C-K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构,建立配载车辆调度模型。通过改进C-K节约算法,在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序,求解调度模型。研究表明改进C-K节约算法是求解配载车辆调度问题的有效算法。     

C—K节约算法在配载车辆调度问题上的应用研究

本文借鉴多重旅行商问题的模型结构，建立配载车辆调度模型。通过改进C—K节约算法，在线路连接过程中插入时间窗约束和车辆容量约束的检验子程序，求解调度模型。研究表明改进C—K节约算法是求解配截车辆调度问题的有效算法。     

基于遗传算法的电力系统经济调度方法

为了在满足有功功率平衡情况下使发电费用最小，机组出力、电压水平及线路安全约束也应得到满足。文章选取遗传算法对基于智能优化方法的电力系统经济方法进行了研究，介绍了遗传算法的基本计算流程。采用MATLAB软件讨论了交叉率对电力系统经济调度遗传算法的影响。     

物流视角下的线性运输问题的算法分析

随着物流行业的快速发展,运输问题也受到广泛关注.针对运输问题的一般模型,本文对表上作业法、图与网络算法和遗传算法三种算法并进行了对比分析.同时通过结合某运输企业的实例,对模型添加了时间窗和转运站的约束,并利用MATLAB进行求解.在有时间窗约束下,通过引入惩罚函数使问题得到简化,从而实现多角度寻找最优解.     

一种测控数传一体化站网资源调度算法

站网资源调度主要解决如何合理有效地为卫星任务需求分配地面站资源及资源使用时间的问题。首先，根据测控数传一体化站网资源使用需求，分析了站网资源调度的工作模式和约束条件，为站网资源调度问题建立了约束满足模型；然后，针对该模型设计了一种卫星过境弧段序列驱动的启发式站网资源调度算法，并为启发式算法与遗传算法组合使用而设计了相应的邻域交换方法；最后，根据实际的应用需求，通过仿真对比验证了算法的有效性。仿真结果显示，在典型调度场景下，所提的组合式算法调度成功率较启发式算法平均提高了22.3%。     

基于客户分类时间窗车辆路径问题的多种群遗传算法

本文从顾客差异化的角度出发,利用聚类分析对客户分类,提出了基于客户分类时间窗约束的车辆配送路径数学模型,该模型克服了传统时间窗车辆配送模型对各个客户不加区分的不合理性。根据此模型,本文设计了多种群并行遗传算法进行求解。实验结果表明,该算法相对于标准遗传算法,有效地克服容易早熟收敛的缺点,其结果更加接近最优解。     

基于遗传算法的物流配送车辆优化调度

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题,建立适合于遗传算法的车辆调度模型。设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、适应度函数、遗传算子和控制参数,构造完整的遗传算法。并给出算例,验证遗传算法有较好的优化性能。     

带时间窗车辆路径问题的最优解

带时间窗的车辆调度问题是物流配送系统的关键之关键,对它的研究越来越重视。本文将建立物流管理中的带时间窗车辆路径问题的模型,并得到此模型的最优解,有一定的实用意义。     

同步卫星转发器二维时频资源蚁群调度算法

针对地球同步卫星转发器多任务时频资源调度问题，考虑任务执行时间和占用带宽需求，建立了以卫星系统总收益为目标的多约束规划模型，提出了基于任务频率时间窗口更新的蚁群调度算法。该算法综合考虑了任务优先级和时间灵活度，以增强蚁群在状态转移规则下的搜索能力；同时设计了虚拟任务、伪随机状态转移规则和信息素参数，保证算法向最优解逐步收敛。实例仿真表明，该算法相对于传统蚁群算法、遗传算法和启发式算法，在算法结果、寻优能力和稳定性方面具有显著优势。     

物流配送决策模型

物流配送决策是一个涉及多种因素、多个目标要求的问题,常见的决策模型有单配送中心多用户模型、多配送中心多用户模型及时间窗约束模型,本文对上述模型都进行了深入的研究和论述。     

配送路线优化模型研究

本文根据节约里程法的配送路线优化方法和思想,建立有时间窗的车辆优化调度模型,对集货或送货的非满载车辆优化调度问题进行研究,并编制了配送路线优化调度系统,选取北京通远外经国际运输有限公司的部分物流配送点进行了路线优化。     

配送路线优化模型研究

本文根据节约里程法的配送路线优化方法和思想,建立有时间窗的车辆优化调度模型,对集货或送货的非满载车辆优化调度问题进行研究,并编制了配送路线优化调度系统,选取北京通远外经国际运输有限公司的部分物流配送点进行了路线优化。     

以工作量均衡为目标的成品油配送路径优化问题研究

文章以成品油配送路径优化问题为背景,研究了以工作量均衡为主要目标的成品油配送路径优化问题(Refined Oil Distribution Route Optimization Problem)。在考虑车辆容载量、加油站允许卸油时间窗、加油站服务时间、加油站需求量等约束的前提下,将各个车辆的工作时间尽可能均衡作为主要目标,建立了以车辆的最大工作时间最小化为目标函数的成品油配送路径优化问题的整数规划模型,编写了求解模型的Lingo程序。文章进一步用随机生成的方式,产生了10个加油站的计算实例,利用Lingo软件求出了局部最优解。通过Lingo软件求得的局部最优解表明了模型的可行性。文章的研究结果为调度部门制订成品油配送计划提供了理论依据。     

车队动态调度优化模型与算法之我见

目前我国机关内部用车中存在着一些问题,如车辆的申请用车率较高,而车辆相对较少,所以要组织好车队调度,提高车队的运营效率,降低的运输成本,使车辆更好地为机关内部服务。车辆调度对运营质量具有很大影响。本文分析了影响调度的因素,利用遗传算法对车辆的调度模型进行求解。     

H食品公司物流网络优化问题研究

为解决H公司目前存在的物流问题,提高物流服务水平,根据H公司现有物流网络体系和地理特点,提出了基于时间窗的改进的遗传算法模型,该模型以物流系统总成本最低为目标,用以优化H公司的物流网络的布局,并进行了实证研究,取得较为理想的效果。     

基于双基因遗传算法的多工序变速机调度问题研究

平行机调度问题的研究很多集中在同速机或恒速机的最短流程时间调度问题。就复杂度而言,变速机调度问题是平行机调度问题中较为复杂的一类。通常来讲,变速机调度问题的研究针对的是工件只有一个加工工序的单工序调度问题。结合运筹学中的指派问题研究了工件具有多个工序的变速机调度问题,并提出一种基于工序的双基因遗传算法进行求解。实际的算例结果表明,本文提出的双基因遗传算法是有效的。     

台风天气下广州港出海航道船舶疏散调度研究

为了在台风来临时,在港船舶能尽快安全地疏散出港,综合考虑时间约束、拖轮资源、航行安全和潮汐等影响因素,建立了以疏散时间最小化为优化目标的船舶疏散调度优化模型,设计自适应的邻域搜索算法求解,并通过与传统的先到先服务和随机调度2种方法进行比较,验证了本文船舶调度模型和算法的有效性.     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

随机需求下带时间窗IRP问题的遗传算法研究

研究随机需求条件下带时间窗的IRP问题的数学模型,并借助遗传算法来求解这一模型。以某物流公司配送系统为例,获得了路径安排和库存策略的优化目标解。实验结果表明这不仅能明显减少迭代次数,而且可以改善优化计算结果。     

启发式遗传算法在电子商务下物流配送中心选址中的研究

电子商务环境下的物流配送中心选址问题比较复杂,涉及因素较多。根据物流配送特点,对配送中心选址模型的变动费用和时间约束作修改,建立更加合理的适用于电子商务环境下的物流配送中心选址模型。由于选址模型属于NP难问题,故采用启发式遗传算法进行求解。