应急物资保障系统模糊多目标LARP 研究

为了将应急物资快速有效地配送至灾区,从供应链的角度构建一个包含应急 物资供应点、集散点、配送中心及受灾点四层结构的应急物资保障系统. 在考虑需求不确 定性的基础上建立一个双层优化模型. 上层模型以最晚运达时间最小、配送总成本最小 及车辆载重利用率最大为目标,决策灾区应急物资配送中心的选址及车辆路径安排;下 层模型以运输总成本最小为目标,决策应急物资集散点的选址及应急物资的分配. 设计 一种自适应遗传算法求解上层模型,运用GAMS 软件求解下层模型. 以“4· 20”四川芦山 地震应急物资保障为背景构建算例,验证模型和算法的可行性和有效性.     

多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型

为有效防控危险废物安全事故的环境污染、人员伤亡及财产损失,提出一种多源风险防控下危险废物物流的应急选址模型.根据风险受体和环境介质的多样性,构建多源风险度量模型;考虑应急服务半径和多源风险控制的隶属关系,设计"多源风险控制"系数,以多源风险控制最大化和应急成本最小化为目标,构建0-1整数线性规划模型;根据模型计算的复杂性,设计基于遗传算法的多目标求解方法.通过算例验证模型和算法的有效性,计算结果表明:新模型和算法可为危险废物应急管理提供有效选址方案,相较于传统精确算法,新方法可为小规模问题提供的优化方案节约应急成本0.02×108元,并在求解大规模问题时缩短91.67％ 的搜索时间.     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义.通过构建基于多目标优化的应急设施选址-配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题.模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量.在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结...     

公交加气站选址布局优化模型和算法

针对不同线路的车辆加气需求在时间和空间上的不平衡性,将加气站抽象为多服务台排队系统,综合考虑车辆行驶、排队加气、加气站的位置对公交运营的影响等现实因素,以加气站的建设费用最小为第一目标,以极小化所有公交车的加气成本为第二目标,建立一种多目标公交加气站选址模型.根据问题特征,利用约束法,将之转化为单目标问题,设计求解该问题的遗传算法,定义解的编码方案、适应度函数、产生初始种群的启发式算法等.最后,结合一个算例,计算最佳的公交加气选址方案,分析加气站的能力对其布局的影响程度,从而验证模型和算法的有效性.     

多目标格序决策方法在应急物资调拨中心选址中的应用

应急物资调拨中心选址往往以时间效益最大化为主要目标,但同时也涉及到经济、社会、安全和生态环境等众多因素。在时间效益十分接近的情况下,综合因素的考虑会使得"不可公度性"和"矛盾性"时刻存在,再有决策者的不确定性偏好关系也会导致很难对备选方案进行绝对化的优劣排序。本文引入多目标格序决策方法,避免了决策者偏好关系的不确定性,打破了一直以来采用中间值、平均值代替评价值而不考虑评价值分布问题的做法。通过对应急物资调拨中心备选方案的格序化排序,选取最优方案,体现了格序决策方法在微差异性方案比选中的优势。最后应用该决策方法对某地区4个备选方案进行评价,得出结果与实际情况一致,证明该决策方法的适用性。     

危险废物回收物流的选址-路径多目标模型

本文构建了一个危险废物回收物流系统选址-路径问题的多目标改进模型.该模型特别考虑了废物类型与运输车辆的多样性,废物与运输车辆的相容性,并采用暴露人口吨数表示风险,以最小化最大风险区域代表风险公平性优化目标.同时,该模型主要确定了回收中心的位置,回收中心配备的运输车辆类型,以及各类危险废物的车辆运输路径.针对所建立的多目...     

铁路应急物资储备点选址

为求解满足应急时间约束及数量最少的铁路应急物资储备点选址问题,分析了铁路应急物资储备点选址问题的独特性,将复杂的铁路路网简化为路段,依托供需可达矩阵建立数学模型,结合改进的分支剪支搜索方法给出了求解程序,并以某铁路局的应急物资储备点选址问题为例进行了实证分析.分析结果表明:选取阎良作为防洪物资储备点符合实际情况,该模型...     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

区域公共停车设施选址优化方法分析

为解决城市停车供需矛盾问题,使停车设施分布相对合理,提出最大限度地满足停车设施使用者、投资者、管理者三方效益最优的停车选址优化模型。建立综合考虑使用者的出行效益、投资者投资利润率与管理者区域服务水平的多目标约束模型,采用交叉概率和变异概率的自适应调整公式来优化基本遗传算法并求解该模型,给出模型求解过程。最后,经实例分析,得出规划区域内最优公共停车场建设个数、各停车场的具体位置以及泊位数,验证模型的有效性。     

应急服务设施选址优化研究

从提高应急服务水平的角度出发,构建应急服务设施选址优化模型.所建立的模型以最大化应急服务设施覆盖总权重和最小化投资建设费用为目标.先采用定性方法找到候选点,然后在规划设施点数目、土地投资费用及服务能力限制下,使用定量方法建立多目标0-1整数规划模型,并使用线性加权和法将多目标问题转化为单目标问题进行求解.使用MATLAB中的BINTPROG函数与遗传算法两种方法对模型进行求解.以泗洪县消防站的选址规划为例,通过两种方法求解结果的对比验证了遗传算法的合理性,并确定准确的消防选址点.研究结果表明采用所提出的优化模型与求解算法能够得到准确的选址点,进而提高应急服务水平.     

企业物流中心稳健性选址模型

借鉴稳健设计的基本思想, 运用随机机会约束规划方法, 建立了需求和制造中心加工量不确定条件下的企业分销物流中心的稳健性选址模型, 该模型通过将不确定条件下选址分派费用的波动均方差融入目标函数以实现选址稳健性目标。分析了该类模型的处理方法, 探讨了基于组合遗传算法的模型求解思路, 并通过算例进行了验证。分析结果表明: 与普通模型相比, 该模型在整个规划期内选址分派费用的波动均方差降低31.5%, 物流网络稳健性显著提高, 该模型合理有效。     

多目标决策问题的模糊数学解法

针对多目标决策问题，在已知目标权重范围的前提下，应用模糊数学理论提出了一种求解多目标决策问题的客观赋权的模糊算法，把多目标决策问题转化为单目标规划问题进行求解，并通过实例说明了此方法的具体应用．最后进行了理论分析，论证了该算法的先进性与有效性。     

横风下高速列车动力学参数的多目标优化

为改善高速列车横风下运行的动力学性能, 提高运行平稳性和安全性, 以轮轴横向力和轮重减载率为优化目标, 对高速列车动力学模型的悬挂参数进行多目标优化设计; 建立高速列车多体动力学参数化模型, 依照大风限速标准, 加载列车在横风下以不同速度运行的气动力数据, 选取了止挡间隙、一系悬挂纵向和垂向刚度、二系悬挂纵向和垂向刚度、一系垂向减振器刚度、二系横向和垂向减振器刚度、抗蛇形减振器刚度及阻尼11个变量; 搭建高速列车动力学模型优化平台, 对高速列车多体动力学参数化模型的设计参数与轮轴横向力和轮重减载率的相关性进行分析, 得到列车各悬挂参数对轮轴横向力和轮重减载率的影响趋势; 基于相关性结果, 采用NCGA、AMGA和NSGA-Ⅱ遗传算法对高速列车的动力学参数进行优化设计。分析结果表明: 采用NSGA-Ⅱ算法的优化结果最为理想; 与轮轴横向力和轮重减载率相关性最大的参数为抗蛇形减振器刚度, 为反效应; 优化后列车的动力学性能得到明显的改善, 轮重减载率从原始的0.78整体优化到0.63以下, 且最小可以优化到0.49, 最高可降低37.2%;轮轴横向力从原始的16.8 kN整体优化到9.6 kN以下, 且最小可以优化到5.79 kN, 最高可降低65.5%;得到了优化目标的Pareto前沿最优解, 确定了列车各动力学参数设计变量的最优解集, 并对最优解集在其他列车速度和风速组合下的运行工况进行验证, 适用性较好。     

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。     

Structural Multi-objective Probabilistic Design for Six Sigma

Uncertainties in engineering design may lead to low reliable solutions that also exhibit high sensitivity to uncontrollable variations. In addition, there often exist several conflicting objectives and constraints in various design environments. In order to obtain solutions that are not only "multi-objectively" optimal, but also reliable and robust, a probabilistic optimization method was presented by integrating six sigma philosophy and multi-objective genetic algorithm. With this method, multi-objective genetic algorithm was adopted to obtain the global Pareto solutions, and six sigma method was used to improve the reliability and robustness of those optimal solutions. Two engineering design problems were provided as examples to illustrate the proposed method.     

一类车站选址问题的非线性优化模型及遗传算法

分析了铁路枢纽辅助站选址问题的背景和由来, 讨论了辅助站的加入对枢纽地方车流作业选择的影响和修正, 构造了基于辅助站的选址和地方车流的优化组织为核心的数学模型。针对所建模型为大规模NP- Hard问题的特点, 提出了利用遗传算法求解模型的主要策略, 并进行了仿真计算     

航路时空资源分配的多目标优化方法

为了提高航空公司与空管方之间的协同决策程度, 降低航班延误水平, 以航路飞行的航班为研究对象, 研究了航路时空资源的多目标分配; 考虑实际运行条件下航班的唯一性约束、时间顺序约束和可行性约束的影响, 以航班在流量受限区所分配的飞行航迹和进入时隙为决策变量, 以航班总延误成本最小和航空公司延误公平损失偏差系数最小为目标函数, 构建了多目标非线性0-1整数规划模型; 基于模型特点引用了非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ), 并利用排列编码法设计了一种整数基因编码方式, 以最大限度保证基因产生可行解集; 为了验证模型与算法的有效性, 基于南中国海地区航班运行实例, 对算法搜寻最优解的性能进行了研究, 并将此算法与传统按时刻表分配(RBS)方法进行了对比。研究结果表明: 改进编码方式的NSGA-Ⅱ算法使解集种群在约50代后世代距离从600收敛至30并稳定, 具有良好的收敛性; 针对实例中的多目标优化模型共生成有6组解的帕累托解集, 结果有66.7%的概率完全支配RBS方法, 且优化结果中航班平均延误成本比RBS方法降低了8.5%, 平均公平损失偏差系数降低了70.6%。可见提出的航路时空资源多目标优化方法的执行效果显著, 可在降低总延误成本的基础上兼顾各航空公司的公平性, 是解决航路飞行航班航迹与时隙资源分配问题的一种有效方法。     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

公路网改扩建决策优化双层规划模型

针对公路网改扩建问题, 在决策优化过程中, 考虑了技术、资金、环境保护以及运营效率等因素。以路网系统的最小交通量为上层模型目标函数, 以最小走行时间为下层模型目标函数, 以路段服务水平、土地占用状况、建设投资等为约束条件, 构建了公路网改扩建决策优化双层规划模型。采用遗传算法求解模型, 并通过济青北线的实例数据进行实证分析。计算结果表明: 济青北线济南—淄博段、淄博—青州段、青州—潍坊段的扩建优化指数分别为2.15、4.09、3.54, 新建优化指数分别为1.87、3.09、2.73, 相同路段的扩建优化指数均高于新建优化指数, 与实际相符。可见, 模型有效。