需求区间型运输问题的求解算法

为了便于建立与需求区间型运输问题有关的决策支持系统，本给出了一个求解需求区间型运输问题的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明算法的应用，该算法能求得问题的最优解，并具有易于编程实现、收敛性好等优点，大量数值实验表明该算法有较高的计算效率。     

最短时限运输问题及图上求解法

提出了最短时限运输问题,借助于赋权二分图研究了其解的最优性充要条件,并给出了在赋权二分图上求解的具体步骤,最后给出了一个实例。事实证明,该法是一个有效的算法     

最短时限运输问题的推广

在目前文献所讨论的最短时限运输问题中,从一个发点到一个收点的运输时间为常数,与运输量无关.这有一定的局限性.本文从实际出发,在已有模型中加入运输量对运输时间的影响,使其更具一般性.实际上,可把时间函数推广到单调递增函数.文中给出了推广模型的多项式时间算法,它能相对快速地找到最优运输方案.     

最短时限最小耗费的缺省指派问题及决策求解

章指出了存在于军事决策与管理科学中最短时限最少耗费的缺省指派问题，并对其进行了深入的理论研究。论证了逼近最短时限的一个重要的定理及联系最短时限、最少耗费缺省指派最优解与经典指派问题最优解之间的相关性定理，据此首次建立了求解最短时限、最少耗费缺省指派的决策方法，这一方法可被广泛地应用于军事决策中进攻目标最优缺省选择与经济建设中工程最优缺省立项尽快见效等方面的一类新的科学决策。     

双层运输问题及其算法

本文通过对中国石油天然气股份有限公司的调查,在分析总结计划人员制定运输计划的经验和规则的基础上,提出了流向矩阵的概念,进而分析其在制定运输计划时的作用,然后建立了在优化运输费用的基础上进-步优化运输时间的双层运输问题的模型,并给出了求解该模型的箅法.数值实验表明本文提出的算法是有效的.     

运输最短时限问题的网络解法及讨论

本提出了运输最短时限问题的基于Ford-Fullerson最大流算法的网络解法，并讨论了这个算法给出的附加信息的意义和应用价值，特别是可据以解决“运输某给定量至少需费时多少”的问题。     

带时间限制的最小费用运输问题的求解方法

本文研究了带时间限制的最小费用运输问题。首先分析了运输量与运输时间的关系,并把运输时间划分成两部分,一部分与运输量无关,一部分与运输量有关;进一步根据运输时间与运输量的关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为变量有上界的运输问题,给出了求解该问题的有效算法,并通过实例进行了计算。     

基于最小调整法求解最短时限指派问题

最短时限指派问题是具有实际意义的一类指派问题,但是对于其解法的讨论大多根据传统算法思想,导致求解复杂.基于最小调整法思想,给出求解此类问题的简便方法,使求解简单有效,对算法有效性进行分析且给出算例予以验证,最后提出相关模型及其求解.     

多目标运输问题的区间模型及其算法

主要给出一类目标函数的系数、供应量和需求量均为区间数的多目标运输问题模型,根据参数的实际意义和区间数的序关系,针对所建立模型,利用区间规划的方法,将其转化为确定型的多目标运输问题,最后用模糊规划技术处理等价的多目标运输问题.数值例子表明算法的有效性和可行性.     

工程施工中的SRTP问题研究

在大型的建设工程项目中，经常要进行场地平整工作。场地平整过程中需要进行大量的施工材料的调运工作，这引出了一个最短路径调运问题（SRTP），目标是找到一个最短的车辆行走路线，使得整个施工过程的总运输距离最短。该问题属于NP-hard问题，本文采用模拟退火算法求解该问题，最后通过箅例计算，并同贪婪算法的求解结果进行比较，验证了模拟退火算法的高效性。     

最短时限最少耗费的缺省指派问题及决策求解

文章指出了存在于军事决策与管理科学中最短时限最少耗费的缺省指派问题，并对其进行了深入的理论研究。论证了逼近最短时限的一个重要的定理及联系最短时限、最少耗费缺省指派最优解与经典指派问题最优解之间的相关性定理。据此首次建立了求解最短时限、最少耗费缺省指派的决策方法。这一方法可被广泛地应用于军事决策中进攻目标最优缺省选择与经济建设中工程最优缺省立项尽快见效等方面的一类新的科学决策。     

结点有约束的交通网络最短路径模型

结点有约束的网络是一类特殊的网络，如具有禁止通行限制信息的交通路网等，由于最短路径的求解是有后效性的，经典的Dijkstra算法等不能直接用来求解该问题，本文提出了一种结点有约束的交通网络最短路径建模方法，该方法所建模型为一般网络模型，可用任一传统高效的算法求其最短路径，从根本上降低了问题的复杂性，为很好地解决交通、通信等领域中的此类问题提供了有益的方法。     

带严格时间限制的大宗物资运输模型及算法

阐述了带严格时间限制的大宗物资运输问题的特性，应用目标规划建立了单个发点多收点问题的数学模型，根据模型约束条件多的特点，给出了求解算法，并编制了相应的计算机程序。     

双需求集货送货一体化车辆路径问题的数学模型及算法

本文研究了具有总时间和车容量约束的双需求集货送货一体化车辆路径问题,在综合考虑运输费用和车辆出行固定费用的前提下,建立了该问题的整数线性规划模型,并分别给出了求解该模型的精确算法和基于节约准则的启发式算法。最后通过一个具体实例验证了算法的有效性。     

危险品物流中的多目标定位-路径问题

随着经济的增长,危险化学品需求呈日益增长的趋势,其安全储运问题已成为政府和企业关注的焦点。本文通过建立危险品物流中多配送中心、多目标定位—路径问题优化模型,并设计混合遗传算法对模型进行求解,最后通过算例验证该模型和算法的可行性和有效性。结果表明:与只考虑系统总成本的结果相比,考虑运输风险的结果能够以较小的风险和成本、较少的人力资源配备实现危险品的储运;所设计混合遗传算法具有良好的性能。     

广义指派问题及其在军事装备运输中的推广应用

军事装备中的运输问题复杂多样,如何建立数学模型是寻求优化方案的关键.本文首先将最优线性指派模型推广到广义指派模型并给出其两种算法,其次对带有时间约束的运输问题进行建模,并设法将其转化为广义指派问题来处理,从而为这类运输问题提供了一种有效可行的算法.     

铁路客运网络列车开行方案优化模型的列生成算法

列车开行方案的设计是铁路旅客运输组织规划中的一个重要环节。本文首先给出了一个综合考虑铁路旅客运输的经济效益和公共服务性的优化模型,以铁路旅客运输的公共效益最大化为目标,对整个铁路客运网络上不同始发-终到和不同停站方式的列车开行方案进行优化。然后提出了一个求解此模型的启发式列生成算法,该算法与标准列生成算法相比,可以减少迭代次数并缩短收敛时间。最后给出一组利用随机生成的网络和需求进行求解的算例,验证本算法可以在较短时间内求解较大规模的铁路网络列车开行方案优化问题,并能有效缩小问题规模。     

求解运输问题的一种新算法

本文将求解分派问题的标号算法成功地用于运输问题,并证明其中的非负处理可以省略,从而把Dijk-stra算法扩展到可能出现负边权的运输问题。与通常方法比较,这种方法具有直观、简单、计算量少、及易于推广等优点;最后证明该算法是多项式的,计算复杂性仅为o(n3)(当m≤n时)。     

基于新风险度量方式的危险品车辆路径双目标优化模型

针对危险品车辆路径问题中车辆访问多个需求点的特性,在风险度量方式上考虑了运输过程中车辆载重量变化,建立了最小化总运输距离以及最小化总运输风险的双目标优化模型.采用改进的蚁群算法对模型进行求解并获得优化问题的非支配解,数值实验说明改进的风险度量方式更适合于危险化学品车辆路径问题,改进的蚁群算法能够有效率地对模型进行求解.     

钢管订购和运输问题的二次规划模型求解

就 CMCM2 0 0 0钢管订购和运输问题 ,建立二次规划模型 ,给出详尽的用 MATLAB优化工具箱函数 quadprog求解该模型的方法 ,并指出该模型有多个最优解