乘用车物流运输装载模型研究

对乘用车物流运输计划问题进行了研究,首先,建立了以单辆轿运车实载率最大为目标的单车最佳装载方案模型,以该方案配送乘用车辆直到运输任务完成以获得初始轿运车数,其次以空载率最小为目标设计了数量调整模型对初始轿运车数进行优化,得到最优装载方案模型.基于上述优化模型计算最小的轿运车数,建立在轿运车数量限制下的最短行驶里程模型,选择总行驶里程最小的装载方案作为最优的配送方案.最后建立基于路径的物流运输装载模型,运用Floyd算法计算任意起讫点间的最短路径,设计了一种全局搜索算法得到一种合理的配送方案,并以空载率最小为目标对方案进行优化.     

军事物流系统中定位-运输路线安排模型及算法

考虑到战时物资需求的紧迫性和保障资源的有限性,从决策者的角度出发,以军事物流系统总体供应时间最短为目标,构建了两级军事配送网络的定位-运输路线安排模型,并给出一种启发式算法.算法分为两个阶段,首先利用蚁群算法和线性规划的方法解决运输路线安排问题,然后运用贪婪搜索算法解决军事物流配送中心选址问题.最终,将两种算法结合起来进行逐步搜索,从而得到模型的解,并运用实例说明了算法的有效性和可行性.     

快餐连锁店的行车路线模型

本文针对香港最大的快餐连锁店之一－－大家乐快餐店－－的运输路线问题，提出了切实可行的决策支持模型。大家乐快餐店于1975年在香港开业。经过20年快速稳定的发展，目前已拥有大约100个分店遍布香港各地，并且仍在以每年10个分店的速度发展。该店用一支小规模的卡车队将大量的物品运到各分店，为了降低运输费用，加快运输速度，快餐店的物资分配部门的经理面临着如何为公司提供经济有效的运输服务这一挑战性任务。我们的研究有两个目标。一是开发一个制定行车路线的算法，以帮助路线设计者设计行车路线，它不仅要节约费用，还要提高效率。另一目标是为运输经理提供指导以决定是将货物从快餐总店运到各分店，还是从供应商直接运到各分店。为此我们用试探法来确定行车线路表。新开发的决策支持系统允许用户更新各分店的有关信息，诸如停车的限制等。该系统提供的行车线路不但节约了开支，而且减少了运输时间。     

装载与运输路径的联合最优规划

运输问题中可以分为两个过程:分配装载和规划路径运输,后者是图论问题,前者因为涉及到分配不同的货物装载到不同的运输工具上,是非线性整数规划问题,所以整个问题也是NP复杂问题,随着问题复杂度的增加,变量增多,求解将会非常耗时和困难.提出了基于多旅行商的M-TSP图论装载运输优化模型,和对此模型进行简化后的基于确定路线的整数线性规划装载模型,从而极大的方便此类问题的快速求解,为实际生产运输商业行为提供了一种方便、科学、可靠的决策模型和方案.     

区间数型多目标联运路线优化问题的模型与算法

联运路线优化问题直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量.首先分析了联运路线优化问题的数学模型及虚拟运输网络图;其次,将区间数排序的思想及属性值为区间数的多属性决策方法引入适应度函数的设计中,提出了一种求解区间数型联合运输路线优化问题的混合型遗传算法,给出了染色体编码、遗传算子设计、适应度函数定义及群体多样性控制的方法;最后用示例对算法的有效性进行了验证.     

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。     

第三方库存-路线问题的模型及混合遗传算法设计

根据第三方库存-路线问题的特点,以车辆租赁费用和运行费用之和为目标函数,不限制客户每次的配送量小于车辆容量,建立了满载运输和非满载运输混合的整数规划模型.针对第三方库存-路线问题的复杂性,本文设计嵌入禁忌搜索的遗传算法来同时决策库存和路线问题.首先对配送间隔进行编码,然后用禁忌搜索法计算每天需要配送的车辆路线问题.最后与其下界值进行比较,结果表明该算法是一个有效的算法,不但第三方能取得较低的运营总成本和较高的车辆利用率,而且也能为客户节约库存空间.     

多类型乘用车装载方案优化应用研究

为解决整车物流配送中多类型乘用车装载方案制定的效率低下、成本过高等问题,制定各类型轿运车配载方案选择与使用数量优化两阶段的求解思路:第一阶段根据轿运车以及乘用车的尺寸属性,运用排样算法筛选出空间利用率较高的配载方案;第二阶段,将轿运车使用数量转化为配载方案使用次数的总和,在此基础上建立以轿运车使用数量最小为目标的装载方案优化模型,并运用Matlab7.0编程求解.实例验证表明,设计的模型与算法能在更短时间内得到最优解,具有较强的理论及现实意义.     

三维多箱异构货物装载优化及其可视化

针对七种现实约束的集装箱三维多箱异构货物装载优化问题,提出了一种基于 “块”和“空间”的启发式搜索算法。算法采用树搜索策略,根据可用空间,对每一次搜索的货物块进行评估,得到最佳的货物块,直到无可用空间或无可装载的货物为止。基于开放式标准测试数据的计算结果表明,该算法在时间效率和体积利用率上均优于已有的同类研究。并基于Net平台开发了一款3D装箱布局优化可视化软件,已在相关物流企业中得到推广应用,验证了算法的实用性。     

受时间约束的运输问题求解的一种算法

本针对受时间约束的运输问题，提出了一种基于表上作业法的优化求解算法，并用算例说明了该算法的求解过程。     

贷款分配方法的数学模型及其解法

为了解决三角债问题，银行给出一笔贷款，应该如何分配这笔贷款，使清理的债务达到最大。本文建立这个问题的数学模型，并且给出一个解法。     

网络结构优化设计模型及遗传算法

本文以网型通信网问题为列建立了优化问题的数学模型,并用遗传算法并行求解该问题,该方法较好地解决了既考虑经济效益又考虑需求的网络结构优化问题,该问题的研究对实际应用及动态网络的研究有十分重要的意义。     

稳健矩阵回归模型和方法研究

随着大数据时代的到来,我们面临的数据越来越复杂,其中待估系数为矩阵的模型亟待构造和求解.无论在统计还是优化领域,许多专家学者都致力于矩阵模型的统计性质分析及寻找其最优解的算法设计.当随机误差期望为0且同方差时,采用基于最小二乘的模型可以很好地解决问题.当随机误差异方差,分布为重尾分布(如双指数分布,t-分布等)或数据含有异常值时,需要考虑稳健的方法来求解问题.常用的稳健方法有最小一乘,分位数,Huber等.目前稳健方法的研究大多集中于线性回归问题,对于矩阵回归问题的研究比较缺乏.本文从最小二乘模型讲起,对矩阵回归问题进行了总结和评述,同时列出了一些文献和简要介绍了我们的近期的部分工作.最后对于稳健矩阵回归,我们提出了一些展望和设想.     

基于锥模型的一般信赖域算法收敛性分析

本文给出了锥模型信赖域算法的一般模型，它不仅包含通常的信赖域算法一相当于锥模型算法中bk＝0的情形，而且文献[1]的算法也可看作其子类．我们研究这个模型的较强的全局收敛性，并讨论保证算法具有超线性收敛速率的条件，从而推广了文[1]和文[4]中的若干结果．     

最优分段逼近的几个迭代算法及其收敛性

本文给出了最优分段逼近的几类迭代算法,并从理论上证明它们对于任意初始条件都收敛到唯一的最优逼近.在电子计算机上进行了计算,表明效果良好.文末给出一些数值例子.     

条件正定矩阵及其在多元插值计算中的应用

这里A一般不是正定的,按后面定义只是“条件正定”的,特别,A的对角线元素往往是零.这给方程组的求解带来了困难.我们的目的是如何利用“条件正定”的特点建立有效的算法,减少计算量和机器时间.为此,先讨论“条件正定”矩阵及与之相关的“条件正定”函数的某些性质,以便于判定A的条件正定性.然后利用这个性质构造有效算法.最后的平板样条数值结果表明,应用“条件正定”作工具建立的算法,比通常算法求解(1)的效率提高四倍以上.     

相位恢复:理论、模型与算法

相位恢复在多个不同领域均被提出,如量子力学、光学成像等.相位恢复即具有多种应用背景,亦具有丰富的数学内涵,因而近期该问题吸引了多个不同领域专家的关注,如计算数学、数据科学、最优化、代数几何等.本文将主要介绍相位恢复中的理论基础问题,特别是最少观测次数问题,并介绍求解相位恢复的模型性能,以及求解算法等.本文也介绍了一些当前相位恢复中研究的热点方向.     

粒子群优化与差分进化混合算法的综述与分类

优化算法的性能改进长期以来一直是算法研究者们追求的一个重要目标,对不同算法进行混合以期利用算法的互补优势来获得性能更优异的算法代表了一类典型的设计思想.针对两类基于群体演化的优化算法——粒子群优化(PSO)与差分进化(DE)算法,对基于二者的各种混合算法(DEPSO)进行了系统而全面的综述,并在此基础上提出了一种混合策...     

两类新的广义Ball曲线曲面的求值算法及其应用

本文研究两类新的广义Ball曲线曲面的求值算法及其应用.其一是把Bezier曲线曲面的求值转换到这两类曲线曲面的求值,大大加快了计算速度.其二是给出Bezier曲线与这两类广义Ball曲线的统一表示,并利用这种表示给出它们之间相互转换的递归算法.     

基于有理函数模型的一维最优化方法

在本文中提出了基于有理函数模型的一维最优化方法。这些方法比二次模型方法有较好的数值性态和适应性。我们给出了有理反差商方法和Ｎｅｖｉｌｅ型方法，并将其与二次插值方法进行了数值比较。