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[期刊] 统计与决策  [作者] 张岳峰  何建敏  孙艳  刘向东  
在研究应急资源调度问题时常常需要考虑到多种不同的因数,其中路径时间的不确定性直接影响着应急活动的置信度和执行率。文章根据交通工具在道路上行驶的实际情况,采用正态分布的随机数对时间不确定性进行了描述,并设计时间满意度函数将调度时间最短问题转化为时间满意度最大问题;在此基础上加入路径费用最小的目标,建立了多目标的应急资源调度优化模型。采用改进后的蚁群算法对该模型进行求解,得到了问题的非劣解集并借助TOPSIS方法选取最优方案;最后通过算例对模型和算法进行了验证。
[期刊] 统计与决策  [作者] 马军  李薇  
作业车间调度问题是一个典型的NP-HARD问题,也是一个前沿性的研究课题,已受到学术界和工业界的广泛关注。文章采用了一种改进蚁群算法来求解作业车间调度问题。首先应用蚁群算法获得一些作业车间调度问题的较优解(调度方案);然后这些调度方案中挖掘出一些有用的调度知识;最后应用这些调度知识来辅助蚁群算法完成后续的优化过程。通过将调度知识有效地融入到蚁群算法中,使得改进蚁群算法在优化效率上大大改进。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 王书勤  黄茜  
军事定向越野运动中存在点位多、分布散、时间紧、得分要求高等条件,为在规定时间内找到一条得分高的行进线路,找到衡量和分析运动成绩好坏的标准,文中对军事定向越野中的路径优化问题进行了深入分析,建立了混合整数规划模型,设计了一种混合蚁群算法。算法中,首先由改进蚁群算法找到初始解,然后再利用选择、交叉和变异算子进行解的优化,通过仿真实验和算法对比验证了混合蚁群算法的可行性和优越性。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 李紫瑶  
论文研究多目标应急救援的单一起点与终点的车辆路径问题。在对问题的基本情况描述以后,以救援路线长度和时间长度最短为目标,建立多目标应急救援车辆路径寻优模型。以蚂蚁搜索前决策作为解决多目标问题的方法,在算法处理时遵循路径最短原则,以此为依据寻找最短时间。在此基础上,对蚁群优化算法进行修改,提出了基于精英蚂蚁排序的信息素更新方式,提高了算法的收敛速度;并在构造能见度时加入了时间因素,以此突出时间与路径两因素的作用。通过Matlab仿真实验,用迭代次数控制算法的运行时间,得出最优路径和时间,解决了离散组合优化的N
[期刊] 物流技术  [作者] 吴延峰  韩鹏飞  田凯  
针对带有并行时间窗的车辆路径问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法,克服了目前蚁群算法无法求解初始时间窗发生冲突的局限性。首先,建立以路径最短为优化目标的VRPPTW数学模型,对并行时间窗问题进行了定义。其次,针对传统蚁群算法的缺点,提出改进蚁群算法,该算法首先对硬时间窗进行排序,接着通过初始时间窗重复的个数确定初始蚂蚁数量,并行的多只蚂蚁并行共享访问列表,依据订单顺序计算每只蚂蚁前往下一站的概率。最后,针对某企业物流数据,编写Python程序,借助百度地图API批量获取各地间的实地距离,运用改进的蚁群算法分别求出5个接驳点车辆集货最短路径,得出了最优路径规划方案,证实了算法的有效性。
[期刊] 工业工程与管理  [作者] 刘志勇  吕文阁  谢庆华  何明玉  杨杰  刘雄辉  
将蚁群算法信息素更新规则进行改进,规定只有产生至今最优解的蚂蚁才能释放信息素,且只更新全局信息素,减少了传统蚁群算法的时间复杂度,提高了问题的求解效率。分析了柔性作业车间调度的特点,选取三个性能指标作为求解目标,设定其求解优先级,并建立相应的调度模型。将改进蚁群算法应用于柔性作业车间调度算例的求解,与其它算法比较,平均解有很大提高,表明了该算法求解柔性作业车间调度问题的有效性。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 何正文  贾涛  徐渝  
本文研究基于禁止时间窗的应急物资调度车辆路径问题。首先对研究问题进行界定,其中交通网络的道路和节点均带有禁止时间窗,目标是通过路径选择最小化应急物资的调运时间;随后定义两组决策变量,分别用于路径上节点和枝线的选择,进而构建问题的整数规划优化模型;鉴于模型的组合属性,设计问题求解的禁忌搜索启发式算法;最后通过一个算例对结果进行说明,得到如下结论:由于禁止时间窗的影响,车辆在最差路径上的运输时间及等待时间,要比满意路径上的分别长68.8%和266.7%,显示出路径优选的实用价值。
[期刊] 物流技术  [作者] 谷金蔚  顾满占  
研究具有单一应急物资集散中心、利用多辆运输车辆向多处受灾点运送物资的应急系统物资调度问题,建立了相应的数学优化模型,问题目标为最短总运输时间。为了有效求解该问题,深入分析了该类问题的特点,并基于量子进化理论,提出一种结合问题特性的混合量子遗传算法,通过算例对模型和算法进行仿真,取得了较好的试验结果。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 汪勇  金菲  
针对应急资源调度问题,建立一种多资源时间-成本调度模型。设计了进化规划算法的全局变异算子和局部变异算子,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异。构建了具有惩罚系数的适应度函数,给出了改进的进化规划算法种群进化策略。计算实验表明,改进的进化规划算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和求解精度方面优于比较的遗传算法、差分进化算法和进化规划算法,解决了标准进化算法的早熟收敛问题。
[期刊] 物流技术  [作者] 刘澜  吴金卓  胡鸿  
根据城市交通限制和客户软时间窗要求对快递配送业务的影响,提出交通惩罚成本和时间惩罚成本两个概念,将这两项成本与VRP问题相结合,提出VRPTRSTW问题。根据VRPTRSTW问题描述构建VRPTRSTW数学模型,该模型包含固定成本、距离成本、交通惩罚成本和时间惩罚成本四项优化目标。依据VRPTRSTW模型求解要求,改进蚁群系统的蚂蚁转移概率公式和信息素更新规则。通过实际案例对改进的蚁群算法求解VRPTRSTW问题的有效性加以验证。
[期刊] 技术经济与管理研究  [作者] 周德群  张钦  陈超  
根据多资源连续消耗应急系统调度问题中,出救点到应急点时间不确定性的特征,采用区间数来描述应急时间。利用区间数的相关运算规则和多个区间数最大值的求法,给出了基于区间数的多资源连续消耗应急系统的应急时间最早开始与最晚结束的数学模型及其求解,最后对算法的结果进行验证和分析,得出较满意的结论。
[期刊] 物流技术  [作者] 刘丞  乔金友  金鑫  
在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究。优化后通勤车总行驶路程减少了10.28%、总时间减少13.93%,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78%、66.35%。优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理。应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义。
[期刊] 首都经济贸易大学学报  [作者] 姜凌  沈桂兰  
本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案。通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要。
[期刊] 运筹与管理  [作者] 赵达  李军  马丹祥  李妍峰  
随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem,SDIRP)即考虑随机需求环境下供应链中库存与配送的协调优化问题,是实施供应商管理库存策略过程中的关键所在,也是典型的NP难题之一。文章以具有硬时间窗约束的随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem with Hard Time Windows,SDIRPHTW)为研究对象,将SDIRPHTW分解为直接配送的随机库存-路径问题和具有硬时间窗约束的路径优化问题两个子问题,并以最小化系统运行成本和用车数量为目标,设计了一...
[期刊] 物流技术  [作者] 李文超  
建立物流中心选址的最优模型,将解物流中心选址的最优问题映射为一个聚类过程,物流中心选址的总成本最小化作为聚类原则,利用蚁群算法来求解此问题,通过信息元素完成物品的聚堆行为,合理设计并转移物品,通过禁忌搜索表将配送点与物流中心聚成一类,从而求得物流中心选址的最优解。
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