成品油二次配送调度优化模型及其遗传算法求解

成品油二次配送是成品油销售的重要环节,配送中心要以有限的车辆及时满足多个加油站的油品需求,为了节约成本,要选择最短行车路径,同时尽量满载。本文构造了调度优化的数学模型,研究了遗传算法求解方案,编制了C++程序,用一个算例说明算法和程序的可用性。     

ERW钢管考虑动态库存和交货期的多阶段生产计划优化方法研究

多阶段生产计划在钢管制造企业中起着重要的作用,在学术研究中也具有一定的复杂性.由于企业库存与生产及计划密切相关、订单交货期对生产和库存又具有很强的关联性,在研究中将库存的动态性和交货期纳入多阶段生产计划中,试图寻求找到优化的生产计划的方法.根据ERW直缝焊管企业的生产特点,对其生产计划的制订方式进行了优化.针对多阶段生产计划建立了考虑库存和交货期的提前/拖期惩罚数学模型,通过遗传算法对其进行求解及优化,从而得到生产计划的较优解.     

成品油二次配送库存-路径优化模型与两阶段算法

针对随机需求下的成品油二次配送库存-路径优化问题,考虑各个加油站的存储容量限制,油罐车满隔舱装卸要求和一对多服务等特点,通过设置各个加油站的实际配送量为油罐车隔舱容量的整数倍,以总配送成本和期望损失之和最小化为目标,建立两阶段随机整数规划模型,并设计了多割L-shaped算法.进一步,基于多割L-shaped算法设计了求解大规模问题的两阶段方法,并引入两种改进策略加快多割L-shaped算法的收敛速度.最后利用不同规模的算例进行模拟计算,分别验证了改进多割L-shaped算法高效性和两阶段方法的快速有效性.相比其它算法,两阶段方法在求解大规模问题时的平均运行时间降低了31.34%,平均成本的Gap值不超过2.63%.文章的研究结果为制定成品油二次配送计划提供了决策依据和算法支持.     

ERW钢管考虑动态库存和交货期的多阶段生产计划优化方法研究北大核心

多阶段生产计划在钢管制造企业中起着重要的作用,在学术研究中也具有一定的复杂性.由于企业库存与生产及计划密切相关、订单交货期对生产和库存又具有很强的关联性,在研究中将库存的动态性和交货期纳入多阶段生产计划中,试图寻求找到优化的生产计划的方法.根据ERW直缝焊管企业的生产特点,对其生产计划的制订方式进行了优化.针对多阶段生产计划建立了考虑库存和交货期的提前/拖期惩罚数学模型,通过遗传算法对其进行求解及优化,从而得到生产计划的较优解.     

炼油生产调度优化模型研究

本文针对炼油厂一次加工采用原油混烧方式的特点,研究了以满足二次加工质量卡边要求为目标的生产调度优化模型,为保证产品质量的稳定和降低原油成本,研究了原油需求预测模型,并介绍了两个模型求解算法的特点。     

成品油配送多车舱车辆指派及路径优化问题研究

针对成品油配送中多车型、多车舱的车辆优化调度难题,综合考虑多车型车辆指派、多车舱车辆装载及路径安排等决策,以派车成本与油耗成本之和的总成本最小为目标,建立了多车型多车舱的车辆优化调度模型。为降低模型求解的复杂性,本文提出一种基于C-W节约算法的“需求拆分→合并装载”的车辆装载策略,并综合利用Relocate和Exchange算子进行并行邻域搜索改进,获得优化的成品油配送方案。最后,通过算例验证了本文提出的模型与算法用于求解大规模成品油配送问题的有效性。并通过数据实验揭示了以下规律:1)多车舱车辆相对于单车舱车辆在运营成本上具有优越性;2)大型车辆适合远距离配送,小型车辆适合近距离配送;3)多车型车辆混合配送相对于单车型车辆配送在运营成本上具有优越性。这些规律可为成品油配送公司的车辆配置提供决策参考。     

动态价格和需求下两级生产系统的最优策略研究

本文研究了动态价格和需求下两级生产系统的最优管理策略问题.文章根据最优控制理论分析了最优生产库存策略的必要和充分条件,得到了特定情形下的最优生产策略,并且把结果推广到包含N个库存的情形。     

一类混合路由博弈的调和率研究

运用算法博弈论探讨了固定需求下由刻板用户和利他用户组成的混合路由博弈的调和率问题．首先,建立了刻画这类混合路由博弈的变分不等式模型;然后,运用解析推导的方法得到了该类路由博弈调和率的上界,并以现有文献中的结论为特例．     

基于IGA的供应链库存成本优化研究

随着市场竞争的加剧,企业之间的竞争已经演变为了供应链之间的竞争.传统的库存管理主要侧重于单个企业的库存最优,而供应链环境下的库存管理需要最大程度地实现供应链的库存整体最优.本文分析了供应链环境下的库存成本结构和供应链内成本,在此基础上,建立了多个供应商、一个核心制造企业、多个分销商的供应链库存成本模型,在分析免疫遗传算法(IGA)原理的基础上,详细说明基于免疫遗传算法的供应链库存成本模型的求解方法,最后通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.     

调和分析与信道编解码研究——献给陆善镇教授75华诞

信道编码是通信系统的关键技术之一,其传统的理论工具是代数和有限域GF（p）.本文在有噪信道的信道编码数学模型基础上,介绍基于调和分析的新型信道编码理论,分别应用调和分析的重要工具压缩感知与Walsh-Hadamard变换实现信道编解码和信道编码盲识别.本文综述基于调和分析的信道编码的一些基本结果并介绍最新进展,主要包括：Gilbert-Varshamov界、l1解码、RIP（restricted isometry property）条件和Walsh-Hadamard变换等.     

混纺比测定中的数学方法及其遗传算法实现

测定纱线的混纺比在纺织工程的实践中有着重大的实际意义.在特征值提取环节,结合相关文献,从“径长”的角度提出面积系数、异形度、波动率等形态指标并利用其合理地构成特征向量.重点讨论鉴定纱线混纺比中聚类分析的数学方法.结合非线性优化模型和遗传算法,通过适当的编程计算,从而得出较好的聚类分析结果.     

Parallel Metaheuristics for Workforce Planning

Workforce planning is an important activity that enables organizations to determine the workforce needed for continued success. A workforce planning problem is a very complex task requiring modern techniques to be solved adequately. In this work, we describe the development of three parallel metaheuristic methods, a parallel genetic algorithm, a parallel scatter search, and a parallel hybrid genetic algorithm, which can find high-quality solutions to 20 different problem instances. Our experiments show that parallel versions do not only allow to reduce the execution time but they also improve the solution quality.      

模糊批量生产计划问题的机会约束规划

描述了模糊单位利润、模糊生产能力以及模糊需求下的批量生产计划,并应用模糊机会约束规划规划建立了模型.当模糊变量是梯形模糊数时,我们将模糊模型转化为确定意义下的模型.为了求解优化模型,我们设计了基于模糊模拟的遗传算法.最后,通过一个数值例子说明算法的有效性.     

旅游路线动态规划问题研究——以西安市出发为例

研究旅游路线动态规划问题,选取景区和所在市之间交通数据,构建飞机、高铁和自驾联合的复杂交通线路网络,建立旅游路线规划综合模型,以西安市出发为算例,利用Matlab编程并基于遗传算法求解,最终得出该旅游者十年内遍游全国201个5A级景区的最优旅游路线规划图.结论表明,通过获取的数据、建立的模型和算法可以有效解决多交通方式联动的自驾游路线规划,为更多的自驾游爱好者提供路线选择和个性化推荐.     

基于二叉树的遗传算法求解设施平面布局优化

针对设施布局优化问题,使用二叉树的顺序遍历结构,结合设施顺序、相互关系及位置等因素形成新的染色体编码形式.以设施相邻性和随机原则相结合产生初始解,针对染色体的三段编码分别进行遗传操作,运用动态原则和反馈机制改进算法的惩罚函数.通过典型案例验算表明,本论文提出的算法在寻优效果和执行效率上有一定地改善.     

最小化总反馈长度的耦合活动排程研究

耦合活动的排程直接影响新产品开发的周期和成本,因而受到了学者和研发管理人员的普遍关注。本文针对最小化总反馈长度这一耦合活动排程常用目标,将遗传算法与局部搜索算法相结合,提出了一种新的混合优化算法,并系统分析了参数对算法性能的影响。然后将算法应用到实际案例和大量随机算例中,实验结果表明混合优化算法较大幅度提高了现有局部搜索算法解的质量;同等情形下,混合优化算法所获得解比单纯运用遗传算法所获得解更好。     

A fuzzy genetic algorithm with varying population size to solve an inventory model with credit-linked promotional demand in an imprecise planning horizon

A genetic algorithm (GA) with varying population size is developed where crossover probability is a function of parents’ age-type (young, middle-aged, old, etc.) and is obtained using a fuzzy rule base and possibility theory. It is an improved GA where a subset of better children is included with the parent population for next generation and size of this subset is a percentage of the size of its parent set. This GA is used to make managerial decision for an inventory model of a newly launched product. It is assumed that lifetime of the product is finite and imprecise (fuzzy) in nature. Here wholesaler/producer offers a delay period of payment to its retailers to capture the market. Due to this facility retailer also offers a fixed credit-period to its customers for some cycles to boost the demand. During these cycles demand of the item increases with time at a decreasing rate depending upon the duration of customers’ credit-period. Models are formulated for both the crisp and fuzzy inventory parameters to maximize the present value of total possible profit from the whole planning horizon under inflation and time value of money. Fuzzy models are transferred to deterministic ones following possibility/necessity measure on fuzzy goal and necessity measure on imprecise constraints. Finally optimal decision is made using above mentioned GA. Performance of the proposed GA on the model with respect to some other GAs are compared.     

Optimization of a highway project planning using a modified genetic algorithm

This paper proposes an optimization method for a national-level highway project planning based on a modified genetic algorithm. The proposed method adds to the existing methods by integrating various planning elements into a single system. A simulation model is used in order to determine the best investment strategy with regard to net present value, time deviation from the initial plan and discrepancy between available resources and investment costs by taking into account economical, social, traffic and political factors. The outcome is a project schedule with an optimized cash flow. The proposed method was tested using the example of the National Highway Programme in Slovenia.     

全国5A级景区旅游路线规划问题研究

以自驾游为代表的旅游活动正在成为全球经济发展的重要动力之一,如何优化旅游路线以便为广大旅客提供更加舒适的自驾体验日益重要.主要研究全国5A景区旅游路线规划问题.首先分析当前城市居民的假期次数与时间要求,综合时间、路程和费用最优建立综合模型.然后收集景区、路况和费用数据基于遗传算法和Matlab2011a编程求解,得出全国多个城市出发的全国5A景区旅游路线规划图和详细行程.最后根据研究结果,提出建立旅游可持续发展评价指标体系,对旅游爱好者提供旅游建议,对旅游相关部门给出政策建议.     

模糊环境下批量制造业提前/拖期交货的生产计划

描述了基于客户需求为模糊量的批量生产提前/拖期交货的生产计划,并建立了模糊环境下的三个模型.为了有效求解优化模型,我们将模糊模拟和遗传算法相结合给出了混合智能算法.最后通过数值例子说明算法的有效性.