随机混流U型拆卸线平衡排序问题多目标进化算法优化

针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition, HMOEA/D)。该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的测试算例,结果表明HMOEA/D较其它算法能得到更接近Pareto最优、分布更好的近似解集。     

一种自适应人工蜂群算法求解U型顺序相依拆卸线平衡问题

产品拆卸过程中零部件之间会相互干扰影响任务作业时间,基于该情形构建了多目标U型SDDLBP优化模型,并提出一种自适应ABC算法。所提算法设计了自适应动态邻域搜索方法,以提高局部开发能力;采用了轮盘赌与锦标赛法结合的分段选择法,以有效评价并选择蜜源进行深度开发;建立了基于当前最优解的变异操作,以提高全局探索能力快速跳出局部最优。最后,通过算例测试和实例分析验证算法的高效性。     

顺序相依拆卸线平衡多目标优化模型及算法研究

拆卸是产品回收过程最关键环节之一,拆卸效率直接影响再制造成本。本文在分析现有模型不足基础上,考虑最小化总拆卸时间,建立多目标顺序相依拆卸线平衡问题优化模型,并提出了一种自适应进化变邻域搜索算法。所提算法引入种群进化机制,并采用一种组合策略构建初始种群,通过锦标赛法选择个体进化;在局部搜索时,设计了邻域结构自适应选择策略,并采用基于交叉的全局学习机制加速跳出局部最优,以提高算法寻优能力。对比实验结果,证实了所提模型的合理性以及算法的高效性。     

双边Burr分布及其在金融市场风险预测与优化中的应用

考虑到金融数据具有非对称、尖峰厚尾特征,文章将具有尖峰厚尾特征的Burr分布拓展至双边Burr(TSB)分布,给出了其重要的数字特征、极大似然估计、最小二乘估计以及加权最小二乘估计,并通过数值模拟验证了这三种参数估计方法的有效性.其次,文章基于TSB分布构建GJR-GARCH模型,旨在研究TSB分布相比于常见分布在度量金融风险方面的优势.实证结果表明,与正态分布、t分布、GED分布、双边Weibull分布和双边Lomax分布相比,基于该分布的GJR-GARCH模型具有最高的VaR预测精度.另外,文章将基于TSB分布的GJR-GARCH模型与Copula函数结合来构建均值-CVaR模型以研究多元投资组合的风险优化,实证研究亦表明能够刻画非对称特征的该模型具有更好的CVaR预测效果.最后,稳健性检验结果证实TSB分布对于金融风险预测以及投资组合优化的改进效果不依赖于波动率模型和Copula函数的设定.     

考虑协同信息的人员与岗位双边匹配决策方法

针对考虑协同信息的人员与岗位双边匹配问题,提出一种决策分析方法。首先,给出了考虑协同信息的人员与岗位双边匹配问题描述;其次,依据人员和岗位给出的多指标评价信息,计算了人员对岗位的满意度、岗位对人员的个体技能满意度及人员之间的工作协同度;在此基础上,建立了以人员对岗位满意度最大、岗位对人员个体技能满意度最大和人员之间协同度最大为目标的多目标优化模型,该模型是一个具有多目标的0-1型二次整数规划问题,也是一个NP-hard问题,为了求解该多目标优化模型,设计了一个多目标离散差分进化算法;最后,通过一个实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

中国果蔬发展问题建模及优化研究

主要研究了人体营养健康角度的中国果蔬发展问题.以公布的水果和蔬菜数据为研究对象,首先建立基于0-1规划的筛选模型,选取主要水果和蔬菜品种进行研究,然后分别建立了基于BP神经网络以及基于时间序列的预测模型,对主要果蔬的消费量进行了估计及趋势预测.接着,建立模糊综合评价模型对我国居民目前矿物质、维生素、膳食纤维等一样的年摄入水平进行了评价,并建立了单目标优化模型来引导北京、四川以及湖北三个地区的果蔬选择.针对我国居民主要果蔬的年度合理人均消费问题,建立了基于居民购买成本、种植面积、出口量以及耕地面积等条件的多目标优化模型,重新计算我国居民主要的水果和蔬菜产品的按年度合理人均消费量,并给出到2020年我国水果和蔬菜产品生产的调整战略.     

平衡和不平衡运输问题与分配问题的通用迭代算法

将不平衡运输问题转化成网络最短路问题,利用Floyd算法规则,给出了一种既可以解平衡和不平衡运输问题,又可以解平衡和不平衡分配问题的通用迭代算法。与专门用于解运输问题的闭合回路法和专门用于解分配问题的匈牙利法相比,这种算法不但具有通用的优点,而且更便于在计算机上运行。     

非线性等式与有界约束优化问题的正割算法

提出了结合仿射尺度技术的正割算法解非线性等式与有界约束优化问题. 在合理假设下, 证明了渐弱滤子线搜索方法可以保证新算法具有整体收敛性. 通过引入一个高阶修正方向, 克服Maratos效应的影响, 使得算法二步$q$-\!\!超线性收敛于最优点. 进一步地, 对算法进行修改, 使得新算法达到$q$-\!\!超线性收敛性.     

混流装配线平衡问题的多目标优化方法研究

针对混流装配线存在的工序作业多、平衡难度大等问题,以U型布置的混装线为研究对象,兼顾工作站平均负荷和瞬时负荷平衡,在最小化工作站数的基础上均衡了工作站间和工作站内不同产品的作业负荷,建立U型混流装配线多目标平衡优化模型,同时提出目标法解决联合目标中的目标函数兼容性问题。设计并运用改进的自适应遗传算法求解模型,考虑到交叉、变异操作的随机性,在变异阶段加入强制规则,并对新生成的子代个体进行基因冲突检测,以提高可行解的比率。算例研究的结果表明本文所提的多目标优化方法能够较好地解决混装线平衡问题。     

求解无约束优化问题的一类新的下降算法

本文对求解无约束优化问题提出了一类新的下降算法,并且给出了HS算法与其相结合的两类杂交算法．在Wolfe线搜索下不需给定下降条件,即证明了它们的全局收敛性．数值实验表明新的算法十分有效,尤其是对求解大规模问题而言．     

基于改进SFLA对立体仓库系统堆垛机作业路径的优化

给出了求解自动化立体仓库堆垛机作业路径优化问题的一种新算法,改进的蛙跳算法.堆垛机作业路径优化是自动化立体仓库问题中重要一个环节,本身又是一个NP难题,所以对它的研究有着重要的意义.蛙跳算法,作为新的群智能优化算法,有较多优点,但目前对它的应用研究范围较窄,所以做这方面尝试性的研究.最后通过实例仿真,验证了算法的有效性.故不仅拓宽了蛙跳算法的应用范围,而且也给本身求解方法不多的堆垛机作业路径优化问题提供了一种新的解决方法.     

具有工作站数量约束的多人工作站混合装配线平衡问题研究

针对装配线设计或改造过程中存在的因场地或成本原因导致的工作站数量不易变更的问题,研究了节拍已知情况下,具有工作站数量约束的多人工作站混合装配线平衡问题,建立以装配线总人数最小、工人负荷量标准差最小、各产品在各工作站装配时间与节拍之间的标准差最小为目标的数学模型,设计了一种结合差分进化的多目标混合遗传算法对该问题求解。通过案例计算以及与其他算法的对比分析表明,本文算法在收敛性和综合性能方面优于NSGAII和DEMO,在装配线人数和工人负荷标准差方面优于Roshani和Nezami提出的算法。     

基于IMO-SLFDA的大规模分布式光伏并网的智能配电网相位平衡研究

分布式光伏的大量接入智能配电网后,可能导致三相电流的失衡,进而破坏配电系统的安全稳定性。对此,本文构建了以电流不平衡和电能损失最小化为目标的含分布式光伏的配电网优化的多目标模型,旨在解决大规模分布式光伏发电并网后配电网相位平衡的问题;然后,用随机单纯形法对混合蛙跳算法进行优化,改进了蛙跳算法求解优化问题时极易陷入局部最优以及计算效率较低的缺点,并和决策算法相结合,提出适用本文算例的改进的多目标混合蛙跳决策算法,确保能以极快的搜索速度和较高的计算精度得到最优解;最后,以IEEE-123节点三相不平衡测试系统为例,通过控制变量的相关操作实现配电系统的三相平衡。对比分析基础案例和优化算例的差异,验证了本文所提算法的先进性和实用性。     

面向师生感知满意度的双边匹配决策模型

为提高研究生新生(以下简称“研究生”)与导师对匹配方案的整体感知满意度,针对导师和研究生形成的一对多双边匹配问题,从行为科学视角,梳理师生双方对匹配方案感知的心理因素,结合前景理论解决此类问题。首先,将师生双向互选过程描述为一对多双边匹配问题,并将其转化为一对一双边匹配问题;接着,基于前景理论刻画双边主体在不同偏好序下的心理感知,构建师生双方基于偏好序的感知满意度函数;然后,建立稳定匹配条件下最大化师生整体感知满意度的双边匹配决策模型。最后,结合遗传算法对问题进行求解,并通过数值算例验证了算法及模型的有效性和可行性。     

Procedures for the Time and Space constrained Assembly Line Balancing Problem

The Time and Space constrained Assembly Line Balancing Problem (TSALBP) is a variant of the classical Simple Assembly Line Balancing Problem that additionally accounts for the space requirements of machinery and assembled parts. The present work proposes an adaptation of the Bounded Dynamic Programming (BDP) method to solve the TSALBP variant with fixed cycle time and area availability. Additionally, different lower bounds for the simple case are extended to support the BDP method as well as to assess the quality of the obtained solutions. Our results indicate that the proposed bounds and solution procedures outperform any other previous approach found in the literature.     

公交枢纽内始发线路优化配置模型及其模拟退火算法

城市公交枢纽由于用地规模有限、公交线路集中,其内部始发站的设置不同于一般的公交首末站.本文提出了公交枢纽内始发站的布置方法,建立了公交线路和站台间优化配置模型,并提出运用模拟退火算法对模型进行求解.最后通过实例分析了提出的优化模型及解法的有效性.     

Branch and bound procedures for solving the Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem: Application to Sheltered Work centres for Disabled

In this paper a new problem called Assembly Line Worker Assignment and Balancing Problem (ALWABP) is introduced. This problem arises in those assembly lines where we have certain limited resources available (normally workers) in which the operation time for every task is different depending on who executes the task, and where there are also some task-worker incompatibilities defined. The problem consists of providing a simultaneous solution to a double assignment: (1) tasks to stations; and (2) available workers to stations.After defining the mathematical model for this problem, a basic Branch and Bound approach with three possible search strategies and different parameters is presented. We also propose the use of a Branch and Bound-based heuristic for large problems and analyse the behaviour of both exact and heuristic methods through experimental studies. Finally the implementation of these procedures in a Sheltered Work centre for Disabled—the real environment which has inspired this research—is described. In these centres the adoption of assembly lines provide many advantages, since the traditional division of work in single tasks may become a perfect tool for making certain worker disabilities invisible. Efficiently applying this configuration helps these centres to achieve their primary aim: growth in order to provide more jobs for more disabled people, but always considering the specific limitations that the disabled workers have. In this sense this paper shows one of the possible real applications where Operations Research can help not only to get economic and productive benefits but also certain social aims.