铁路编组站配流协同优化模型与算法

编组站配流问题是研究车站作业计划优化编制的主线, 是站调阶段计划的核心. 为了实现配流的协同优化, 综合考虑解体调机、编组调机、到发线运用、取送车作业、配流等约束, 对总车流量、出发列车满轴列数、车辆在站停留时间等目标函数进行层次划分, 建立了编组站配流优化模型, 并以ECGACO算法为基础, 设计了针对配流问题的遗传-蚁群协同求解算法. 以郑州北站的实际数据进行测试证明了算法的有效性, 为编组站阶段计划的优化编制及配流智能化的实现提供了较好的解决途径.     

基于树枝形铁路专用线网络的小运转货物作业系统优化

针对树枝形铁路专用线小运转货物作业系统优化问题，首先剖析了铁路枢纽小运转货物作业机理，进而根据各车组到达编组站时分、车组目的装卸站位置、车组取送作业时间要求、调机牵引定数等限制，以调机早到等待成本、调机晚到惩罚成本、铁路枢纽专用线调机和货车运营成本最小化为目标，构建问题模型。鉴于模型复杂，直接求解较为困难，故设计HH-GAP&AIP求解策略。该方法首先给出基于作业紧急度-编组定额-集结时间的送车-取车贪婪调配策略，形成小运转列车初始取送方案。进而设计异步循环启发式完成解的迭代寻优，同时为避免算法陷入局部最优及扩大解的搜索空间，给出基于检测-剔除-变换的取送车径路调整策略。最后，设计实验场景，对所提出的方法进行过程验证，并设计不同规模问题，对算法进行测试对比与性能评估。     

考虑全局资源闲置成本的分布式RCMPSPTT

在考虑资源转移时间的分布式多项目调度问题中,增加考虑资源闲置成本,对于多项目共享资源的协调决策具有重要影响.基于多Agent系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并采用遗传算法求解初始局部调度计划;同时考虑项目延期成本、全局资源转移成本和闲置成本,以多项目总成本为优化目标建立全局协调决策模型,设计基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制协调全局资源的分配和转移,并根据协调结果调整单项目局部进度计划;以MPSPLIB问题集开展实验研究.研究结果表明:协调时考虑全局资源闲置成本能更好的协调全局资源的分配和转移;与无博弈随机分配和转移的协调机制相比,基于贪婪转移策略的序贯博弈谈判机制可以有效地降低多项目总成本.     

基于序贯博弈谈判机制的分布式多项目调度

设计有效的全局资源分配协调机制是解决分布式多项目调度问题的关键.基于多Agcnt系统建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型,并设计基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度计划;综合考虑每个项目单位延期成本的差异,建立以多项目总延期成本为优化目标的全局决策模型,设计多回合序贯博弈谈判机制协调全局资源分配,并调整单项目局部进度计划;开展示例分析和不同参数下问题集的实验研究.结果表明:基于正向逆向调度改进的遗传算法求解初始局部调度具有较好的问题规模适应性和较高的求解精度;全局资源冲突越强,造成多项目延期越大且项目延期完工的风险也越大;采用序贯博弈谈判机制相比无博弈随机分配协调机制可以有效地降低多项目的总延期损失成本.     

基于人机协同优化配置的多目标动态车间调度

提出了基于资源优化配置、资源成本和提前/拖期惩罚的调度模型,采用三层编码方式实现可变工艺路线和人机配合的两层柔性约束的动态调度。采用遗传算法非支配解集思想对多产线共存下的生产路径进行寻优,同时对工件的提前/拖期惩罚和工人成本进行优化。这种模式既兼顾到资源配置和资源成本,又具备在一定成本效益优势情况下快速响应市场变化和自适应、自优化的能力。     

基于RHP-IVFSA的多智能体编组#br# 任务分配动态优化

智能体编组协同作战中任务分配的动态优化问题，提出一种基于滚动时域策略的多编组任务分配动态优化方法。以任务执行效率为目标函数，建立了满足个体任务时窗和编组资源损耗约束的问题模型。给出与突发事件特征对应的预测窗口、滚动窗口和滚动驱动机制。设计了一种改进快速模拟退火对优化子问题予以求解，给出解方案表达、邻域解生成、冲突消解等步骤，采用高温随机贪婪搜索、回火技术、禁忌设计和精英保留策略，避免算法陷入局部最优，提高算法的计算效率。案例的仿真计算表明，所建模型和求解方法可以对多编组任务分配计划进行在线优化，并使任务的执行效率始终维持较高水平。     

基于深度强化学习的机场货运业务优化研究

为了将智能Agent技术架构应用于机场货运业务的仿真模型开发,以机场货运资源优化为目标,提出了将深度强化学习与机场货运业务仿真模型结合的决策支持系统框架,用仿真数据实现对深度学习网络的训练,运用深度学习网络优化模型中的调度方案.训练成熟的系统采取在线模式,可以用于实时优化货运流程的调度方案.为了验证架构的有效性,在An...     

资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题

针对电动车辆路径优化在充电站共用和车辆共享相结合方面存在的不足,提出充电站和电动车在多服务时间段内共享以及多中心间的集中运输调度策略,研究了基于资源共享的多中心共同配送电动车辆路径优化问题。首先,构建了包含电动车租赁成本、电量消耗成本、服务成本、违反时间窗惩罚成本的运营成本最小化和电动车使用数最小化的双目标优化模型。其次,根据模型特点设计了考虑客户地理位置和需求时间窗的3D-K-means时空聚类算法,提出一种基于Clarke-Wright(CW)节约算法的多目标粒子群(MOPSO)混合算法(CW-MOPSO)。该混合算法集成了CW节约算法生成的初始解,并在MOPSO中设计了充电站插入策略、外部存档更新策略和资源共享策略,提高了帕累托优化解的质量。再次,与非支配排序遗传算法、多目标遗传算法和多目标梯度进化算法进行了对比分析,验证了CW-MOPSO混合算法的有效性。最后,结合重庆某物流企业的实际数据对资源共享模式下多中心共同配送电动车辆路径优化问题进行研究,探讨了电动车在充电站的排队等待时间存在不确定性、电动车电量消耗和速度呈阶梯性关系以及不同资源共享模式下多中心共同配送的运营成本、电动...     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

铁路运输动态车流组织的策略优化模型研究

基于我国铁路网络规模大、列车组织形式多样化以及按图行车的特点,设计了与物理时空网络有所区别的服务时空网络.时空网是研究铁路动态车流组织的一种有效方法.借助于服务时空网,构建了我国铁路运输动态车流组织的策略优化模型,该模型将重空车运输联合考虑,并兼顾站点装卸能力、解编能力、输送能力以及政策性运输任务等对优化目标的影响.基于模型的特点,设计了能解决大规模网络问题的基于整数编码的改进遗传算法.最后以实例显示了该算法的有效性.     

基于层次粒子群算法的非线性双层规划问题求解策略

在交通与物流网络系统规划中的许多决策问题可以归结为双层规划模型, 这类问题大多属于非凸优化问题. 现有算法要么难以获得全局最优解, 要么在解决大规模问题时存在算法复杂度及计算效率问题. 本文基于 进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计了层次粒子群算法, 通过两个粒子群算法的交互迭代来模拟 决策者之间的博弈寻优过程, 从而获得使各方利益最大化的双层规划问题的最优解. 最后通过测试函数验 证算法的有效性.     

基于核心解的运输联盟的成本分摊北大核心CSCDCSSCI

以运输合作博弈模型为基础,讨论了运输合作博弈核心解的定义和寻找核心解的通用算法。针对核心解可能不唯一的缺陷,分析了两类特殊的核心解——对偶分配解和逆向优化解的定义和算法。通过理论证明指出运输合作博弈的对偶分配解和逆向优化解完全一致,均属于核心解,此时由所有承运人组成的总联盟是最稳定的。此外,通过案例分析还发现两者具有一定的"外部性",即某个承运人的产量增加会降低联盟其它成员的成本份额,而他自己的成本份额却有可能上升;而由于某个承运人的需求量增加会增加该承运人的成本份额,其他承运人的成本份额不变。     

铁路编组站阶段计划编制的模型及其算法研究

以压缩车辆在编组站停留时间为目标，建立阶段计划车流推算模型，考虑列车解体顺序与列车出发计划的综合协调问题，并通过求解带分枝定界策略的网络流及有准备时间的带权最小误工工件数问题，解决了编组站因车流不足需停运出发列车运行线的问题.     

一种求解协作配送成本分摊问题核仁解的近似迭代算法

协作配送问题是典型的组合优化合作博弈问题,也可称为协作车辆路径问题,其核心问题之一是确定公平合理的成本分摊方案.其中核仁解由于具有唯一性和公平性等特点,是成本分摊领域中公认的科学分摊方案.本文提出了一种近似求解协作配送问题核仁解的方法.首先分析证明了当顾客位置分布均匀,从理论上协作配送成本分摊问题会是凸博弈问题,然后,基于凸博弈的核仁解会等同于预内核解的理论,提出了一个能够求解凸博弈问题核仁解的迭代逼近算法(approximate iterative algorithm,AIA),分析了AIA算法的复杂度为O(n~42~n),为此又提出了AIA的有效提速策略,可将AIA的复杂度降低至多项式.最后,通过求解协作配送算例和实例,验证了本文AIA算法能够准确求解得到协作配送成本分摊问题的核仁解,提出的求解策略能有效的减少求解耗时,并且得到的最终结果与实际核仁解的平均偏差不到0.02%,更重要的是AIA能够用于求解所有凸博弈问题的核仁解.     

列车编组对高速磁浮桥上轨道梁振动特性和乘坐舒适性的影响

首先基于TR磁浮车辆,轨道梁及桥梁等建模方法建立起高速磁浮车辆-轨道梁-桥梁统一模型,在此基础之上编写计算机仿真程序,最后进行仿真计算和分析。对不同列车编组作用下桥上轨道梁的竖向振动和车体加速度进行了研究,结果发现列车编组对桥梁的振动和乘坐舒适性产生了一定的影响。通过改善列车编组的方法可以提高车桥耦合振动中车辆的动态性能。     

考虑多技能人力资源的分布式多项目调度问题

在分布式多项目管理中，当考虑共享资源为多技能人力资源时，共享资源的指派涉及到"活动-技能-资源"的匹配关系，进一步考虑人力资源多技能异质的特性，还会导致活动实际执行工期会随着指派方案的不同而变化，因此，考虑共享资源为多技能人力资源的分布式多项目调度问题是一类具有很强现实背景和理论研究价值的NP-hard问题.基于多Agent系统，建立以单项目完工时间为优化目标的局部调度模型，以及多项目总延期成本为优化目标的全局协调决策模型；考虑人力资源多技能异质的特点，设计基于贪婪指派策略的序贯博弈谈判机制指派共享的人力资源；基于Ran Gen随机生成的多项目算例开展实验研究.研究表明：基于贪婪指派策略的序贯博弈谈判机制对于程度不同的资源冲突和不同规模问题的求解均具有较好的适应性，可有效降低多项目总延期成本，且求解效果优于随机分配策略；设计的优先指派技能水平高、掌握技能数少、工作时间短的全局资源指派策略，可获得较优的人力资源指派方案和多项目调度计划.     

基于DSM的研发项目流程多目标仿真优化

分析了复杂产品研发项目中流程结构的不确定性,采用设计结构矩阵对其进行仿真建模,并将设计结构矩阵调度策略嵌入仿真模型,建立了同时最小化项目工期和成本的多目标优化模型.提出了一种基于设计结构矩阵仿真与非支配排序遗传算法的混合优化算法,获取研发项目流程多目标优化的Pareto最优解.以某飞机初步研制项目流程为研究算例,验证了混合优化算法的可靠性和有效性,并对获得的最优流程结构进行了深入的仿真评价与分析。     

柔性资源约束下的项目调度问题双目标优化

资源短缺通常为项目延期的重要原因之一,项目管理者往往会考虑增大资源可用量来缩短项目工期,但增加资源量会导致项目成本的上升,因此,需要进行项目工期和成本的权衡.考虑资源可用量可变,用区间变量来表示,以项目工期和成本为优化目标,建立资源可用量可变约束下的多模式项目调度问题的双目标优化模型;提出一种基于非支配排序遗传算法的双目标混合遗传算法来获取问题的帕累托最优解,在算法中设计资源可用量上界的预处理方法和可行解的成本改进过程:求解示例和随机生成的算例集,分析算法的收敛性和解的多样性,验证模型与算法的有效性.最后,开展建筑项目应用研究,通过对求解结果的分析,说明求解帕累托解集的必要性,为项目管理者确定项目调度方案提供决策依据.     

不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。     

基于改进蚁群优化的多目标资源受限项目调度方法

多目标资源受限项目调度是一类典型的NP难组合优化问题,具有广泛的实际应用背景.本文提出了一种带局部搜索的改进蚁群优化算法用于求解多目标资源受限项目调度问题,优化指标为最小化项目工期和资源投资.首先,采用改进的蚁群优化算法获取Pareto解集;其次,通过基于带逻辑约束的Insert和Swap邻域搜索方法对已获得的非支配解进行局部搜索,进一步提高算法的性能;最后,基于PSPLIB国际标准测试集的数值仿真实验与现有最好的算法比较,验证了所提算法的有效性和高效性.