集装箱码头出口街区作业调度优化

为提高集装箱码头装船作业效率,以最小化街区间作业不均衡程度为目标,考虑集卡数量、街区与泊位的距离及街区可用容量3种因素对目标值的影响,构建了街区分配与集卡指派一体化线性规划模型,并设计了两阶段算法进行求解。第一阶段,运用穷举法求解最优的集卡指派数量与作业箱量的非整数松弛解;第二阶段运用分支定界法求解作业箱量的最优整数解,并确定装载至同一船舶的出口箱的街区,以及每一街区需指派集卡的数量。数值实验表明,两阶段算法能在短时间内求得最优解,并能缩短集装箱装船时间。     

具有机器适用性约束的相同工件平行机近似调度算法

针对考虑机器适用性的相同工件平行机调度问题,提出1种二阶段近似调度算法。算法建立了问题的半匹配模型G=[J∪M,E,W],将原问题转化为最优半匹配搜索问题,然后通过初始解构造和优化得到问题的近似解。通过分析G=[J∪M,E,W]的拓扑统计信息对机器均载的影响,设计了初始解构造启发式规则。在此基础上,采用贪心原理,提出了基于启发式规则的初始解构造算法。初始解优化算法以初始解为起点,采用基于交错路径的局部优化方法得到近似解。通过交错路径树,搜索最优交错路径是影响初始解优化算法的重要因素。为提高搜索效率,限定交错路径的最大长度为4。最后,从理论上分析了算法的最坏情况界和时间复杂度。     

基于蚁群算法的复合形法及其在边坡稳定分析中的应用

首先将基于排序的路径选择方法引入基本蚁群算法 ,并用之于连续变量的优化问题和边坡的最小安全系数搜索 ,结果发现对于设计变量较少的数值优化问题和简单边坡的最小安全系数搜索问题 ,该蚁群算法可以找到全局最优解或比较接近全局最优解。但对于复杂边坡的最小安全系数搜索问题 ,该蚁群算法很容易陷入局部最优。另外复合形法对于不同的初始复合形也会得到不同的最小安全系数 ,利用本文提出的基于最小海明距离的替换准则将蚁群算法得到的局部最优解替换掉初始复形中的一个顶点 ,则复合形法容易找到全局最优 ,成为一种全局搜索能力很强的优化算法。     

基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究

文章针对现实中在实际多种约束条件下存在的三维装箱问题,考虑在多种现实约束条件下,建立一个装箱模型。该模型通过启发式算法得到一个初始解,再根据模拟退火法得到最优解,利用标准抽样对最优解进行多次测试,得到符合实际情况的最优解,提高空间利用率,从而实现利润最大化。最后,以一个具体的例子进行测试,计算结果表明在约束条件下装箱问题的解决方案可行性较强。     

基于粒子群算法的城市市政设施规划方法

为了提高城市市政设施规划的合理性,结合粒子群算法的特点,设计了一种城市市政设施规划方法,并根据东莞市寮步镇市政环卫设施概况,研究了城市市政环卫设施的规划方案;构建了环卫设施选址模型与最优路径模型,以实现最优选址;采用粒子群算法,获取了环卫设施规划的初始最优位置;通过最大次数迭代计算,得到了最优值与其对应的变量情况,并获取了环卫设施规划的最优方案。将已规划的环卫设施点作为参照,验证了基于粒子群算法的城市市政设施规划的合理性。试验结果表明：粒子群算法的计算结果收敛度较大,运算50次可达到实际最优值,更接近实际最优规划方案;粒子群算法运算效率更高,能更加准确地计算出城市市政设施规划的最优方案,有效提高了城市市政设施规划的合理性。     

基于冗余选择策略差分进化的供水管网多目标优化

针对进化算法在大规模供水管网优化设计过程中计算效率低的问题,提出一种基于冗余选择策略差分进化算法。该方法在选择阶段往每一代种群中重复添加冗余数个当代最优解向量形成父代种群,适当降低种群多样性引导种群向更好的方向进化、快速获取近似最优解。以管网造价为经济性目标函数、节点富余水头方差为可靠性目标函数,建立供水管网优化设计的多目标数学模型,并采用BIN基准管网加以验证。利用冗余选择策略差分进化算法进行计算时,冗余度为6%可在保证解精度的情况下提高62.768%的计算效率,冗余度为1%～6%时得到的经济性指标和冗余度为1%～3%时得到的可靠性指标均优于标准差分进化算法,并得到F最佳取值范围为0.1～0.3,CR取0.4最佳。基于冗余选择策略差分进化算法可提高计算效率,能快速有效地获得供水管网优化问题的近似最优解,表现出良好性能。     

解决不同类型指派问题的EXCEL模型

指派问题,运筹学分支整数规划的一种应用,主要用于解决资源配置方面的问题.通过EXCEL建立了不同类型指派问题的模型,旨在得到最优化的方案,并可将该模型应用于组织的管理活动,提高经济效益.     

快速群搜索算法用于桁架结构多目标优化北大核心CSCD

基于快速群搜索优化算法QGSO(Quick Group Search Optimizer),结合Pareto最优解理论与拥挤距离机制,提出了一种适用于结构优化的简单而实用的多目标算法:多目标快速群搜索优化算法MQGSO(Multi-objective Quick Group Search Optimization),并将其应用于10杆平面桁架结构的截面优化与25杆空间桁架结构的形状优化.将MQGSO算法与已有的MGSO和IMGSO算法进行了比较,发现其非劣解均优于其他两个算法的非劣解,且具有良好的稳定性与收敛精度,收敛速度也有所提高,说明本文提出的算法用于求解结构多目标优化问题是可行有效的.     

双资源作业车间双目标调度优化研究

考虑在制品库存费用、机床工时费、直接工人的工资费用、工件的提前和拖期完工造成的损失费用,提出了一种双资源作业车间调度的生产费用计算方法.将一种新的排序策略嵌入到Pareto竞争方法中,设计了一种新的混合遗传算法,对生产周期和生产费用两个目标同时进行优化.为了保证解的多样性,采用小生境技术并同时使用多种交叉方法.用Pareto解集过滤器保存进化过程中的最优个体并不断更新,防止最优解的遗失.算法最后给出问题的Pareto最优解集.仿真结果表明:该方法是可行的,并具有一定的优越性.     

机组组合优化问题的穷举算法研究

提出一种解决机组组合优化问题的通用穷举算法,把M台机组组合优化问题转化成从M个数组中各取一个数并且这M个数之和等于一个给定值的数学问题,在此基础上,利用递归回溯的方法搜索每个可能的组合.试验结果表明,该算法能够找出任意台机组在任意技术出力范围内的所有的组合方案,不会产生漏解.应用于经济调度问题时,以煤耗量为目标函数,证明该算法能够得到最优解.最后,分析了该算法的复杂性.