考虑客户分类的随机时间车辆路径优化模型与算法

针对一类考虑客户分类、随机旅行时间、随机服务时间及时间窗约束的车辆路径问题构建了机会约束规划模型,该模型考虑两类客户（普通客户与优质客户）并通过添加机会约束条件确保优质客户获得准时服务的概率。同时,设计了变邻域迭代局部搜索算法,并给出了一种基于最小等待时间的初始解生成启发式规则。基于Solomon算例进行了多组仿真实验。仿真实验结果表明,所设计生成初始解的启发式规则是有效的;所给算法能够在短时间内找到确定问题和随机问题的近似最优解;客户比与车辆使用数目呈正相关关系。研究结果对解决资源有限条件下克服随机不确定性因素带来的不利影响、保证客户服务水平等问题有一定的参考意义。     

集装箱码头设备配置与作业调度集成优化研究

合理配置与调度自动化集装箱码头岸桥、场桥和AGV(automated guided vehicle)等设备对提高码头作业效率,减少能耗具有重要意义.在集装箱码头缓冲区容量有限的条件下,结合AGV路径无冲突约束,建立了以最小化船舶在港时间和最小化总能耗为目标的多目标混合整数规划模型,并设计了双层遗传算法求解方法.以某市自...     

基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法

针对旅行商问题的特点,提出基于近邻牵引算子的离散黑猩猩优化算法.首先,引入优质片段的概念,并结合每个群组的最优个体设计其检索方法,以提高组内学习策略的效果,根据组合优化问题特点对黑猩猩群体的狩猎过程进行离散化表示;其次,通过组间交流机制消除部分个体路径交叉;最后,为了克服传统的邻域搜索算子收敛慢和搜索效率低的缺点,提出一种新的邻域搜索方式—–近邻牵引算子,其搜索目的更加明确、收敛更高效,并设计自适应概率扰动调控策略,以有效平衡算法的探索与开发.对30个TSP标准数据集进行实验,结果表明,所设计的离散黑猩猩优化算法求解质量高、收敛速度快,可以应用于组合优化问题求解.     

基于智能自学习控制的船舶微电网预同步控制策略

针对船舶靠港期间微电网并网预同步控制过程的频率偏移越限问题,提出一种基于智能自学习控制的船舶微电网预同步控制策略。首先,通过利用已知虚拟同步发电机输出相角计算船舶微电网与船舶主电网之间的相位差。然后,基于改进的动态线性化方法将离散后相位差非线性系统转化为紧格式局部线性化数据模型。之后,根据数据模型设计智能自学习虚拟同步发电机预同步控制算法。最后,通过船舶虚拟同步发电机预同步过程中功频下垂系数的自适应调整避免船舶微电网输出频率的偏移越限。通过对比仿真实验,所提控制策略可实现快速平滑的并网预同步控制并有效规避了频率越限,实现了船舶本地异步电机负载的正常稳定工作,验证了该控制策略应用于靠港船舶微电网的优越性和精确性。     

标注Petri网的最小代价计划序列估计

针对制造系统的标注Petri网模型,提出一种基于回溯法估计系统最小代价计划序列的算法.已知标注Petri网模型的网结构与初始标识,根据给定的标注序列划分搜索阶段,每个标注对应的代价较小的变迁优先发生.按此规则观测到所有的标注后,对应的变迁发生序列代价的加和为最小总代价,并储存最小代价计划序列及总代价.按照深度优先策略遍历解空间树,以当前最小总代价为约束条件,剔除其他路径中不必搜索的标识以及变迁发生序列,缩小搜索空间.通过实例验证了该方法的可行性,与动态规划法执行结果相比,提出的方法能够实现更少的计算量和更高的工作效率.