求解集装箱堆场堆垛问题的约束满足算法

集装箱堆垛问题普遍存在于港口码头堆场作业管理中,是在集装箱数目已知的前提下,要求满足交货期限制、重量限制以及垛位高度限制等约束条件,目标是实现占用垛位数最少。通过问题分析,将其归结为一类带顺序约束的装箱问题,并建立了约束满足优化模型,设计了嵌入经典装箱启发式原则的约束满足求解算法。为了验证模型和算法的可行性和有效性,根据某集装箱码头堆场的实际生产情况构造测试算例,实验结果表明,该算法对于实现垛位数最小化、求解复杂约束下的大规模堆场问题较现有的装箱启发式有一定程度的改善。     

基于分区法的2-RGV调度问题的模型和算法

以某救灾物资自动化立体仓库为背景,研究了出库过程中的2-RGV调度问题.为避免运行于直线轨道上的两辆穿梭车发生碰撞,将存取系统划分为不重叠的两个区域,并将两个区域内的运送分别分配给两辆穿梭车.建立了基于区域划分的2-RGV调度问题的混合整数线性规划模型,目标是最小化所有物料的总出库时间.提出了一个混合遗传算法求解该问题,并采用包含穿梭车顺序、穿梭车分配及出库站分配的染色体编码方式.算例试验显示提出的模型和算法能够有效求解该问题.     

带装载组合约束的汽车出厂物流组合装箱问题的模型和分支定界算法研究

研究带装载组合约束的出厂物流装箱问题的精确算法和启发式算法,问题的优化目标是最大化装载商品车数量的同时最小化使用承运车数量,其中装载组合约束是指每辆承运车所能装载商品车的类型和数量是给定的。数值实验和案例分析表明,设计的分支定界算法都能够有效提高求解效率并应用于实际情况。     

基于遗传算法的共享助力车调度问题研究

为了减少调度运营成本,减少调度时间,研究共享助力车的调度问题。将助力车调度和电池配送统一进行,考虑载重对燃油调度车的油耗影响,以燃油调度车固定使用成本和耗油成本最小为目标函数,构建助力车重分配的调度模型。通过AP算法对大范围内的电子围栏进行区域划分,确定助力车的服务范围和调度中心选址的基础上,用遗传算法对各个区域分别求解最小成本的路径规划方案。用算例验证了本模型与算法的有效性和可行性。     

基于同时送取货多车型二维矩形装箱问题的优化

目的 研究同时送取货的二维矩形装箱问题,即在考虑客户的送取需求、货物的尺寸和质量,以及多车型约束下求得车辆待装空间最高平均空间利用率。方法 提出含9种适应度值的skyline装箱方案设计改进的混合禁忌搜索–遗传优化算法来求解带同时送取货约束的二维矩形装箱问题。结果 通过仿真检验,混合算法使车辆待装空间平均空间利用率达到88.04%,并求得了服务8位客户的同时送取货装箱方案。结论 基于带9种适应度值skyline装载方案的混合禁忌搜索–遗传优化算法针对同时送取货模式的二维矩形装箱问题能求得较高的空间利用率,并完善了同时送取货模式在装载方面的研究。     

类模式组合装箱问题模型与精确算法研究

研究基于汽车出场物流实践而提出的类模式组合装箱问题。主要考虑组合装载及运力意向约束,并以最大化商品车装载数量、最大化商品车装载总紧急程度为主要目标。首先建立混合整数规划模型。其次设计基于分枝定界策略的精确算法。最后,通过基于ILOG CPLEX优化工具的数值实验以及案例分析,验证所提出模型和算法的有效性与高效性。     

循环取货带有时间窗约束的入库道口车辆调度

研究了循环取货模式下带有时间窗约束的入库道口车辆调度问题,为使车辆运输成本和取货时间成本、卸货时间成本最小,建立混合整数规划数学模型,设计了两阶段算法求解模型,第一阶段产生满足容量约束的较好初始解,第二阶段通过发车时间与路径同时编码的模拟退火算法进行求解,根据某汽车制造商循环取货的实际运作情况,构造算例并验证了该模型和算法的有效性。结论表明,制造商处的道口限制对循环取货发车时间与路径调度有较大影响,同时对发车时间和路径进行调度更有利于降低循环取货的运输费用。     

出厂物流整体优化的散货船舶配载模型与算法

在船舶配载0/1规划模型中,同时将港机在各船舱的作业分配作为决策变量,以最短装船时间为目标,联合优化船舶配载和港机分配问题,并考虑了仓库发货能力的约束,从而实现出厂物流的整体优化。由于散货的摆放规则使得高度和宽度得到限制,只需计算占用长度来满足配载舱容约束,因此可将三维装箱问题简化为一维问题,消除了0/1规划模型中的非线性约束,利于快速求解。最后以各舱开始配载时间为基准计算出仓库发货时间和车辆调度任务。     

基于实际约束的三维装箱问题优化算法

针对考虑了8种实际约束的多箱异构装箱优化问题,构建了一个三维装箱问题的多目标混合整数规划模型,给出了求解该模型的一种启发式搜索算法。该算法的核心是在满足实际约束条件下,通过空间切割法确定目标空间,在目标空间内通过生成"垂直条","水平带"搜索最佳"货物块",实现装箱体积利用率尽可能大,进而达到装箱数最小优化目标。通过随机算例和实际算例的计算分析及3D结果显示,说明该算法能有效满足所有现实约束,且稳定性及空间利用率较高,验证了算法有效性和实用性。     

基于约束和邻域的炼钢连铸重调度算法

针对机器故障扰动,研究了炼钢连铸重调度问题及其求解算法。通过将机器故障映射为资源约束,建立了基于动态约束满足的炼钢连铸重调度模型,模型以最大化连浇量与调度方案相似度为目标。针对问题的模型及其特点,采用约束满足和邻域搜索相结合的混合算法对其进行了求解。仿真实验表明本文提出的模型和算法是有效的。     

基于混合整数规划的工厂产品托盘打包及装箱问题研究

目的 针对工厂产品的托盘打包及装箱问题,提出一种优化产品在托盘上的布局以及托盘与产品整体在集装箱中的布局方法,以最大化集装箱的空间利用。方法 在满足现实约束的条件下,以最大化产品装载体积为目标建立混合整数规划模型。考虑问题的复杂性,本文将所研究的问题分解为2个子问题,并建立两阶段装载模型进行求解。第1阶段,建立二维集装箱装载模型,确定多种托盘类型在集装箱底面的平面布局;第2阶段,建立三维托盘装载模型,确定产品在托盘上的立体布局。鉴于精确求解该问题耗时较大,本文针对2个子问题设计两阶段启发式算法求解。为验证模型及算法的有效性,采用2组不同规模大小的算例进行测试。结果 算例结果表明,在小、大2种规模算例中,装载率平均差值分别为0和-0.5%,计算时间相差较大,本文提出的模型及算法在合理的时间内获得了最优解或近似最优解。结论 本研究能够为工厂产品的托盘打包及装箱提供快速高效的解决方案。     

基于K-means与关键点的组合行李码放算法

目的为了解决当前航空行李码放流程中存在的劳动密集、效率低下的问题,开展行李码放算法研究。方法搭建含有重量、体积和货舱空间约束的航空行李码放数学模型,采用聚类、排序、关键点构建策略,设计一种K-means聚类与"关键点"思想相结合的组合式算法。结果采用100件真实旅客行李数据进行了实验,结果表明算法给出的布局方案规划合理,垛型左右两侧质量之差低于1%,满足了货舱的空间约束与载重平衡约束。结论算法具备在复杂环境下得到优良布局方案的能力,K-means聚类的引入也将机器学习领域的聚类算法引入装箱问题,架起了机器学习算法与传统装箱算法的桥梁,为今后装箱问题算法的设计提供了一条新思路。     

面向订单的生产计划与调度的综合优化

研究了一个多订单环境下的生产计划与调度集成优化问题,以实现准时生产为目标,综合考虑产品装配结构约束的订单任务计划与订单产品零部件的加工调度,采用直接面向客户订单的工序调度模式建立了计划和调度的综合优化整数规划模型.设计了带精英策略的蚁群算法作为该数学模型的求解方法,并通过对比试验为该算法选取最佳的搜索参数.实例仿真结果表明,所建模型的正确性以及蚁群算法求解该问题的可行性和有效性.     

工件带到达时间并具有成组约束的车间排序算法

针对模具制造过程的特点,在工件不同时到达的情况下,研究了前阶段带有成组约束的两阶段柔性同序加工车间的调度问题,建立了目标函数为最小化最大完成时间的调度数学模型．基于Potts的RJ’算法提出解决此类问题的启发式算法,并将该算法应用到轮胎模具企业的生产实例中,通过仿真说明数学模型和求解方法的可靠性和有效性．     

Research on a DPN-based production-energy consumption coupling type dynamic dispatching system for continuous process enterprises

针对企业的生产和能源调度需求,采用模块化方法建立并研究了连续型企业生产-能耗耦合式动态调度系统的微分Petri网(DPN)模型,以解决当前能源调度与生产调度脱节的问题.该模型由总体架构模型、带遥调或遥信阀门的系统传输管网模型、检测预警模型、带协同约束弧的调度预警器模型和备用设备模型组成.采用DPN仿真算法,通过调整遥调、遥控和遥信阀门实现了系统DPN模型的动态调度仿真.该生产与能耗耦合的动态调度系统的软件已实现了从工艺界面到调度界面的转化.该系统对企业生产和能源管理具有重要的辅助作用.     

基于时间窗的家庭医疗护理人力资源分配

随着中国人口老龄化程度加深和医疗资源短缺,社会对家庭医疗护理的需求大大增加。针对家庭医疗护理人力资源分配问题,提出将计算复杂且不能应用于大规模算例的带时间窗多期多车辆路径规划问题分解为资源分配、护理计划和路径规划问题。在资源分配阶段,建立了一个层次优化模型以优先平衡服务人员的利用率并避免客户访问冲突,应用一个概率模型使在没有求解路径规划问题的情况下考虑时间窗约束。设计了一个遗传算法来求解大规模资源分配问题。研究的原创性是在资源分配阶段考虑时间窗约束和所提出的层次优化算法。实验结果验证了模型的有效性。     

基于分级选址模型的学校选址问题

考虑到我国中小学选址问题的特性,本文引入分段效用函数,综合考虑距离、服务质量等多种选址因素,提出基于效用函数的分级的带容量限制的中位模型。模型约束条件包括需求的全覆盖、设施的最小容量约束、需求点就近分配给设施点、需求点单一分配给设施点及开放与关闭设施数目限制等。本文使用拉格朗日松弛算法,以武汉市经济技术开发区为例,就目前学校选址及分配的合理性问题、学校最小容量的合理设置问题和需求波动后的重新选址及分配问题进行了分析。     

钢铁一体化生产调度模型与优化算法

为达到降低在制品库存及保证生产连续性等目标,将炼钢-连铸-热轧一体化生产过程归结为中间阶段为批处理机的多阶段柔性流水车间调度问题,建立了一体化生产模型。该模型以总加权完成时间和总加权滞留时间之和为优化目标,综合考虑了机器加工能力、浇次处理要求、炉次释放时间等约束条件。将拉格朗日松弛算法应用于模型中,利用该算法的批分解方式和子问题的双向动态规划求解策略,提高了算法的收敛速度和下界。不同规模问题的测试结果表明了模型和算法的有效性。     

钢铁一体化生产调度模型与优化算法北大核心CSSCI

为达到降低在制品库存及保证生产连续性等目标,将炼钢-连铸-热轧一体化生产过程归结为中间阶段为批处理机的多阶段柔性流水车间调度问题,建立了一体化生产模型。该模型以总加权完成时间和总加权滞留时间之和为优化目标,综合考虑了机器加工能力、浇次处理要求、炉次释放时间等约束条件。将拉格朗日松弛算法应用于模型中,利用该算法的批分解方式和子问题的双向动态规划求解策略,提高了算法的收敛速度和下界。不同规模问题的测试结果表明了模型和算法的有效性。     

面向多点卸货的箱柜类货物的装箱策略研究

目的为解决箱柜类大件货物装箱过程中存在的效率低下、物流成本高的问题,对箱柜类货物的装箱问题展开研究。方法以功能沙发为例,分析箱柜类货物装箱的常见约束条件,搭建含有体积、重量、摆放方向、装箱顺序的约束的货物码放数学模型,提出一种改进遗传学算法用于数学模型的求解。结果以45件功能沙发的实际数据进行装箱实验,结果表明算法得出的装载方案合理,在满足箱柜类货物装箱约束的条件下,对货箱的空间利用率达到75%以上。结论算法对箱柜类大件货物的装箱能够快速得出合理的装箱方案,为复杂情况下货物的装箱提供了一条解决思路。