基于多策略协同进化差分算法的社区居民负荷优化调度

针对需求响应下负荷调度的问题,为提供满足居民利益的响应方案,并提高电网运行稳定性,综合考虑电价、激励型需求响应机制与居民用电需求,以用电成本和社区负荷方差最小化为目标,建立了多用户负荷调度高维目标优化模型。结合模型特征提出一种基于多策略的合作协同进化差分进化算法,设计了基于居民用电特征的混合编码与种群初始化策略,以提高解的质量;引入合作协同进化思想将问题变量分解,依据高维目标分组与聚合对种群进行划分,避免陷入局优;各子种群进化时采取双差分模式协同策略,并构建知识迁移个体实现种群间信息交互,最后经贪婪与随机选择结合的种群合并策略保留完整优秀解至外部档案,以提高Pareto最优集的收敛性与分布性。算例仿真表明所提方法可降低社区居民用电成本18%左右、负荷波动方差30%以上;随着居民数量增加,算法的收敛性与多样性与同领域其他算法相比优势更为明显。     

考虑充电设施的无人机配送路径规划研究

为解决偏远农村地区物流配送存在的困难,对无人机配送进行系统性规划,共分3个阶段：考虑到续航里程限度,建立了充电设施选址模型;从绿色路由的角度,以最小化总能耗作为目标,建立了考虑充电设施的无人机多包裹配送路径规划模型;根据实际无人机数量进行任务分配,建立了任务分配模型。第一、三阶段的模型应用SCIP求解器求解。对第二阶段的混合整数非线性规划模型,设计了双层启发式算法CW节约-改进和修复乌鸦搜索算法(CW-IRCSA)求解。实验表明,对于洪格尔高勒镇的案例,充电设施的选址有利于节约资源,能得到能耗最低的配送路径,且任务分配合理;对于100个及以下的需求点规模,与CW节约-离散修复乌鸦搜索算法(CW-DRCSA)、CW节约-修复模拟退火(CW-RSA)相比,CW-IRCSA算法具有较高的求解精确度;在偏远地区,相对于传统卡车配送模式,无人机配送成本平均节约61.45%。     

平板玻璃成本售价倒挂现象下的财务筹划

对目前玻璃制造业成售价倒挂现象进行了分析,从财务角度对企业资金预算、筹划提出了方案,并从材料设备的购进·生产资料、成品的管理,成本微观现代化管理.·全方位、多元化的财务监控制度等方面提出了一些见解.     

软时间窗多式联运4PL路径问题的改进乌鸦算法

针对机械故障、天气状况等随机因素在运输过程中易对各种运输方式造成影响,研究更具有实际意义的带软时间窗的多式联运4PL路径问题.在软时间窗约束下,以总运输费用最小为目标,建立带有软时间窗的多式联运4PL路径优化模型.设计基于天牛须搜索思想和莱维飞行机制的乌鸦搜索算法对模型进行求解,采用田口方法确定算法最优参数组合,与其他...     

中小建材企业发展中的资金筹措问题

1 中小建材企业的地位及现状 按照国家计委,统计局,经贸委和财政部对<大中型企业划分标准>的修订,中型企业的标准为年销售收入和资产总额均在(5～50)×107元之间,小型企业的标准为年销售额和资产总额在5×107元以下.     

无人机骑手联合外卖配送路径优化问题研究

外卖配送是外卖业务中的重要环节,而配送成本和准时送达率是决定外卖配送质量的关键因素,因而对外卖配送路径优化问题的研究尤为重要。基于无人机骑手联合外卖配送模式,引入时空距离度量方法,以最小化送餐成本为目标建立了无人机骑手联合外卖配送的路径优化模型,设计了一种两阶段启发式算法进行求解。第一阶段使用结合K-means的遗传算法对顾客聚类,形成骑手初始路径,第二阶段分别使用改进的变邻域搜索算法和A*算法优化骑手路径和无人机送餐航迹。实验结果表明,与传统骑手配送模式相比,考虑时空距离的无人机骑手联合外卖配送模式能减少送餐成本,提高准时送达率。     

多集散点单车路径优化研究

为使多集散点车辆路径优化结果全局最优,详细化表示货运关系,建立多集散点单车路径优化模型,并以订单为基准建立蚁群算法的二维禁忌表,确定状态转移规则;在满足车辆约束条件下,以最短路径完成所有订单货运的单车路径搜索。车辆路径全局优化是由于模型货运关系明细化及算法中车对所需运送订单的全局访问。实例求解结果表明,改进的优化模型及蚁群算法可以有效获得多集散点单车路径。     

基于粒子群优化的制造单元重构研究

为解决可重构制造系统的制造单元重构求解问题,采用粒子群算法进行求解,构造总加工路线数维的粒子空间,实现工件数量的多加工路线分配.     

基于改进粒子群算法的车辆配装问题求解

为解决普零货物的车辆配装问题,通过引入合并策略对标准蚁群算法进行了改进。算法中构造了和配装问题相适应的粒子,使得粒子每一维对应一个货物票号并且其取值为装载此货物的车辆编号,即一个粒子对应一个配装方案。考虑车辆的容积、载重等约束条件,在计算粒子适应度时引入了超载惩罚系数,并为改善粒子局部优化能力提出了合并策略。此算法优化过程运算简单、并行,粒子根据群体和个体历史经验逐步向最优解靠近。实例验证结果表明,该算法是有效和可行的。