同算法的对比实验表明,改进烟花算法在寻优精度、收敛效率和稳定性方面均有明显优势.     

有配送能力限制的易腐农产品配送中心选址方法

为提高物流管理绩效,考虑到农产品的易腐败特征和配送中心的配送能力限制,建立了易腐农产品配送中心选址问题的0-1整数非线性规划模型。利用该模型可以确定配送中心的开设位置、各配送中心与用户之间的配送关系,以及配送途中的农产品损耗量。为求解该模型,提出了嵌入改进表上作业法的混合遗传算法,给出了算法的实现步骤。最后通过算例,验证了模型和算法的有效性。     

一类混杂系统的模型预测控制

采用基于混合逻辑动态的建模方法,将系统的连续动态过程、逻辑部分和操作约束表示为带有混合整数不等式约束的线性状态方程的形式．给出了混杂系统的建模原理,并采用预测控制策略对系统进行控制．具体实例的仿真结果表明基于混合逻辑动态模型的预测控制能使混杂系统跟踪设定值并满足操作约束．     

区间不确定性需求下的D-LFLP模型及算法

考虑物流网络需求的不确定性,运用区间分析理念以区间数度量不确定性变量与参数,建立区间需求模式下的物流网络设计的混合整数规划模型,定义风险系数与最大约束偏差,对模型进行目标函数与约束条件的确定性转化,设计问题求解的区间递阶优化遗传算法,对不同情景状态下目标函数的区间最优解与节点决策方案进行运算。算例测试表明该算法可操作性更强,求解结果具有区间最优解与情景决策的优越性。     

基于混合逻辑动态模型的混杂系统预测控制

针对过程工业控制对象的混杂特性,采用基于混合逻辑动态模型的预测控制策略。给出混杂系统的建模方法,并对其稳定性进行分析。仿真结果表明基于混合逻辑动态模型的预测控制能使混杂系统跟踪设定值并满足操作约束,为研究新一代复杂工业控制系统提供了新的思路。     

Modeling and analysis for multi-period, multi-product and multi-resource production scheduling

This study presents a framework for solving the multi-period, multi-product and multi-resource production-scheduling (M³PS) problem. Practically, the main concern for an M³PS problem is how to satisfy two management policies: (1) each product is manufactured in a continuous manner so that once the product is on a production line, it will complete its production procedure without interruption, and (2) the number of the product's types is limited during one period. By defining the decision variables and taking into account the machine's capacity and the customers' demand, a mixed integer programming (MIP) Model is formulated. To solve this MIP problem, a two-phase approach is proposed. In phase 1, the search space of the MIP Model is transformed into a preliminary pattern by a heuristic mining algorithm so that a hyper assignment problem can be formed as a reference model to be solved. In phase 2, a stochastic global optimization procedure that incorporates a genetic algorithm with neighborhood search techniques is designed to obtain the optimal solution. A numerical experiment is presented with an illustration, and it shows that the proposed model is adequate to cope with complicate scheduling problems.     

An integer program and a hybrid genetic algorithm for the university timetabling problem

The university timetabling problem (UTP) has been studied by numerous research groups for decades. In addition to addressing hard and soft constraints, we extend the UTP by considering consecutiveness and periodicity constraints of multi-session lectures, which are common in many eastern Asian universities. Because schedulers can decide the consecutiveness and periodicity constraints for the multi-session lectures within a limited ratio, we consider these novel decision variables in our model. We develop a mixed integer linear program for the UTP. For the analysis, we convert the UTP into the three-dimensional container packing problem (3DCPP) and create a hybrid genetic algorithm (HGA), which has been shown to be efficient in solving the 3DCPP. We also develop a tabu search algorithm based on the existing UTP literature and compare the findings with that of our HGA. The results show that our HGA obtains a better solution than the tabu search algorithm in a reasonable amount of time.     

求解0-1整数规划的混合粒子群优化算法

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法,结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决0-1整数规划问题,经过比较测试,6种混合粒子群算法的效果都比较好,特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法.对于目前还没有好的解法的组合优化问题,很容易地修改此算法就可解决.     

混合逻辑动态系统的预测控制器设计

介绍了混合逻辑动态(MLD)系统及其预测控制的优化问题,使MLD系统在满足操作约束的情况下能稳定在期望的稳态值上,同时尽可能地考虑用启发规则表示的定性知识。根据混合逻辑动态系统的标准形式,转化为混合整数二次规划(MIQP)的问题,同时获得它的数学描述。应用相应的混合整数二次规划解题器实施滚动优化技术,在参量可以调整的情况下,得到较好的控制效果。并以三槽水位模型(混合逻辑动态系统的Benchmark问题)作为仿真实例,仿真结果表明了预测控制的良好性能。     

Solving lot-sizing problem with quantity discount and transportation cost

Owing to today's increasingly competitive market and ever-changing manufacturing environment, the inventory problem is becoming more complicated to solve. The incorporation of heuristics methods has become a new trend to tackle the complex problem in the past decade. This article considers a lot-sizing problem, and the objective is to minimise total costs, where the costs include ordering, holding, purchase and transportation costs, under the requirement that no inventory shortage is allowed in the system. We first formulate the lot-sizing problem as a mixed integer programming (MIP) model. Next, an efficient genetic algorithm (GA) model is constructed for solving large-scale lot-sizing problems. An illustrative example with two cases in a touch panel manufacturer is used to illustrate the practicality of these models, and a sensitivity analysis is applied to understand the impact of the changes in parameters to the outcomes. The results demonstrate that both the MIP model and the GA model are effective and relatively accurate tools for determining the replenishment for touch panel manufacturing for multi-periods with quantity discount and batch transportation. The contributions of this article are to construct an MIP model to obtain an optimal solution when the problem is not too complicated itself and to present a GA model to find a near-optimal solution efficiently when the problem is complicated.     

混沌遗传算法用于求解混合整数规划问题

针对遗传算法的早熟收敛问题,提出了一种混沌遗传算法（CGA）用于解决混合整数规划问题（MIPP）。该算法的基本思想是把混沌变量加载于初始个体的混沌生成和最优个体的混沌搜索过程中。研究结果表明：混沌遗传算法能够有效地解决混合整数规划问题,改善了遗传算法的早熟问题。该算法效果显著,明显提高了解决混合整数规划问题的计算效率,在收敛速度、解的精度和稳定性方面也都优于遗传算法。     

带时间窗的整车多式联运模型研究与解析*

限时性的快速货物运输已成为货运发展的趋势之一,多式联运则是较佳的运输组织形式。针对我国汽车消费市场飞速发展的大环境,以实现汽车整车时效性物流费用最小化为目的,建立了时间和容量约束下的多式联运方式0-1整数规划模型,根据模型的特点,设计了自然数编码的遗传算法,最后结合实例检验了模型和算法的有效性。     

一类混杂系统建模和优化控制的研究

为解决混杂系统优化控制的计算复杂性问题,针对结合逻辑规则的工业过程混杂模型,采用结合约束程序的混合整数非线性规划算法,求解这种混杂模型的优化控制。计算实例表明,通过混杂建模方法,可以充分利用工业对象的机理模型以及操作工经验或专家经验,建立系统的更精确模型;结合约束程序混合整数非线性规划算法可以较迅速地求解混杂模型优化控制问题,从而使该方法可以用于工业过程实时控制中。     

基于预防维护的单机调度问题

在两种维护约束下,研究完工时间之和最小化的单机调度问题.第1种维护约束是,固定周期预防维护;第2种维护约束是,机器工作期间可连续加工的最大工件个数受限.对于这种带有约束的调度问题,根据问题的规模,采用4种方法进行求解.针对小规模问题,建立一个二值整数规划模型,并根据最优解的特性制定剪枝规则,进而给出分支定界算法.针对中...     

不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

针对非常规突发事件中应急资源布局问题,在受灾点需求不确定和应急救援过程分为多个阶段的情景下,建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配置的鲁棒双层规划模型。运用相对鲁棒优化方法,将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划,提出了一种混合遗传算法进行求解,实现了省市两级应急资源布局的协同优化。通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。     

带时间窗和服务顺序约束的多需求车辆路径问题

研究顾客具有多种需求,分别需要由不同类型车辆提供服务,且同一顾客多种需求的服务时间具有固定先后顺序的车辆路径问题.在考虑各个顾客需求的服务时间窗,同一顾客不同需求的服务顺序、服务时间间隔,以及各种车型的车容量及最大行驶时间等约束的前提下,以满足顾客多种需求的车辆运行成本和等待成本之和极小化为目标,建立混合整数规划模型.进一步设计求解模型的联合优化遗传算法,并利用车辆路径问题的标准测试集构造具有两种需求的测试算例,分别利用所提出的联合优化遗传算法与文献中的两阶段遗传算法进行模拟计算与分析,验证所提出算法的有效性.将经典的单一需求车辆路径问题推广到多种需求的情形,建立带约束的多需求车辆路径问题的数学模型并设计求解模型的有效算法,为解决实际问题提供了决策依据.     

求解0-1背包问题的一种新混合算法

用动态规划算法求解0-1背包问题的时空复杂度为O（nC）。这个空间复杂度在求解大规模问题上是不可接受的。从计算0-1背包问题最优值的递归方程出发,给出高效利用内存的动态规划算法。为了克服内存高效的动态规划算法带来的缺点,设计新混合算法求解0-1背包问题。该新混合算法的时间复杂度为O（nC）;它消除了回溯阶段,并且为求得放入背包的物品所使用的空间复杂度仅为O（「n/d?+C）,其中d为计算机字长。实验结果表明,混合算法的工作效率与理论分析相同。     

货架分配问题的一个有效混合遗传算法

针对货架分配问题提出了一个遗传算法与模拟退火算法及一个局部搜索算法混合的算法。首先,设计了一种比较直观的编码方法,用一个矩阵作为一种货架分配方案。第二,设计了与编码相应的杂交和变异算子,并且杂交、变异都能生成可行解,不需要对解进行修正。第三,为了能够生成好的初始种群,定义了一个阀值,这个阀值不仅反映了解的适应值的信息,而且还反映解的结构的信息。第四,为了增加算法的局部搜索能力,同时又尽量不增加计算的复杂度,让模拟退火算法和一种局部搜索算法并行作用于相应的子群。通过大量的数据模拟实验及与其他的几种算法模拟结果进行比较,实验显示,该算法不论是计算结果还是算法的稳定性都优于其他算法。