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.

具有设施容量选择的两阶段设施选址问题研究

设施位置与设施容量是影响供应链长期运营成本和服务质量的重要因素,也是企业获得竞争优势的两个决定性因素。针对设施选址及容量选择优化问题,本文提出以最小化成本为目标的混合整数规划模型,对工厂和仓库的位置及容量,工厂到仓库的产品流和客户到仓库的分配进行优化。根据模型特点设计拉格朗日松弛算法对其进行求解,为了提高解的质量,本文开发混合模拟退火禁忌搜索算法对拉格朗日松弛算法的求解结果进行改进。本文利用随机生成的大量具有不同规模及参数的实例对算法的有效性进行检验,数值实验表明该算法适用于同时优化设施选址及容量选择问题。

滑坡灾害应急避难所两阶段选址布局

为提高滑坡灾害多发区疏散效率,针对滑坡灾害特点提出了滑坡点评价-避难所选址的两阶段方法。首先,根据研究区实际情况,选取滑坡的13个特征指标,利用BP神经网络对滑坡隐患点进行危险性评价,识别危险性较大的滑坡点,并将其作为避难所选址布局的重要依据之一;其次,考虑避难所数量最小、避难所与滑坡点距离最小值最大、避难所与受灾点距离最大值最小等目标,建立避难所多目标选址模型,利用NSGA-II算法求解模型的Pareto最优解集,最后选取解集中总疏散距离最小的方案作为最优方案。本文以三峡库区湖北省秭归县郭家坝镇为例验证方法的有效性,结果表明该研究方法能够将滑坡灾害的发生与避难所的选址结合起来,有针对性地疏散滑坡高危险区内居民,有效提高了疏散效率。

直流电流潮流控制器分步选址与多目标优化定容方法

电流潮流控制器(DC current flow controller,DC CFC)具备直接控制特定线路电流的能力,且能够实现不同线路间功率的定向和定量交互,提高直流电网线路利用效率。为了最大化DC CFC的潮流调节能力,DC CFC的稳态建模及其选址定容问题亟待解决。针对一种新型电流潮流控制器,分析其拓扑结构、工作原理及外特性;提出基于直流线路潮流性能指标和换流站直流输出电压性能指标的综合安全指标,用于系统运行状态评估;根据系统运行状态评估结果,结合DC CFC选址原则,提出DC CFC两阶段分步选址方案;对DC CFC安装容量的经济性指标及电网安全性指标进行综合评估,提出一种DC CFC多目标优化定容策略,该策略可同时兼顾电网运行的安全性与经济性;最后,通过仿真算例校验所提方法的有效性与准确性。