求解资源约束项目调度问题的启发式算法综述

本文综述了求解RCPSP的启发式算法.首先在对各种优先权规则进行归纳的基础上,概述基于优先权规则的RCPSP启发式算法研究现状;其次,综述项目进度的表述方式及常用超启发式策略,汇总求解RCPSP的超启发式算法的研究成果.此外,简要介绍除上述两大类启发式算法之外的其他几种启发式算法;最后,对全文进行总结,并指出该领域几个有希望的研究方向.     

基于资源约束的突发事件应急救援鲁棒性调度优化

突发事件应急救援的调度优化,对于救援活动的顺利实施及应急资源的有效使用具有至关重要的作用。本文研究资源约束下的突发事件应急救援鲁棒性调度优化问题,其中,鲁棒性定义为各活动的时间缓冲与其权重系数乘积的总和,目标是在资源可用量及救援期限的约束下,安排活动开始时间和执行模式以最大化应急救援计划的鲁棒性。作者构建了问题的0-1规划优化模型,针对其NP-hard属性,基于问题特征设计双环路禁忌搜索启发式算法。通过对一个算例的计算分析,得到如下结论:给定网络结构及时间参数,利用权重系数的定义可以将时间缓冲分配到重要活动上,由此提高应急救援计划的鲁棒性;随着资源可用量的增加,计划的鲁棒性呈上升趋势,而当救援期限延长时,计划的鲁棒性单调增加。本文研究可为突发事件应急救援基准计划的制定提供决策支持。     

多行程带时间窗口的车辆调度问题研究

为了提高车辆的使用率,企业往往会安排车辆在单位周期内,执行多次配送任务.为了研究多行程带时间窗口的车辆配送(VRPTW)中的车辆调度问题.模型以车辆的固定费用、车辆行驶过程中的等待费用、司机的工作小时费最小为目标,同时也融合了司机在执行不同路线时,由于熟悉的过程所弓I起的费用.通过对路线的时间窗口性质的分析,建立了调度问题的模型.     

有滞留时间约束的两集束型装备调度模型

针对有滞留时间约束和并行加工的两集束型装备调度问题,分别推导了三类不等式约束条件,包括加工模块处于加工和空闲两种状态下的滞留时间约束、任意单个和两个搬运作业情况下的机械手搬运能力约束,以及缓冲模块能力约束,从理论上证明了并行加工模块等价加工时间的合理性,建立了以最小化生产周期为目标的混合整数规划模型.随机算例和基准算例的仿真结果验证了模型的可行性和有效性.     

地区超市有时间窗口的固定路线运输问题

文章为一家本地超市设计了一套行之有效的固定路线运输问题方案，它的目标是在载量能力、最大允许行程时间及各分店营业时间和机动车停车时间窗口限制下的行车趟数的最小化、车辆利用率的最大化。也将考虑生长点、载量、可变需求和时间窗口对路线生成的影响。     

一类具有资源约束和优先加工顺序约束极小化加权总完工时间调度优化问题研究

本文针对工件间具有链状优先约束和relocation资源约束的极小化加权总完工时间调度优化问题展开研究.针对这一NP难问题,利用relocation约束的性质和贪婪算法的思想,设计了一个多项式近似算法,并证明了当链不可中断,每个链具有相同工件数和工件间具有相同加工时间时,2为该算法的紧界.     

应急资源调度模型及算法

应急问题最显著的特点表现为时间的紧迫性.本文针对应急系统多点出救的特点,研究了消耗速率为函数的连续型应急资源调度模型.该模型以最早应急时间为目标,给出了最早应急时间的求取方法,数值算例表明了算法的有效性和实用性.     

多行程带时间窗口的车辆调度问题研究北大核心

为了提高车辆的使用率,企业往往会安排车辆在单位周期内,执行多次配送任务.为了研究多行程带时间窗口的车辆配送(VRPTW)中的车辆调度问题.模型以车辆的固定费用、车辆行驶过程中的等待费用、司机的工作小时费最小为目标,同时也融合了司机在执行不同路线时,由于熟悉的过程所弓I起的费用.通过对路线的时间窗口性质的分析,建立了调度问题的模型.     

一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法

在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。     

资源约束项目调度中重心启发式方法研究

本文目的在于研究一种新的资源约束项目的启发式方法。研究中通过两个平行工序转化为顺序工序的优化问题，提出了工序的重心的概念，并将其引入到资源约束项目调度问题的启发式方法中，提出了一个新的启发式方法——基于重心的启发式方法。在此基础上，本文还对该启发式方法的进行了评价。首先将该方法程序化；然后选取PSPLIB中的问题实例进行计算；最后，在分析计算结果的基础上，对该方法的求解效果和执行效率进行评价。评价结果说明这种新方法求解效果符合实际需要并且计算效率很高。     

带时间窗取送货问题的混合算法

为解决带时间窗的取送货问题,建立了集合划分模型,设计列生成算法与启发式规则相结合的CGA混合算法进行求解。首先,放松约束构建主问题及受限主问题,运用单纯形法与分支定界进行求解;其次,建立时空网络以构建子问题,基于修正的Dijkstra's算法,设计包含算法A、B1、B2的求解算法;最后,通过启发式算法解决节点重复覆盖问题。为验证算法有效性,进一步构建了OPT近似最优解算法;并基于CGA提出三种求解策略C1、C2、C3,做单因素方差分析,采用算例分析算法的性能。实验结果表明,对于客户点数量小于30的小规模算例,CGA与OPT所得结果相近,但CGA求解效率更显著;针对客户点数量为600的大规模算例,CGA至多在20分钟内求得结果,可见本文算法的精度和效率较高。而针对不同类型及规模的客户点的单因素方差分析结果显示,C1、C2、C3在“平均行驶距离成本”、“平均车辆数”、“平均求解时间”三个维度上差异性显著,经营者可根据实际需求进行策略选择。     

带时间窗的某物流配送车辆调度问题的方案优化分析

采用带时间窗的车辆调度优化物流配送系统,建立了带时间窗的多目标约束条件下的派车优化问题的数学模型,并针对某大型连锁超市物流配送中心的车辆调度问题进行了求解,经过对比分析,新方案实现了一定程度多目标优化.     

A Heuristic for the Vehicle Routing Problem with Time Windows

In this paper we propose a heuristic algorithm to solve the Vehicle Routing Problem with Time Windows. Its framework is a smart combination of three simple procedures: the classical k-opt exchanges improve the solution, an ad hoc procedure reduces the number of vehicles and a second objective function drives the search out of local optima. No parameter tuning is required and no random choice is made: these are the distinguishing features with respect to the recent literature. The algorithm has been tested on benchmark problems which prove it to be more effective than comparable algorithms.     

求解硬时间窗约束下随机需求库存-路径问题的优化算法

随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem, SDIRP)即考虑随机需求环境下供应链中库存与配送的协调优化问题,是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在,也是典型的NP难题之一。文章以具有硬时间窗约束的随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem with Hard Time Windows, SDIRPHTW)为研究对象,将SDIRPHTW分解为直接配送的随机库存-路径问题和具有硬时间窗约束的路径优化问题两个子问题,并以最小化系统运行成本和用车数量为目标,设计了一个基于(s,S)库存策略和修正C-W节约法的启发式算法。最后,通过相应的数值算例验证了算法的有效性。     

一类自由作业供应链排序的研究

本文研究一类集成工件生产和发送的排序模型.在该模型中,供应链的上游首先将工件安排在自由作业机器上加工,然后把加工完毕的工件分批发送给下游.问题是寻找生产和发送相连的排序,使得生产排序费用和发送费用总和最少.这里,生产排序费用是以工件带权送到时间和表示;发送费用由固定费用和与运输路径有关的变化费用组成.在指出问题的NP困难性后,本文用动态规划算法构造了一致条件下的多项式时间近似算法,并分析算法的性能比.本文最后还讨论了该问题的其它情形.     

一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题及其Tabu Search算法

本文提出一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题（CVRPTW），并利用Tabu Search快速启式算法，针对Solomon提出的几个标准问题，快捷地得到了优良的数值结果。     

多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法

研究了多时间窗车辆路径问题,考虑了车容量、多个硬时间窗限制等约束条件,以动用车辆的固定成本和车辆运行成本之和最小为目标,建立了整数线性规划模型。根据智能水滴算法的基本原理,设计了求解多时间窗车辆路径问题的快速算法,利用具体实例进行了模拟计算,并与遗传算法的计算结果进行了对比分析,结果显示,利用智能水滴算法求解多时间窗车辆路径问题,能够以很高的概率得到全局最优解,是求解多时间窗车辆路径问题的有效算法。     

一个具有退化的两个代理的排序问题

考虑两个代理的带有退化的单机排序问题.第一个代理J以完工时间和为目标函数,第二个代理J以最大延迟为目标函数,并且两个代理的加工时间是按时间退化的,所谓按时间退化就是每个工件的加工时间是其开始加工时间的函数.问题的目标是寻找一种排序,使得两个代理的目标函数之和达到最小.证明该问题可在O(n_1n_2(n_1+n_2))时间内求解.