考虑罐容限制的多油库多行程加油站配送优化问题研究

针对加油站的成品油配送需求,提出一个多油库、多车型、多行程、带隔舱和软时间窗的车辆路径问题(MDFDP).车辆从所属油库出发,在调度期内访问其它油库进行配送,并最终返回所属油库.当自有车辆不足时,可以租借外部车辆.由于加油站各油品的罐容有限,车辆必须在容纳时点后卸油.出于安全原因,车辆在卸油前需要静置一段时间.在车辆静置和卸油期间,加油站因临时关闭而产生销售损失.以最小化车辆固定成本、行驶成本、卸油成本、缺货惩罚所组成的总成本为目标,建立了该问题的混合整数规划模型.设计了一种结合局部优化的混合蚁群算法解决该问题.针对多车型,提出一种多信息素矩阵更新策略,使得每种类型车辆具有各自的信息素矩阵.将混合蚁群算法和CPLEX、变邻域搜索算法进行比较,实验验证了混合蚁群算法以及多信息素矩阵策略的有效性.企业应用实例表明:混合蚁群算法能有效求解实际问题;与车队、销售部门的单独配送决策相比,MDFDP统筹了两个部门的利益,能够大幅降低企业运营总成本.

面向中转水平提升的枢纽机场航空公司航站楼分配优化

枢纽机场通常建设运营多座航站楼以适应不断增长的旅客运输需求。为改善旅客出行体验,提升机场中转水平,本文提出枢纽机场航空公司航站楼分配优化问题。从降低跨航站楼中转旅客数量和促进同航系航司协同运营的角度出发,构建多目标线性规划模型,并设计改进NSGA-Ⅱ算法。分别使用CPLEX和改进NSGA-Ⅱ求解小规模算例,并应用于某国际枢纽机场实例,结合TOPSIS方法针对实例求得的Pareto解集进行进一步决策。与现行方案相比,CPLEX和改进NSGA-Ⅱ优化方案对应的跨楼中转旅客数量分别下降41.48%和43.51%,同航系航司跨楼数量分别减少80%和70%。结果表明,所提方法能够充分兼顾旅客与航司利益,促进机场中转水平提升,可为枢纽机场航司航站楼分配方案的制定提供决策支持。