机场新增卫星厅对中转旅客影响的模型和算法

基于"华为杯"第十五届中国研究生数学建模F题中关于机场新增卫星厅对中转旅客的影响问题的研究.通过建立描述登机口与机场航班对应矩阵,采用0-1整型规划模型和基于最优个体保留策略的遗传算法求解航班-登机口分配的最优解,并且将最大化分配航班数、最小化登机口数、以及最小化乘客总体换乘紧张度等优化目标采用加权的方式实现多目标优化,最后得出相对最优解.     

机场新增卫星厅对登机口影响的评估方法

为了解决航站楼客流量饱和的问题,采用一种增加卫星厅的方法,实现了旅客分流.基于单目标整数线性规划和多目标优化的方法,分别构建了登机口优化分配网络模型和多目标优化模型.利用登机口优化分配网络算法筛选出所使用的共同登机口,建立了目标函数并列出约束条件,采用目标约束法对建立的模型进行求解.在此基础上,根据目标建模的思想,建立了可供中转旅客总体流程时间最短且使用登机口数量最小的航班-登机口分配模型.利用MATLAB计算可知,利用42个登机口即可实现303架航班的正常运转.     

基于改进的禁忌搜索算法的机场场面优化研究

对跑道和滑行道进行联合优化有助于提高机场现有的硬件与软件资源的使用率,缓解航班延误.首先综合考虑滑行的相关规定以及跑道放行间隔的约束,以所有航空器滑行时间最小为目标函数,构建基于机场基本元素布局的场面滑行道与跑道联合优化模型;其次针对遗传禁忌搜索算法的特点和场面运行实际情况改进了遗传禁忌搜索算法,并以此求解该优化模型;最后以南京禄口国际机场为例,将改进的遗传禁忌搜索算法所得最优解与实际运行数据进行比较验证模型的优化性.     

基于多目标进化算法的供水系统优化运行研究

将多目标进化算法与启发式算法相接合,对供水管网微观模型进行优化调度研究.目标函数为供水系统的运行费用和维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化(保证安全供水),以各泵站各型号水泵的开启和调速泵的转数比为决策变量,进行二进制-实数混合编码,并采用新型的交叉算子.运用NSGA-Ⅱ、epsilon-MOEA、SPEA2三种多目标进化方法求解优化运行模型,并通过工程算例进行比较.应用表明,多目标进化算法能为供水系统的优化决策提供支持.     

集装箱码头桥机调度问题基于完工时间下界的算法

关注单船桥机调度问题,指出了单船桥机的闲置会影响码头整体的运作效率。以单个集装箱为任务单位,考虑桥机移动时间、安全距离等约束,建立了最小化桥机完工时间和闲置时间的多目标规划模型。基于完工时间下界的两种不同情况：以重点贝位工作量确定和以平均工作量确定,分别设计了基于邻域搜索的启发式算法和基于贪心策略的“分割贝位”算法,并且证明了在以平均工作量确定下界的情况中该算法不会导致桥机闲置。不同规模、不同下界类型的算例表明：提出的模型与算法得到的桥机调度计划更适合实际生产作业,能够有效地逼近完工时间下界,算法运行速度较现有的研究有显著的提高。     

基于遗传算法和改进的Dijkstra算法的电缆敷设优化研究

首先结合电缆敷设相关标准建立了基于多种条件限制的电缆敷设优化的多目标规划模型,将分层序列法的思想运用于模型的求解中.将总敷设路线最短作为第一目标,转弯数最少作为第二目标,错层数最少作为第三目标.求解时首先将遗传算法和改进的Dijkstra算法相结合,共同进行第一目标和第二目标的求解;对于第三目标错层数最少,在运用改进的Dijkstra算法得出待敷设路线后,设计了基于贪心准则的贪婪敷设算法来满足错层数最少的要求.最终通过MATLAB编程实现以上思想并分别对30条和100条电缆的敷设进行实例验证.     

基于模拟退火算法的SALM系泊系统的数学建模与设计

此问题来源于2016年全国数模竞赛A题.单锚腿系泊系统是系泊系统的一种,是近浅海观测网的重要组成环节,具有十分重要的研究价值.本文主要针对单锚腿系泊系统进行数学建模与设计.通过力学平衡分析、悬链线方程思想及逐步搜索法建立单锚腿系泊系统状态确定模型,采用模拟退火算法进行多目标规划,以获得最优的单锚腿系泊系统设计方案,最终实现该系统参数设计的自动化.     

基于改进微粒群算法的建设项目多目标动态优化

针对建设项目的复杂性和动态性,建立基于改进微粒群算法的多目标动态优化模型.首先,为提高算法性能,引入外部归档集和阈值并构建基于理想点法的适应度函数;其次,分别建立工期模型、加入系统可靠度的质量模型以及加入费用现值的成本模型,由其得到综合优化模型;最后结合工程实例对算法进行验证并与非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)对比.结果表明:方法比NSGA-Ⅱ算法的优化结果更科学、收敛速度更快.     

基于改进PSR模型的限购政策对房价影响研究——以海南省为例

运用2018年全国研究生电工杯数学建模竞赛B题的数据资料,针对海南省主要城市商品住宅价格问题的第四问展开研究.在前三问中,首先通过搜集数据并对数据进行合理的处理,对海南省(主要考虑海口和三亚)商品住宅价格的影响因素进行定量分析,得出各因素之间的关系.问题四中,考虑限购政策,在综合分析房价影响因素的基础上,筛选新的指标,构建了基于改进粒子群算法模糊层次分析法——PSR模型的房地产调控政策对于房价影响的评价体系,得到了海南省的房地产宏观调控政策的对房价上涨的影响结果.最后,根据建立的评价体系利用matlab神经网络工具箱按月预测了2018年6月-2019年5月海南省(主要考虑海口和三亚)商品住宅价格.     

考虑航站楼扩增对中转旅客影响的登机口优化调度模型

机场新增卫星厅,在优化分配登机口的同时需要考虑最小化旅客行走时间该方面学术研究有限,充分考虑航站楼扩增对中转旅客的影响,建立综合的登机口优化调度的模型.设计无向图着色模型,提出基于禁色影响度的贪婪着色算法,设计内层深度模拟退火与外层浅层模拟退火相结合的双重退火优化算法,引入乘客换乘因素,考虑失败惩罚,提出基于社群联盟冲突消解原则的图着色优化算法,实现对模型的优化,得到最佳调度方案.     

基于集体绩效优化的自主式综合评价方法

针对自主式多属性综合评价问题,提出了一种基于集体绩效优化的评价方法.集体绩效的优化不能以牺牲多数人的利益而使少数人获益;但是,不能将多数人的利益等同于集体的利益,即不能以多数人获益为名而使少数个体受益情况急剧恶化,最终导致整个集体绩效的倒退.提出了两个集体绩效优化目标:集体中多数个体绩效改善和集体总绩效改善.建立了集体绩效优化模型,通过模型求解、检验目标实现结果、更新优化的属性权重分配方案这样一个过程,达到集体绩效目标的逐渐改善.一个员工绩效评价的算例,展示了集体绩效优化的过程及效果.提出的方法无需协调被评价对象在属性权重方面的直接矛盾.同时,对于被评价对象来说,只需达成两个集体绩效优化目标的共识即可,操作简单、易行.     

基于SA-GA混合算法的动车组车辆轮重分配优化

针对动车组车辆出厂前存在的轮重偏差问题,建立动车组车辆轮重调节力学模型,利用模拟退火算法(SA)的机制和遗传算法(GA)非均匀变异思想,提出了一种模拟退火遗传(SA-GA)混合算法,并利用该混合算法对车辆轮重调节力学模型进行数值求解,结果显示:轮重偏差降低到1.2％以下,符合GB/T 3317—2006的规定.同时使用...     

Optimization Design of Holding Poles Based on the Response Surface Methodology and the Improved Arithmetic Optimization Algorithm北大核心CSCD

抱杆优化设计需要耗费大量有限元分析计算时间,难以确定可行域.该文采用响应面法(response surface method,RSM)来模拟抱杆结构的真实响应,提出了改进的算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm,IAOA)对抱杆结构进行优化设计.将分数阶积分引入算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA),改善了算法的开发能力.采用拉丁超立方抽样,选取抱杆结构杆件截面试验样本,利用最小二乘法对样本点进行分析,构建了抱杆结构应力和位移关于杆件截面尺寸的二阶响应面代理模型.建立以抱杆质量最小化为优化目标,许用应力和位移为约束条件的优化模型,采用IAOA对其进行求解.结果表明:二阶响应面模型能够准确预测抱杆结构的响应值,IAOA的求解精度得到显著提升,代理模型可大幅降低有限元分析所需的计算代价,优化后抱杆结构质量减轻了8.2%.联合使用RSM和IAOA可有效求解大型空间杆系结构的优化设计问题.     

基于改进RFM模型对民航客户的细分研究

近年来航空公司将客户分成不同的群体为了给客户提供差异化服务和有针对性的营销.现有传统的客户细分RFM模型由于存在缺乏科学的指标建立,已无法准确和完整的描述实际情况中客户的细分结果,根据民航客户价值的特点,在传统客户细分的RFM模型上进行改进,创建LRFMC模型,对某航空公司客户采用数据挖掘K-means算法进行聚类分析...     

Hall共轭嵌入子群对有限群结构的影响

设群G为有限群,日为G的子群.若对任意的g∈G,日为〈H,H~g〉的Hall子群,则称子群日为G的Hall共轭嵌入子群.利用Hall共轭嵌入子群得到有限群G分别为幂零群与超可解群的若干新的判定方法.     

一种基于新的区间二型梯形模糊相似测度的多属性群决策方法

本文首先基于区间二型梯形模糊数的周长、面积、负指数距离提出了一种新的区间二型梯形模糊相似测度,讨论了其性质。其次,基于该相似测度公式分别构建了区间二型梯形模糊专家权重和属性权重确定模型,然后通过集结区间二型梯形模糊决策信息与权重信息,给出了一种基于该相似测度的群决策方法。最后,通过投资方案选择实例说明了该方法的合理性和有效性。     

Study of a New Global Optimization Algorithm Based on the Standard PSO

In this paper, a new global optimization algorithm is developed, which is named Particle Swarm Optimization combined with Particle Generator (PSO-PG). Based on a series of comparable numerical experiments, we show that the calculation accuracy of the new algorithm is greatly improved and optimization efficiency is increased as well, in comparison with those of the standard PSO. It is also found that the optimization results obtained from PSO-PG are almost independent of the coefficients adopted in the algorithm.