基于改进遗传算法的航材装载优化

目的 通过对现行航材装载问题进行分析,优化提高工作中航材的装载效率,为部队航材智能装载提供思路和方法.方法 确定初始可理想化条件和装载过程中需满足的约束条件,以航材的摆放顺序和旋转方式为基因值,利用装载方案所需装载箱数量和重心偏移度为适应度函数去评估解的优劣;采取精英选择策略去指导进化方向,子代的产生选择相对偏随机秘钥交叉及顺序变异,避免选择变异过程中可能产生基因值的冲突,并用最小二乘法对航材储运装载算法输入参数进行拟合,找到平衡时间和装载箱使用数量的最佳输入值.结果 通过与实际人工装载进行比对,将装载箱平均使用率从78.1％提升至84.45％,并完成了对航材的分类.结论 该方法具有优化航材装载方案的能力,能够提升装载工作效率,对部队航材智能装载发展具有重要意义.     

基于货架寿命的乳制品配送车辆路径优化研究

目的 基于货架寿命对库存和配送进行优化研究,降低冷链过程中的乳制品损耗,保证乳制品的质量,降低企业成本,提高消费者的满意度。方法 考虑到货架寿命对配送的影响,在研究货架寿命的基础上,建立乳制品货损率与货架寿命的关系式。在时间窗约束下,以总成本最小为目标,分别构建未考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型和考虑货架寿命的配送车辆路径优化模型,并通过改进遗传算法对2种模型进行求解分析。结果 对比2种模型的最优结果,发现在1个配送周期内,基于货架寿命配送的总成本比不考虑货架寿命的运输总成本低3.71%。结论 该研究在一定程度上可以为物流企业减少配送成本,提高企业的经济效益。     

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154.247km,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。     

浅谈环卫车辆的应用及改进策略

城市的环境卫生状况是城市的文明的一个重要方面,为之提供保障的环卫设备也在不断更新与改进中。本文概述了国内环卫车辆的发展近况及存在的问题,并提卅了现代化环卫车辆发展方向。     

基于众包平台的外卖实时配送订单分配与路径优化研究

众包配送平台通过集结社会闲散运力,为应对激增的外卖实时配送需求提供了新的思路,其核心的订单分配与路径优化问题作为影响其配送成本与效率的关键问题受到关注。针对该问题中订单的实时性、时效性、配送员的自由性等特征,建立以平均每单配送距离以及平均每单完成时间最小为目标的实时订单分配与路径优化模型。分别设计了贪婪策略、最小差值策略用于求解该问题。最后通过大量的数值仿真研究验证了两个策略的有效性,发现最小差值策略所得的平均每单配送距离更短,贪婪策略所得的平均每单完成时间更短。进一步研究了两种策略在不同配送员容量限制、配送员数量、订单密度等参数变化时的适用性,需要控制成本宜采用最小差值策略,追求配送效率宜采取贪婪策略,研究结果可为众包配送平台的订单分配与路径优化策略的选择提供决策支持。     

基于蚁群算法的配送中心订单优化匹配

结合半导体行业的特点,针对芯片配送中心拣货作业中的订单一货箱匹配问题进行研究.该问题优选合适的货箱,在保证满足订单需求数量的前提下,降低拆箱和翻倒箱的人工操作.建立了该问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了求解该问题的启发式算法,最后借助实际的算例试验以及与已有算法相比较验证了算法的有效性.     

顾客可选时间窗下城市配送订单接收策略研究

在顾客可选城市配送时间窗的情境下,研究了带硬时间窗约束的动态车辆路径问题,提出了基于辐射半径的订单接收策略,设计了可接受时间窗分配初始化、可接受时间窗动态调整、参照点动态选择及基于时间窗偏差阈值的配送需求评估等方法,构建了求解动态车辆路径问题的插入算法。通过与先到先服务策略的对比表明,提出的策略能够实现配送收益和行驶距离的有效平衡;基于辐射半径的订单接受策略在平均接受决策耗时、路径更新耗时和全局优化耗时与先到先服务策略差异较小;随着参照点数量增多,算例中收益和行驶距离都在逐渐增长,总收益/距离之比呈现先下降后上升的趋势。     

考虑双边平台的废旧品回收策略研究

从广泛的资源共享与信息处理视角研究了新型平台回收策略,将回收平台应用到消费者和再制造商的双边市场中,利用消费者和再制造商的交叉网络外部性,平台集中回收不同消费者手中的各类废旧品。研究表明：平台为实现利润最大化,应根据消费者距离回收网点的空间位置来确定回收率和注册费的大小;双边用户从对方获得的外部性强度决定了回收平台对消费者制定的收费政策;平台中再制造商节约的成本越大,再制造商数量、回收率和平台利润越大,为闭环供应链增加社会福利、提高废旧品回收率创造了一条可行的道路。     

基于遗传算法的露天矿车辆配置优化

根据露天矿车辆安排问题的特征,分析并确定相关约束条件,建立线性约束条件下总运量最小的数学规划模型。鉴于问题规模较大时求解的复杂性,提出新的内嵌单纯形遗传算法求解该模型。算例表明所提算法能在较短时间内(约20 s)取得较好的效果,运行结果证明模型和算法的实用性和有效性。     

基于域映射模式的信息化平台匹配理论

从企业信息化应用角度出发,应用域映射理论和方法对管理系统与信息系统关系进行分析,在深入研究企业建模和信息系统开发建模的基础上,提出管理域和信息域的互映射机制、过程和方式,进而提出信息化平台匹配理论,并对映射一致性的测度方法进行研究,以此作为信息化产品选型过程的理论和方法论指导.     

网络型甩挂运输车辆调度优化研究

目的 为了更灵活地满足不同企业间的配送需求,以提高运输效率。方法 在智能交通背景下,基于RFID、Compass/GPS、通信技术等,以运输成本最小为目标建立模型,利用改进的遗传算法对网络型甩挂运输车辆调度进行优化。结果 以山东省某网络型运输企业联盟为例进行优化调度,通过与普通货车运输比较,优化后的甩挂运输车辆调度方案空载率降低了4.6%,耗油量降低了10.6%,运输总成本降低了25.4%。结论 基于改进遗传算法的网络型甩挂运输车辆调度方案有效提高了运输效率,降低了运输成本,对于促进企业降本增效及环境保护都具有重要意义。     

基于改进遗传算法的航空集装箱装载优化

目的 为保证货物在运输中的平稳性与安全性,优化航空运输中集装箱的装载布局问题,提出一种改进遗传算法并开展航空集装箱装载应用研究。方法 考虑货物装载的7种现实约束条件,以集装箱体积利用率为优化目标,建立航空集装箱多箱装载优化模型。采用三段式实数编码随机产生初始种群,并加入最优个体保护策略增强遗传算法的全局收敛性,结合不同约束条件构造合理的适应度函数。结果 以真实航空货物信息作为实验数据,实验结果表明在满足多种现实约束的条件下,集装箱体积平均利用率由优化前的74.07%提高到83.99%,装载件数明显增加,适用于航空集装箱的运输装载。结论 算法能够应用于航空集装箱装载运输中,为航空运输业实现智能化装载、提高运输效率创造了条件。     

基于遗传算法的遥感影像匹配定位的研究

提出了利用遗传算法进行遥感影像的匹配定位,将遗传算法优良的全局寻优特点应用于原始影像和目标影像的匹配,实现了具有旋转畸变条件下的遥感影像匹配定位,实验结果表明,该算法不仅具有很高的定位精度,而且具有较高的定位效率。     

基于混合编码遗传算法的匹配追踪算法

匹配追踪算法可以将任一信号分解为一组冗余的基元函数的线形展开,但是计算信号在每一个基元上的投影需要很高的代价,从而影响了它的广泛应用.本文提出了一种用浮点数和格雷码的混合编码遗传算法来实现匹配追踪算法,该算法有机结合了遗传算法和匹配追踪算法的优点,不仅能够有效地降低计算量,而且能够提高计算精度.计算机仿真结果证实了该方法的准确性和应用价值.     

考虑预分配策略的航空货物多箱装载优化

目的为了解决当前多数装箱算法未考虑装载顺序约束,不能有效解决航空货物装载的实际应用问题,开展多箱装载优化算法研究。方法首先采用K-means算法对货物进行预分配,将聚类簇特性相同的货物分配到同一个集装箱;然后利用极点法得到极点序列,结合遗传算法进行寻优产生各集装箱的布局方案。结果对某机场物流公司的160件货物数据进行实验,并与连续性策略进行比较,证明了含预分配策略的极点装载法能够有效避免个别集装箱利用率偏低的情况,并将集装箱利用率的总体方差降到0.51。结论算法在考虑货物装载顺序约束的情况下,在多箱装载优化中能实现货物的合理分配,具有较好的工程应用性。     

基于遗传算法的三维模型匹配方法

逆向测量模型与正向设计模型的自动匹配是三维检测的关键技术之一.通过空间六自由度的旋转与平移变换调整模型方位,基于K-D树和拓扑信息获取三维模型与不同方位平面的相交轮廓.利用二维相交轮廓的差异度作为两模型间的匹配判据,避免海量数据点与复杂曲面间的直接匹配计算.采用遗传算法进行两模型最佳匹配方位的求解,以空间六自由度为个体的染色体,通过群体的多点搜索,历经选择、交叉、变异操作,得到全局最佳匹配方位.通过实例验证了方法的有效性.     

考虑实时路况和车辆周转率的成品油配送路径优化研究

针对成品油销售企业主动配送模式的新形势。首先,结合实时路况、夏季高温天气政府禁止12:00到16:00区间配送成品油和配送企业对车辆配送周转率的现实需求,利用GIS地图应用程序获取现实中的路网结构和行驶时间。其次,以"时间最少"的运输总距离最小化作为优化目标,通过建立数学模型和采用禁忌搜索算法解决成品油二次配送过程车辆路径问题,保证配送企业运营效益的最大化。最后,通过实例分析和验证。研究表明:该方法可解决真实路况下成品油配送的路径优化问题,具有很好的应用价值;同时可以降低配送成本,能够大幅提高车辆配送周转率。     

基于SIFT的自动匹配策略

为了实现图像的自动匹配,提出了一种新的SIFT匹配策略.首先,给定一个基本的欧式距离最小值与次小值的比率值,对SIFT特征对进行判断,得到粗匹配集合.然后,统计粗匹配对的主方向角度差直方图和最小欧式距离直方图,以主方向角度差落入直方图峰值所在邻域和最小欧式距离小于直方图主峰所对应的距离值作为匹配条件进行精匹配.最后,统...     

基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法的研究

带时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）是物流配送研究的重点。本文提出一种改进的蚁群算法,通过对初始解的启发、信息素更新策略的改进来解决VRPTW,并通过56个Solomon问题中R101作为实例数据进行验证。计算结果表明改进的蚁群算堂皇其宴文献中的算法具有竞争性,同时也表明该算法优于原算法。     

考虑电量消耗的车辆调度优化研究

基于电动汽车电量消耗特性,考虑电动车里程、载重、顾客服务时间窗等约束,建立以配送总成本最小为目标的电动车调度优化问题模型;利用自然数编码的遗传算法,求解出电动车的配送路线以及车辆的充电计划,再结合枚举法,在配送中心运营时间内以10 min为时间间隔,计算出配送车辆惩罚成本最小时的最优发车时刻。最后结合算例,验证该模型和方法的有效性、正确性。