考虑碳排放的两阶段选址-路径问题及其算法

为减少物流车辆的碳排放,基于以排放因子为主要参数的碳排放计算方法,建立以碳排放最小化为目标的两阶段选址-路线问题（2E-LRP）模型,并设计了一种可用于快速求解大规模问题的两阶段混合算法（TSHA）.算法第一阶段将2E-LRP转化成不考虑车辆路径的两阶段设施选址问题,调用Cplex直接求解得到配送中心选址和客户分配方案;在此基础上,算法第二阶段中,物流园区到被选用的配送中心以及配送中心到所分配客户的车辆路径问题被进一步转化成若干个独立的VRP (vehicle routing problem)问题,再运用改进的蚁群算法进行求解;最后,对Prodhon标准算例集中全部6个最大规模的算例进行测试.研究结果表明：与TSHA具有相同算法思想的TSHA-Ⅱ算法能够在求解质量下降2.3%的情况下将计算时长大大缩短至25 s左右;TSHA算法在求解考虑碳排放的2E-LRP算例时表现非常稳定,可以作为一种求解考虑碳排放2E-LRP的有效算法.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题,以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标,考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件,建立数学模型. 鉴于问题的NP特性,提出混合演化策略算法(HES)求解模型,设计二维实数编码,提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子,单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明,对不同规模算例,HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比,进一步验证了算法的优越性.     

集装箱单一规格物体装箱的优化算法

目前,关于集装箱的各种装箱算法都是针对多种规格待装物体的,不适合单一规格物体的装箱优化计算.本文专门讨论单一规格物体装箱问题,给出优化算法.首先针对给定的待布空间,计算装箱后可能得到的物体组合在三个坐标方向的最优高度和层的分布,把三维布局变为二维布局问题;然后通过优化计算和镜向复制方法,使每一个可能存在的物体层都得到最优结果;最后,研究三个坐标方向的优化趋势,选定最优坐标方向的最优物体层装箱.如此循环,最后得出集装箱的优化装箱结果.计算表明,算法优化效果显著,过程简单.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

一类动态车辆路径问题模型和两阶段算法

针对一类动态车辆路径问题,分析4 种主要类型动态信息对传统车辆路径问题的本质影响,将动态车辆路径问题(Dynamic Vehicle Routing Problem, DVRP)转化为多个静态的多车型开放式车辆路径问题(The Fleet Size and Mixed Open Vehicle Routing Problem, FSMOVRP),并进一步转化为多个带能力约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP),基于CVRP模型建立了DVRP模型;然后,在分析DVRP 问题特点基础上,提出两阶段算法,第一阶段基于利用K-d trees 对配送区域进行分割的策略,提出了复杂度仅为O(nlogn)的快速构建型算法,第二阶段通过分析算法搜索解空间结构原理,设计混合局部搜索算法;最后,基于现有12 个大规模CVRP标准算例,设计并求解36个DVRP算例.求解结果表明了模型和两阶段算法的有效性.     

集装箱码头集成调度研究综述

按照不同的研究区域, 总结了集成调度在码头前沿、码头堆场以及码头前沿和堆场间等方面的国内外文献, 并提出了未来的研究方向。研究结果表明: 多数文献研究的是传统集装箱码头的集成调度问题, 并取得了较多成果, 也有少数文献研究了自动化码头的集成调度问题, 随着科技的发展和自动化码头的增多, 在今后的研究中, 应结合自动化码头的特点, 研究自动化码头内的设备集成调度问题; 多数文献都是在静态或确定情况下研究集装箱码头的集成调度问题, 只有极少数文献考虑了码头生产调度过程的动态或不确定性, 因此, 随着研究的逐步深入, 动态或不确定因素下的集成调度问题将成为未来的研究重点; 多数文献均建立了以时间、成本最小或二者相结合的目标函数, 虽然也有助于提高码头的生产效率, 但是依旧存在一定的局限性, 随着能源问题的日益严重, 在未来的研究中, 应建立均衡能耗和其他优化目标的多目标模型; 多数文献中设计了启发式算法, 并获得了较好的优化解, 为了使求解方法更加多元化, 应将算法计算与仿真验算相结合; 随着多式联运的兴起, 应在考虑铁路作业区对整个集装箱码头影响的基础上研究铁路作业区与码头间的集成调度问题。     

基于分治策略的两种排序算法和基于贪心算法的两种问题的讨论

本文主要描述了分治策略和贪心算法的基本思想,并且用分治策略实现了快速排序和归并排序两种排序算法。从分、解、合三方面剖析排序,从而得到分割方式影响排序效率的关键,并将分治法扩展应用到更多排序方法中。本文还用贪心算法实现了背包问题与单源点最短路径问题,从荷值比等方面对资源分配进行分析,并将贪心算法应用更广泛。     

集装箱装箱算法的研究及其应用

结合工程实例,提出一种三维空间的新的结构优化方法,并给出程序实现以及效果的评价,有助于对集装箱装箱算法进行深入研究。     

集装箱码头连续泊位动态分配优化模型及算法

以泊位配置问题为研究对象,以到港船舶总在港时间最短为目标,建立优化模型。设计了基于Q学习方法的优化算法,并以某集装箱码头的实际船舶作业数据为例,对模型及算法的有效性进行了验证。     

高速列车停站优化问题的两阶段求解算法

为了提高高速列车停站优化问题的求解效率,以高速列车停站设置原则为基础,分析了影响列车停站的主要因素,从方便旅客出行及减少旅客出行广义费用两方面考虑,建立了列车停站方案综合优化模型.结合列车停站优化问题的特点,提出了包含初步优化和综合优化的两阶段优化算法,初步优化阶段采用基于先验知识的局部优化方法,可以快速有效的获得问题的较优解,综合优化阶段利用具有较强爬山能力的禁忌搜索算法进行全局优化.最后对某高速铁路高峰小时开行列车的停站优化问题进行求解.结果表明,两阶段优化算法比一般禁忌搜索算法效率提高约30%.     

尺寸可变的装箱问题的近似算法的研究

给定物品系列,要求将所有物品装入到不同类型的箱子中,以实现从第1个箱子到最后1个箱子被使用的箱子的总尺寸最小化.用最坏情况绝对性能研究在线算法,给出了一种最坏情况绝对性能比是3的近似算法.作为这种算法的应用,给出了一种脱线算法,其最坏情况绝对性能比是2.     

到场飞机排序及调度问题的Memetic算法

为克服遗传算法求解多跑道系统到场飞机排序及调度问题时局部搜索能力不强的弱点,建立了该问题的混合整数0-1二次规划模型.通过证明同型飞机在每条跑道上都应按其预计到达该跑道时间的先后顺序依次着陆这一命题,设计了遗传算法与局部优化算法相结合的Memetic算法.算例结果表明:其运行10次的最劣解均不劣于其他遗传算法的最好解,且在5条跑道、20架飞机的情况下,Memetic算法求解时间为0.17 s,与精确算法相比,能满足实时应用需求.     

资源紧缺型集装箱码头多类型场桥配置问题研究

针对资源紧缺型集装箱码头场桥配置特点,探索堆场场桥配置问题.使用运筹 学线性规划方法,建立集装箱码头堆场场桥配置混合整数规划模型,模型能够处理码头 多类型场桥配置问题.数值实验部分,结合港口实际情况设计算例验证模型的有效性,同 时对模型进行较为完整的场景分析,包括初始场桥分配、场桥作业性能及场桥资源数量, 指出其对实际堆场管理的意义.实验结果显示,本文建立的场桥配置问题能够较好地解决 资源紧缺型集装箱码头场桥配置问题,为实际港口操作提供决策支持.     

基于部分集卡到达信息的码头进口箱翻箱优化

集装箱码头进口箱提箱作业过程中,由于外集卡到达时间的不确定性,存在外集卡提箱顺序与目标箱的堆存位置不一致,从而产生大量翻箱.为了解决这一问题,本文以期望翻箱量最小为落箱位置的选择原则,提出最小化二次翻箱启发式算法,利用算例验证算法的有效性,分析集卡到达的信息质量对进口箱提箱翻箱的影响,根据集卡到达信息质量的不同选择最佳翻箱规则.结果表明:提出的翻箱策略可以在获得部分集卡到达信息下有效地减少翻箱,针对不同的集卡到达信息质量,采取相应翻箱规则进行翻箱作业能有效减少翻箱,提高码头堆场的作业效率.     

政府环境规制下港航系统减排演化博弈研究

针对碳达峰目标下我国港航系统的减排问题,通过构建地方政府、港口和航运公司三方主体参与的港航系统环境规制演化博弈模型,系统分析三方主体的策略选择过程与整体演化稳定性,阐明港航系统内各主体演化趋势的驱动机理。并通过数值仿真分析,讨论三方主体初始策略和地方政府不同奖惩监管机制下港航系统的策略选择。研究结果表明,地方政府主动监管策略的选择与港口和航运公司的低积极减排意愿有关;港口和航运公司积极减排策略的演化速率与彼此的意愿成正比;地方政府在静态奖惩监管机制下,对惩罚强度的调整不影响港口和航运公司的积极减排策略,但低补贴强度会导致两者的消极减排;静态监管机制下,地方政府仅有(高补贴,无惩罚)的单一策略可以使港口和航运公司达成(积极减排、积极减排)的演化均衡;动态监管机制下,地方政府采取(低动态补贴,高静态惩罚)的混合监管策略能够以低成本实现港航系统积极减排策略的演化均衡。     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.