应急物流运输方式选择

为解决应急物流运输中最优运输方式的组合问题,在建立运输方式选择多目标优化数学模型的基础上,构造了求解该问题的虚拟运输网络,运用Floya法求解,并进行了算例计算．模拟结果表明,这种方法可以方便有效地求解该问题．     

考虑运输风险的成品油运输方式选择模型

基于成品油长距离运输方式的分析,考虑成品油易燃易爆的特性,以运输成本和运输风险为目标函数,建立成品油运输方式选择的多目标规划模型,使用粒子群智能优化算法对模型进行求解,并以北京某公司成品油运输为例,应用该模型与算法进行分析计算,结果表明:当运输成本与安全的权重相差较小时,铁路比公路环节耗时长,在里程较短时考虑到时间价值会优先选择公路运输方式;但当里程较长时,由于铁路运输比公路运输风险小,运输方式的选择便会倾向于铁路运输;算例计算结果表明当运营里程在500 km左右时,适合选取铁路运输方式。     

多式联运路径问题的一种混合算法

【目的】针对多式联运过程中运输路径和运输方式的优选问题,以运输成本最少为目标,建立了含运到时限约束和路径容量约束的组合优化模型.【方法】针对模型设计了双信息素蚁群-遗传混合算法进行求解,并引入最大最小蚂蚁策略、自适应灾变算子等操作,适时规避局部最优解,以提高算法优化能力.【结果】将混合算法求得的结果与单遗传算法、蚁群算法进行比较,混合算法较另两者的收敛稳定性平均提升15.534%和12.537%,且求得的20次最小费用平均值分别降低了3.18%和1.38%.【结论】采用上述方法探讨运到时限、容量约束以及货物运量对路径选择的影响,从而为多式联运经营人决策提供了参考.     

基于无人机与卡车联合运输下的冷链物流网络优化

研究无人机和卡车联合运输下的冷链物流网络优化问题。针对山区传统冷链物流网络运输方式单一、运输效率较低以及物流网络健壮性差等问题,构建了基于自然灾害情境下无人机和卡车联合运输的冷链物流前端网络。同时考虑运输方式约束、运输能力约束、产地产量约束并在提高网络健壮性的前提下,以总成本最低为目标建立非线性混合整数规划模型,采用进化逆转操作的改进遗传算法对模型进行求解,并通过算例验证模型及算法的有效性。结果表明,基于无人机与卡车运输的联合配送模式可优化冷链物流网络,降低配送成本,对山区生鲜物流具有较好应用前景。     

随机环境下多目标设计优化问题的交互式算法

从通信网络和运输安排等工程问题中提出了一类多目标随机优化模型,该模型含有一个随机线性和随机二次目标函数,还含有随机线性约束.基于决策者的期望水平将多目标优化模型转化为单目标优化问题;利用新的方差期望综合法研究了此类优化问题的确定型等价类,并设计了求解这类问题的基于决策者偏好的交互式算法.数值实验表明:方差期望综合优于已有方法,它既能够反映决策者的满意度,又能够得到更稳健的最优解.     

推进我国粮食物流体系建设的对策探析

构建现代化粮食物流体系的核心是通过完善先进的基础设施、高效合理的运作方式来优化物流、商流、资金流、信息流,根据不同需求选择最佳运输路线、运输工具和组织方式实现粮食实体移动.     

基于联合运输的棉花物流运输路径选择研究

分析了我国棉花物流运输现状,从联合运输的角度出发,以棉花供应点到需求点联合运输总费用最小和总时间最短为目标,构造了联合运输网络中的棉花物流运输路径模型。采用了多阶段启发式算法,通过改进的Martins算法找出非劣路径集合,依据运输方式转换兼容性与剔除无效路径,进行运输方式分配,运用模拟实例验证了该启发式算法的有效性,解决了联合运输的棉花物流运输路径选择问题。     

基于目标PSO算法的工程项目优化研究

近年来,国内建筑工程类产值与投资获得高速增长,建筑工程已成为我国重要的支柱性产业,合理有效地进行项目管理对建筑行业发展具有重要意义.以项目工期、成本及质量为项目施工的3大管理目标,通过对参数分析构建项目多目标优化模型.考虑到工程项目属于多目标优化求解问题,采用先进的PSO算法(Particle Swarm Optimization, PSO)构建工程项目多目标求解模型.由于传统的PSO算法在训练中存在局部最优解问题,采用最优位置策略来优化算法,完成对工程项目多目标问题的求解.在模型性能测试中,选择Schaffer基准函数来检验各算法性能,改进PSO算法能够在第6次迭代时趋于收敛,全局最优值为0.002 5,相较于另外3种算法误差更低,收敛速度更快.以某工程项目为实验对象,采用改进PSO算法对多目标模型进行求解,与原有规划目标相比,工程项目优化过后建设成本下降了3.785%,工期缩短了3.103%,同时工程项目自身质量与环境质量均满足工程项目要求.     

模糊时间窗多目标冷链物流路径规划

针对近几年冷链物流行业高额的配送成本和能源消耗等问题,以冷链物流配送路径为研究对象,建立基于碳排放量、配送总成本和客户满意度的多目标配送路径优化模型。采用贴近实际的模糊时间窗配送方式和自适应灾变遗传算法,对冷链物流运输车辆路径规划和在实际配送中复杂路径问题下的多目标路径优化进行研究。算例分析表明:1)在冷链物流路径配送中,目标函数考虑碳排放时的碳排放量相比不考虑碳排放降低了56%;2)该模型能够在考虑碳排放量和客户满意度的基础上有效地降低配送成本,使多个目标进行有机统一,全局优化;3)该算法对于多目标冷链物流路径优化问题在寻优效率和计算时间上均优于标准遗传算法。     

低碳木材物流网络优化中的碳排放测度

基于对木材物流网络中的节点和路线的作业活动分析,提出了木材物流网络碳排放测度方法;以成本和碳排放量为目标建立了低碳木材物流网络双目标优化模型;以福建省将乐县木材物流网络为例,进行了木材物流网络碳排放的估算.结果表明:提出的木材物流网络碳排放测度方法合理;不同碳排放测度方法得出大致相同的成本目标与碳排放目标间的权衡关系,但不同测度方式下的帕累托最优前沿平均碳排放水平存在差异;用车辆满载的碳排放量代替实际运输车辆的碳排放量会造成平均碳排放水平上升约2.7%,而忽略节点碳排放将造成平均碳排放水平下降约19.65%.     

基于状态空间模型的智能优化算法及其应用

基于区域经济发展失衡理论，从农村社会养老保障发展不均衡与政府责任之间内在关联的视角，重点考察了各地区农村社会养老制度提供保障的理论水平和现实差异，并得到以下结论：由于政府主观层面的原因，地方政府在农村社会养老保障制度中承担责任的实际水平与无差异偏好下的理论水平之间有较大差异。     

基于遗传算法的木材运输方案优化技术

在分析木材运输过程的基础上,结合木材运输的特点,建立了木材直达、中转混合运输问题的数学模型。以永安林业集团股份有限公司的木材运输数据为基础,将遗传算法应用于木材运输问题的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,能够方便、快速地求得问题的最优解。     

生物质发电厂燃料收储站的选址与优化

研究了生物质发电厂燃料收储站的选址及优化问题,选址决策包括确定收储站的数量、位置和规模。首先采用重心法,找出一个目标范围内16个乡镇各自收储站的候选位置。之后在考虑运输成本及存储变动成本基础上建立总成本模型。最后利用EXCEL所带的优化工具进行优化,得到较合理的选址结果。     

基于优化理论的遥感影像湿地信息提取

在湿地遥感动态监测中,需处理大量时间序列的数据,带来了时间、成本、技术、精度4个指标此消彼长的矛盾,是其遥感数据应用向产业化发展迈进存在的问题之一 针对上述问题,在闽江口湿地动态监测和专题信息提取过程中,建立了提取方法优选模型,构建了基于优化理论的湿地信息提取分层分类模式 该模式在试验区其它数景不同时相图像的湿地信息提取过程中,取得了最佳的时间、成本、技术、精度综合效用     

生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化

针对冷链物流配送系统中总成本较高以及车辆有效利用率低的问题,在考虑拥堵指数的基础上,构建以包含碳排放在内的配送总成本最小化和客户满意度最大化为总 目标的多车型路径优化模型.采用 自适应遗传模拟退火算法,对带有时间窗的冷链物流路径优化问题进行研究.结果表明:1)在配送总成本和客户满意度被视为同等重要的前提下,与采用配送总...     

基于分段线性微分包含的T-S模糊系统的最优控制

针对T-S模糊控制系统,将其转化成分段线性微分包含系统,根据Ham ilton-Jacob i-Bellm an(H-J-B)不等式将最优控制问题转化成最优控制性能上界的优化问题及性能下界的求取问题。其中性能上界的优化是一组以反馈增益为寻优参数的双线性矩阵不等式(b ilinear m atrix inequalities,BM I)问题,而性能下界是一组基于线性矩阵不等式(linearm atrix inequalities,LM I)的半正定规划问题。应用一种结合遗传算法和内点法的混合算法对BM I问题进行求解。最后的算例表明本文方法的有效性。     

树状灌溉管网优化的整数编码改进遗传算法

建立了以投资最小为目标函数的树状灌溉管网优化数学模型,并采用整数编码改进遗传算法对模型进行求解。针对完整树状管网优化的特点,通过对整数编码的编码方式进行改进,实现了同时对管网中管线连接关系和管径的优化。改进了目标函数映射到适应函数的变换方式,设计了随机多父辈交叉方法,提出了2种与优化问题相适应的变异方法,从而提高了算法的优化性能。     

基于节约里程法的鲜活农产品物流配送车辆路线的最优设计

根据鲜活农产品的特性和农产品的物流特性,把农产品的＂易腐＂特性和运输时间的因素结合起来,运用VSP网络图的原理和节约里程法解决鲜活农产品配送车辆路线的最优设计问题,进而达到运输成本最低的目的,提高物流运输效益。     

基于改进人工蜂群算法的生鲜农产品配送路径优化

为提高生鲜农产品的物流配送效率,降低配送过程中的综合成本,以配送总成本最小化为优化目标,通过引入时间价格成本,结合配送固定成本、运输成本和惩罚成本构建成本函数最小化模型。基于该数学模型,运用改进的人工蜂群算法对模型进行求解,算法中采取中位数选择策略来代替原有的轮盘赌选择策略,并在解的更新阶段引入禁忌表,有效解决了算法容易过早陷入局部最优的问题,并使得算法的收敛速度提高40%。通过算例验证了本文模型和算法的有效性,有一定实践指导意义。