用和声搜索算法求解技术站列车解编方案

确定到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序(即列车解编方案)是技术站编组调机运用计划的核心问题.本文为解决该问题,构建相应的优化模型,利用结合邻域搜索的和声搜索算法进行求解,采用目标函数值评价新的和声,邻域搜索策略用于获取新的和声.最后利用算例对所设计算法的求解效率进行分析验证,表明:算法收敛速度较快,而与邻域搜索策略的结合,有利于扩展其搜索范围与提升全局搜索能力,降低对选择概率的依赖.通过对不同参数条件下计算时间的测试说明,所设计算法能够满足技术站编组列车解编方案编制的要求.     

带时间窗的4PL路径优化问题的两阶段求解

以第四方物流(fourth partylogistics,4PL)为背景,针对带有时间窗约束的4PL路径优化问题,设计了一个两阶段算法.该算法首先根据和声搜索算法的优化机制在配送网络多重图上产生一个简单图,然后采用删除算法求出简单图上的前K条费用最短路径.该算法能确保产生的解是合法的连通路径,不需要对非法路径进行修复,能保留解的信息且节省大量的计算时间.对不同规模的3个算例进行求解,并与传统的和声搜索算法和枚举算法进行对比分析.结果表明,本文算法的求解效果优于传统的和声搜索算法和枚举算法,是求解该类问题的有效算法.     

具有交货时间的单机作业调度问题的最优解

基于回溯思想的算法通过系统地搜索解空间可以得到具有交货时间的n个作业的单机作业调度问题的最优解.给出一种改进算法,使得算法的时间复杂度由O(n!)降低到O(nlgn).     

基于动态规划思想的多阶段随机用户平衡配流模型与算法

在随机用户平衡(SUE)配流中引入动态规划的思想,把配流过程看做是多阶段决策过程.根据不变嵌入原理来寻找最优策略,给出了多阶段SUE配流模型与算法.理论分析及实际算例表明,多阶段随机用户平衡配流算法简单可行,计算量小,尤其适用于多"环"网络.     

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率,对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划,然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件,建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型,并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算,得到了满足要求且合理的列车时刻表,该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

基于客流需求的城市轨道交通行车计划与列车时刻表优化

满足客流需求和提高运输效率对提高城市轨道交通的吸引力具有重要作用。为平衡城市轨道交通运力、客流需求以及运输效率,对城市轨道交通行车计划和列车时刻表的优化进行研究。首先根据客流需求制定行车计划,然后在此基础上以列车运行安全和运力为约束条件,建立以乘客在站台等待时间最小化为目标的优化模型,并设计遗传和声算法求解该模型。通过算例进行分析计算,得到了满足要求且合理的列车时刻表,该研究可以为匹配城市轨道交通运输资源和客流需求提供决策依据。     

基于AMESim的摆线泵仿真及配流面优化

为提高某款内啮合摆线齿轮式机油泵的容积效率,降低其流量脉动率,对其理论配流面构形进行了理论计算,并针对实际配流面构形进行了定量优化。通过建立基于AMESim的机油泵仿真模型,进行优化后配流面构形对机油泵容积效率及流量脉动的影响研究。结果表明：将平行式配流面改为夹角式配流面,且配流面内边界半径减小4 mm后,给定单一齿腔与进排流域的重叠面积有所提高,1 000、2 000 r/min的转速下容积效率分别提升2.4%、4.2%,流量脉动率分别降低11.4%、23%;进油迟闭角Δβ=5°的增设使1 000、2 000 r/min转速下的容积效率分别提升0.4%、0.5%,流量脉动率分别降低2.1%、5%。     

应用需求时间窗的柔性作业车间调度优化模型

为解决拉动式生产模式下准时交货给生产调度带来的困难,提出了一种基于需求时间窗的柔性作业车间调度问题优化方法。首先,根据工件的需求时间窗口,构建了一种以工件完工时间平均隶属度最大为目标函数的柔性作业车间调度问题优化模型。然后,针对模型提出并设计了一种基于多阶段混合变异的禁忌搜索算法。为增强算法收敛性,利用逆序变异和基因段交换变异找到较好的初解,在此基础上利用基因交换变异继续搜索优解。最后,通过在某多品种小批量生产车间的应用验证了该方法有效性。     

基于绿灯时间等饱和度的TD学习配时优化模型

首先对传统的绿灯时间等饱和度概念进行了扩展,提出了分级绿灯时间等饱和度.在此基础上,针对分级绿灯时间等饱和度目标,构造了奖赏函数,采用了模糊方法解决流量状态空间维数爆炸问题,建立了定周期和变周期两种模式下的四种离线TD学习配时优化模型.通过Matlab编程,开发了这四种模型的计算程序,相对于在线TD学习模型,离线TD学习模型更适合交叉口信号配时优化.以一个两相位控制的单交叉口配时优化作为算例,对比分析了四种模型的性能.总体上变周期模式的离线TD学习模型可以获得解的结构、最优解的分布,这是传统配时理论不具备的.定周期条件下,奖赏分级的效果不明显;变周期条件下,奖赏分级效果明显,交通性能更优.     

基于改进候鸟迁徙优化的多目标批量流混合流水车间调度

针对2+1+1型混合流水车间,研究了多目标不相等批量流混合流水车间调度问题,提出一种基于变邻域搜索的自适应候鸟迁徙优化(AMBO)算法,实现了最小化完工时间与最小平均在制品数量的多目标优化.相比原始候鸟迁徙算法,AMBO算法引入变邻域搜索策略,实现每个算子的权重随迭代次数自适应调整,并提出了时间窗算子,以提升交换算子搜...