几种启发式集装箱优化配装方法的比较

集装箱配装是个多约束的复杂组合优化问题 ,属于NP -Hard问题 ,其求解是很困难的 ,所以实际应用中一般多用启发式方法来解。分析和比较了几种启发式集装箱配装的特点 ,并对未来的研究发展趋势做出了预测。

“共生炫彩”——当代配装艺术中的金玉对话

金属文化与玉石文化在中国有着悠久的历史和丰富的内涵,而两者结合的精湛作品数不胜数,金属材料中的贵金属具有极高的价值,而玉石则以独特的质地、色彩和纹理成为备受追捧的原料,因此,金属与玉石结合的制品往往被视为财富和社会地位的象征,是吉祥与超凡脱俗的完美结合。当代,在设计观、形式表现、材料应用、工艺复合等方面不断思变创新,深入分析两种材料的属性及艺术表现优势,在配装艺术中最大化地发挥两者的特性进行构思与设计,创造出具有当代特征与新艺术语言的金属和玉石结合作品。

一种内外定子结构的多风区汽轮发电机外机座卧式配装挡风板工艺应用

本文介绍了一种多风区内外定子结构的汽轮发电机卧式配装挡风板工艺方法及应用。此工艺方法解决了立式配装挡风板一直存在占用关键厂房的紧张吊车资源、T型平台资源、作业高度高、效率低等问题,对于并行作业提高生产效率有积极作用。本文在定子外机座卧式配装挡风板的专用工具设计,测量中心柱的挠度计算,现场实配应用等方面进行分析阐述。

多包装形式下货物配装问题的研究

根据配送中心的货物包装种类繁多,且车辆装载能力与体积受到限制,提出了多包装形式下的货物配装问题。考虑到配货时的注意事项,对那些批量小、品种多的货物进行合理有效的配装。本文分别建立了3种可能情况下的配装数学模型,并对该数学模型取纯整数规划求解。

基于货物配装优先级的散货配装模型和算法

充分考虑配送距离、送货时间要求、货物价值以及客户重要性等因素,构建了货物配装优先级函数,并在满足货物配装优先级前提条件下,提出了单辆货车的载重和容积两者利用率最大的双目标散货配装模型.模型求解方法选取蚁群算法,将配装优先级引用到信息素以及能见度函数中,同时优化算法策略,加大求解速度和准确度.最后利用类似文献中的算例进行算法验证和结果比较,表明所提出的模型和算法法在实际运用中是可行的.

多品种货物配装的优化方法

针对货车装载率低下的现状 ,提出利用相关优化技术 ,制定配装计划以充分利用车辆的载重能力及其容积 .在建立货物配装的数学模型之后 ,根据货物运输的特点并结合组合理论设计了算法 .该算法同时考虑货车的体积和载重量 ,能有效地收敛于满意解 。

模拟退火算法在铁路货运站危险货物配装中的应用

提出应用模拟退火算法优化铁路货运站危险货物的配装方案,并结合实际情况阐述了实现模拟退火算法的相关方法,文中给出了具体的配装实例,通过计算表明该算法解决危险货物配装问题可行且有效。

优化多品种零散货物配装问题的混合遗传算法

针对多品种、具有优先等级货物配装问题的特点,建立了能充分均衡利用装载工具的载重和容积的多品种货物配装模型,并从全局、整体最优上设计混合遗传算法求解。首先,采用基于容重比平衡法构建初始解,提高解的可行性,用基于排序选择与最佳保留相结合的策略保证群体的多样性,构造合理动态容重均衡适应度函数以保证收敛到全局最优解;其次,利用模拟退火算法的Boltzmann机制,控制遗传算法的交叉、变异操作,加强局部搜索能力和效率。实验结果表明了上述模型和算法的有效性,并为大规模解决实际问题提供了思路。

货物合理配装的实用启发式算法

提出了货物配装中的一种实用启发式算法,详细地描述了该算法的相关术语、定义和步骤,进行了实例验算,并对算法提出了改进。结论表明实用启发式算法具有较为满意的效用性,改进的实用启发式算法具有很好的效用性。该算法有助于提高装载单元的载重能力和货物配装水平。

基于改进粒子群算法的车辆配装问题求解

为解决普零货物的车辆配装问题,通过引入合并策略对标准蚁群算法进行了改进。算法中构造了和配装问题相适应的粒子,使得粒子每一维对应一个货物票号并且其取值为装载此货物的车辆编号,即一个粒子对应一个配装方案。考虑车辆的容积、载重等约束条件,在计算粒子适应度时引入了超载惩罚系数,并为改善粒子局部优化能力提出了合并策略。此算法优化过程运算简单、并行,粒子根据群体和个体历史经验逐步向最优解靠近。实例验证结果表明,该算法是有效和可行的。

用于集装箱配装问题的Memetic算法

针对集装箱配装问题这一NP-hard问题,提出了用于求解背包式强异类货箱的集装箱配装问题的memetic算法,该算法采用了“WB+DBL”的解码方式,并结合了常规遗传算法的广度搜索能力和局部搜索的深度搜索能力,能够有效地提高集装箱配装问题的求解质量。通过仿真实验,表明该算法是有效的。

求双目标配装方案的多项式近似算法

在零担货物装车前，为充分利用车辆的载重能力及车箱的装载容积，要制定配装计划．配装问题是背包和装箱的混合问题，属NP困难问题．本文给出了一般的配装问题的数学模型，根据铁路运输特点并应用组合优化理论对序贯装车和同时装车问题分别设计了Ak算法和FirstFit算法，并对算法进行了算法复杂度分析和实例计算分析．实例计算表明，该算法运算速度快，计算结果好，目前已在实际应用中发挥了较大的作用．

零担货物配装问题的算法和系统设计

用计算机实现对普通零担货物配装工作的管理,可在保证货物安全运输的基础上,充分利用车辆的容积和载重,提高工作效率。文章利用动态规划法,给出了易在计算机上实现的普通零担货物单车配装优化的数学模型和具体解法,并通过实例计算对文中提出算法的有效性进行验证。

多车型多品种货物配装优化问题的混合启发式算法

为满足客户多样化和个性化的需求,建立能充分、均衡利用装载工具的载重和容积的多品种、多车型货物配装模型,并从全局、整体最优上设计混合启发式算法求解。首先,采用实数序列编码,使问题变得更简洁;基于容重比平衡法构建初始解,提高了解的可行性;用基于排序的选择与最佳保留相结合策略,保证群体的多样性;采用改进的非一致变异,加强染色体的局部搜索能力;其次,对遗传算法求得的精英种群再进行禁忌搜索,提高了搜索效率;最后,通过实例计算证明了上述模型和算法的有效性,并为大规模解决实际问题提供思路。

多车多品种货物配装问题的研究

在使用聚类分析法组合货物基础上,首先建立配装优化问题的数学模型,并详述了基于启发式算法的问题求解方法,最后用实例表明了该算法的有效性和实用性。

普零货物多车配装优化问题的遗传算法

普零货物多车配装优化问题属NP hard问题,随着问题规模的不断增大,传统的优化算法在求解过程中会产生时间维数灾难问题.提出在铁路货物运输中应用遗传算法确定普零货物合理的多车配装方式,结合货物配装过程中指令性优先装车的要求采用巧妙的个体编码方式以确保其在遗传操作过程中的有效性,同时结合装载容积和装载质量约束构造恰当的适应函数,并通过实例计算对文中提出算法的可行性和有效性进行验证.

考虑客户需求优先级的货物配装问题的模型与算法研究

通过引入顾客需求紧急性系数,建立了考虑客户需求优先级的货物配装问题的模型。设计了该问题的两阶段求解,通过实例计算验证了算法的有效性。

铁路车站行包配装计算机辅助决策系统的研究

:建立了铁路车站行包配装问题的基本模型 ,并根据行包运输特点及要求分析了模型的理论求解方法及算法复杂度 ,在此基础上提出了较优可行解的求解算法 .根据该模型及其算法 。

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明:算法在求解配装问题时是有效的.

物流配送中配载、车辆路径、配装集成优化模型研究

依据配载、车辆路径、配装的关系特点,构建了配载、车辆路径、配装的集成优化模型。设计了主-从两级结构的蚁群-遗传算法求解。首先主级蚁群算法完成车辆的货物选择并确定货物的配送顺序;从级遗传算法检验主级方案的可行性并确定配装顺序,并将适应值反馈给主级算法更新信息素。其次蚁群算法中设计了基于从级遗传算法适应值的信息素更新方法和蚂蚁转移概率;遗传算法中染色体采用分段实数编码方式,采用三叉树与配送顺序、体积顺序等启发式信息相结合的解码方式。最后通过对比实验验证了模型和方法有效。