基于吱呀轮优化的多卫星数传调度问题求解方法

研究多卫星数传调度技术对提高对地观测系统的综合应用效益具有重要意义。通过分析卫星数传调度问题,建立一种考虑时间窗调整的约束优化模型。利用吱呀轮优化(Squeaky-Wheel Optimization,SWO)的大邻域导向式搜索特点,提出了一种基于SWO的多卫星数传调度算法。该算法可以在短时间内获得优化解。实验结果表明,该算法在时间性、优化度等方面取得满意的结果。

基于自适应多态蚁群算法的多约束车辆路径问题

建立了在有客户优先级、路况影响、多车型、时间窗和容量等多约束条件下车辆路径问题(VRPMC)的数学模型.由于该模型是一个NP-hard问题,目前还没有多项式算法求解,又提出了采用自适应的多态蚁群算法(APACA)来对其进行求解的策略.首先,算法中侦察蚁完成满足约束条件的路径侦察并设置侦察信息素;其次,搜索蚁利用侦察蚁提供的辅助信息进一步搜索可行路径,通过多态蚂蚁间的协作和自适应调整挥发系数,能更快地搜索到问题的优化解;最后通过一个实例与节约算法、遗传算法、禁忌搜索算法和基本蚁群算法进行了对比,结果表明:对VR-PMC问题,APACA算法比前述算法在算法稳定性、运行距离、计算速度方面更具有优势.

基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度研究

研究中继卫星任务调度问题可以为跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)的任务计划编排提供科学合理的决策方法,任务调度模型的建立与调度算法的设计是中继卫星任务调度的两个关键问题。该文针对中继卫星任务调度问题特点,综合考虑中继卫星与用户航天器之间具有可见时间窗、用户提交的任务属性、中继卫星前向资源受限等约束条件,建立了中继卫星任务调度约束规划模型并提出基于人工蜂群(ABC)算法的中继卫星任务调度算法。最后,通过仿真数据分析,表明基于人工蜂群算法的中继卫星任务调度算法是一种有效的、合理的调度方法。

基于CSP的Job shop调度算法研究

针对一类典型的约束满足问题--Job shop调度问题,提出一种CSP调度算法框架,详细讨论CSP 调度算法中的工序开始时间窗、一致性预处理、搜索空间概率模型、工序排序启发、开工时间排序启发的求解 方法。仿真结果表明CSP调度算法在较小的计算时间代价下,获得了FT10标准调度问题的近优解。

基于多时间窗的油料保障模型

针对军用油料(POL)调拨运输优化问题,通过引入保障时间窗,考虑了油料保障过程中复杂的时间窗约束和运力约束,提出了基于多时间窗的油料调拨运输的约束满足问题(CSP)模型及其求解算法。首先,对油料保障点、油料需求点、保障时间窗、油料保障需求及油料保障任务等要素进行了形式化描述;在此基础上,建立了油料保障CSP模型,并采用理想点法,将模型中的多目标转化为单目标规划问题;设计了基于粒子群优化(PSO)算法的模型求解方法和步骤,并通过算例介绍了模型的具体运用。算例中,将利用所提模型求解得到的优化方案与最大化油料保障量为单一目标的模型优化方案进行比较,两种方案下的运力安排已达最大,但对各油料需求保障时间的安排,所提模型求解方案中每个油料需求的开始保障时间都不晚于单目标模型求解方案中的保障时间。通过对不同优化方案的比较,表明所提模型和算法能够有效解决多目标油料保障优化问题。

物流配送决策模型

物流配送决策是一个涉及多种因素、多个目标要求的问题,常见的决策模型有单配送中心多用户模型、多配送中心多用户模型及时间窗约束模型,本文对上述模型都进行了深入的研究和论述。

时间窗约束下基于概率模型的AGV路径研究

根据现代生产工艺的特点,结合AGV自动导引小车的路径规划技术,建立了带有时间窗约束的路径规划模型。文中针对到达时间窗约束,对超出时间窗到达的AGV给予一定的成本惩罚,采用小车固定成本、运行成本、到达时间惩罚成本的总成本最小作为最优化标准,得到AGV路径规划的最优解,并进行鲁棒优化。对于模型,文中采用遗传算法求解,并对随机规划法建立的预测模型和概率模型得到的最优路径的效能进行了综合比较。

时间窗约束下的共享停车泊位动态分配模型

为了描述用户动态需求下的共享停车泊位分配方案,考虑用户预约时段的关联性及共享时段的时间窗约束,借鉴相似性算法中的重叠度及接近度,建立了预约时间及共享时段的匹配度算法,同时明确共享停车泊位的分配原则及优化原则,构建了时间窗约束下的共享停车泊位动态分配模型.根据算例结果,构建的分配模型能够根据用户的需求进行实时的动态优化,相比于根据用户申请时间的先后求解得到的分配方案,共享停车泊位动态分配模型可以将停车泊位的利用率由原先的69.4%提高至87.4%.结果表明,模型得到的分配方案在满足用户动态需求的同时,能够最大程度地利用共享停车泊位.

装配式建筑PC构件车辆调度优化

从预制构件厂的角度出发,以运输过程中产生的固定成本、燃油成本、时间等待成本、时间惩罚成本等作为主要考量对象,构建基于配送总成本最小化的PC构件调度优化模型。同时考虑多车型的现实情况,以及道路交通阻抗等约束条件,设计遗传算法对模型进行求解。以实例测算,得到预制厂的车辆调度方案及调度时刻表。

考虑时间窗及恶化效应的批处理生产调度优化

针对工序间有时间窗约束及加工时间呈阶段恶化的批处理生产调度问题,结合批处理生产瓶颈工序随加工批量变动而转移的特点,提出一种基于加工批量计算工序批周期时间的方法.通过加工时间阶段恶化效应对同一批量不同批次工序批周期时间的干扰分析,确定“拉”式策略下各工序各批次开始/结束时间的约束关系,以最小化批处理生产完工时间为目标,构建了考虑时间窗约束及阶段恶化效应的非线性规划模型,设计了一种逐步递进算法,并利用Matlab编程求解.案例分析结果显示,加工批量的轻微变动可导致瓶颈工序的转移以及完工时间的大幅跳变;加工时间阶段恶化效应会影响加工批量决策及生产线平衡率,不同阶段恶化率下的最优加工批量及最小完工时间可能存在显著差异,忽略恶化效应所得决策结果在实际执行过程中难以达到预期的效果.研究结论可为批处理加工企业生产优化决策提供有益参考.

带时间窗车辆调度问题的蚁群算法

为求解带时间窗约束的配送中心车辆调度问题,运用蚁群算法把时间窗约束转化为惩罚函数形式,将其并入目标函数后,建立了满足客户配送时间要求条件下的运输费用最低的车辆调度模型,提出了模型的求解程序,并以某算例进行了仿真分析。分析结果表明:该模型通过参数的不同标定,可以转化成旅行商模型、硬时间窗或软时间窗的车辆调度模型;仿真算例中,配送路线最优行驶距离为794 km,车辆最长行驶时间为8.2 h,该算法能有效求解配送中心车辆调度问题。