基于不平等厌恶函数的RCEP合作的网络博弈仿真北大核心

RCEP同我国倡导的“一带一路”具有战略协同性,对提高区域民众生活水平、带动经济发展具有重要意义．以RCEP成员国双边货物贸易数据为基础,确定RCEP的贸易合作网络,并将不平等厌恶函数引入到RCEP的网络博弈模型中,深入分析邻居奖励、合作的社会舆论压力、成本净收益比、对他人收益高于自身的厌恶程度、对自身收益高于他人的厌恶程度对合作的影响;在此基础上,讨论促进RCEP合作的措施,为我国推进RCEP的建设提供科学的依据．     

求解带时间窗车辆路径问题的混合Memetic算法

为提高带时间窗车辆路径问题的求解精度和求解效率,设计了一种混合Memetic算法。采用基于时间窗升序排列的混合插入法构造初始种群,提高解质量的同时兼顾多样性,扩大搜索空间;任意选择组成父代种群,以维持搜索空间;运用简化的变邻域搜索进行局部开发,引入邻域半径减少策略提高开发效率,约束放松机制开放局部空间;以弧为对象,增加种群向当前最优解和全局最优解的后学习过程。实验结果表明,所提出的算法具有较好的寻优精度和稳定性,能搜索到更好的路径长度结果,更新了现有研究在最短路径长度的目标函数上的下限。     

带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题

针对带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题,最小化派遣成本、理货成本、时间窗惩罚成本以及油耗成本之和,建立数学模型。设计混合遗传变邻域搜索算法求解问题,在算法中引入时空距离的理念,首先用最近邻插入法和Logistic映射方程生成初始种群;然后利用变邻域搜索算法的深度搜索能力优化算法;提出自适应搜索策略,平衡种群进化所需的广度和深度;设计拆分准则,为各客户设置不同的拆分服务量;提出确定车辆最优出发时间的时差推移法,减少车辆在客户处的等待时间;最后通过多组算例验证本文模型和算法的有效性。     

考虑路径冲突的AGV配置与调度优化

合理调度有限的码头资源以满足船舶的装卸时间要求是自动化集装箱码头的重要目标之一。针对自动化集装箱码头自动导引车(automated guided vehicle,AGV)配置与调度问题,考虑船舶装卸时间要求和AGV运输过程中的路径冲突,提出分阶段调度策略。将船舶装卸作业分为卸船阶段、装卸同步阶段、装船阶段三个阶段,在每个阶段中,建立以最小化最大完工时间和最小化AGV空载和等待时间为双目标的调度优化模型,并设计基于NSGA-Ⅱ的启发式算法求解。根据本阶段的实际完工时间,从最优解集中选择下一阶段AGV的配置与调度方案。最后对比其他调度方案表明本文调度方案能够满足集装箱船的装卸时间要求,且提高了AGV的利用率,更符合码头实际作业要求。     

考虑出口箱进出场及预翻箱的箱位分配与场桥调度协同优化

为降低送箱集卡到场的不确定性对出口箱堆存和装船效率的影响,以最小化堆场进出场作业系统总作业时间为上层模型的目标,以最小化同一批入场出口箱的堆存时间下层模型的目标,构建了双层混合整数规划模型为进出场的出口箱分配箱位并优化场桥调度。设计改进的遗传模拟退火算法求解上层模型可得出口箱箱位分配方案,求解下层模型可得预翻箱和场桥调度方案,通过不断平衡上下层最优解使堆场堆存和装船作业效率最优。通过数值实验验证了算法和调度策略有效性,研究结果可丰富集装箱码头运营系统优化理论,为提高出口箱堆场作业效率提供决策参考。     

开放式多中心需求可拆分VRP及混沌遗传模拟退火算法

综合考虑客户需求量允许被拆分、配送系统拥有多个配送中心且车辆可就近返回配送中心的运输模式,建立以配送中心日均建设成本、车辆派遣成本、理货成本和油耗成本之和最小为目标的数学模型,并根据问题特征设计了混沌遗传模拟退火算法对问题进行求解。通过对不同规模以及不同类型的算例进行实验,验证了混沌遗传模拟退火算法求解本文问题的有效性。