客专大站到发线运用随机机会约束模型与算法研究

在考虑到发线运用过程中不确定性因素的基础上,研究旅客列车停站时间和接续时间随机变动情况下客专大站到发线运用优化问题,以提高车站作业效率和方便旅客乘降为优化目标,建立了到发线运用的随机机会约束规划模型.通过将模型中的随机机会约束转化为相应的确定性等价形式,从而将随机规划模型转化为确定性模型,并设计了解决该问题的蚁群算法.算例表明该随机机会约束规划模型能取得可靠性更高的到发线运用计划.     

供应商选择问题的随机机会约束规划模型及其混合遗传算法

在供应商的最大供应数量、质量水平、送达时间均为随机变量且预算给定的条件下,建立了供应商选择问题的随机机会约束整数目标规划模型.鉴于传统方法求解随机规划较为困难,给出了一种将随机模拟、神经元网络和遗传算法结合在一起的混合遗传算法并用多个算例进行了验证,结果表明该算法有较强的适应性.     

随机仓库布局问题模型与算法研究

通过讨论随机条件下仓库布局问题．建立了随机仓库布局问题机会约束规划模型，并设计出基于随机模拟的禁忌搜索算法求解模型，最后利用算例来验证算法的有效性。     

需求随机情况下向多个供应商采购的机会规划模型研究

研究当需求量巨大且为随机变量时,一个供应商无法满足供货要求情况下,向多个供应商采购-库存的问题,建立了一个向多个有资源约束的供应商采购的库存模型.考虑到需求量为随机变量,并且约束条件以一定置信水平满足要求,故采用随机机会规划对问题进行建模,基于神经元网络嵌入遗传算法的混合智能算法对模型进行求解,并对结果进行了分析,给出了文章的结论.     

双运量约束下的OD分布与随机用户均衡交通分配组合模型

建立了在起点交通产生总量固定和在讫点交通吸引总量固定约束下的OD分布与随机用户均衡交通分配模型,并证明了该极值模型与随机用户均衡及OD分布要求的等价性,并设计了启发式算法来求解。     

基于蚁群算法的车间生产调度模型的研究与应用

针对面向订单的车间生产调度问题的局限性,结合实际生产情况,建立了订单车间生产调度管理系统,并对调度算法模型进行了深入研究,提出了一种综合运用理想点求模与蚁群算法的订单多目标优化调度方法。以最小化设备资源利用总时间、最小化产品延迟交货总时间为目标,利用蚁群算法对企业生产能力范围内的订单进行多目标优化调度,调度报表为企业实际生产提供指导。该系统和方法在某重型机械集团公司进行应用,体现了减少劳动力投入、缩短生产周期的效果。     

异质性的技术俱乐部与中国地区工业增长——基于潜类别随机前沿模型的研究

本文利用中国1999~2007年30个省份工业的面板数据,以各省份的人力资本水平、对外开放程度作为类别的条件变量,通过建立潜类别随机前沿模型,考虑技术俱乐部的异质性,从而分析了我国的工业经济增长过程。结果表明,我国30个省份存在两个技术俱乐部,使用不同的技术前沿,生产函数存在巨大差异,并且俱乐部A的技术效率高于俱乐部B。技术进步是各省份工业产出变化最重要的决定因素,且B俱乐部要高于A俱乐部。投入变动起着很重要的作用,而效率变化的作用却非常小。     

中国与中东欧各国进口贸易的潜力分析——基于时变随机前沿引力模型的实证研究

运用时变随机前沿引力模型,基于2011—2018年中国与中东欧17国的进口贸易数据测度进口贸易潜力、技术效率及其影响因素。实证结果表明:中国与中东欧国家进口的贸易潜力较大,且不同国家之间呈现较大的不均衡性,波黑、克罗地亚、黑山可挖掘的进口潜力较大,匈牙利、保加利亚、斯洛伐克和波兰的进口效率较高。从影响因素看,中东欧国家的供给能力、中国的市场规模、“17+1”合作机制等因素推动了进口贸易的发展,而中国的供给能力、中东欧国家的市场规模、文化距离等因素对进口贸易有阻碍作用。经济自由度、基础设施质量、中欧班列等构成了影响进口效率的重要因素。     

客运专线车站接发车进路选择优化

为了给客运专线车站接发的列车合理安排接发车进路,构建了进路选择多目标优化模型。优化目标为列车选择进路的偏好最大、到发线均衡使用,约束条件主要有到发线作业间隔时间约束、进路冲突约束。基于目标协调优化思想,提出了该多目标优化模型的求解方法。以济南西站为例,运用本文方法对15:00:00~21:00:00时段的到发线运用、进路选择方案进行求解。结果表明:方案较好地达到了两目标,较为合理。可见,模型能够更准确地描述列车占用各到发线、进路的不同,适用于求解客运专线运行图编制阶段的进路选择问题。