考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计优化模型及其分支-定价-切割算法

研究考虑车辆周转的铁路动态货运服务网络设计问题,目标是在合理设计铁路运输服务网络的基础上提高车辆利用率。将传统的离散时空网络拓展为考虑车辆周转的超级网络,构建混合整数规划模型,同时考虑列车开行时段、编组内容、空车调配、车辆归属、运输服务水平等约束。基于模型的NP-Hard特性,给出一种分支-定价-切割算法,通过在模型中添加Benders割的方法调整可行域,通过列生成方法避免网络规模较大导致可选径路数量过多的问题,该算法可保证模型收敛至最优解。算例证明了模型和算法的有效性,通过灵敏度分析验证可用车辆数量对于空车调配方案的影响。

深层地热能丛式多分支U型井采热技术及传热算法

深层地热能是一种分布广、资源量大具有发展前景的可再生新能源,当前的主要开采方法有增强型地热系统(EGS)、环绕式井筒换热系统(AGS)、断层带流体循环开采和同轴套管开采法,但存在采热功率不稳定、地震风险高和采热效率低等难题。针对当前深层地热开采技术面临的瓶颈问题,本文以开采过程只有能量交换而没有物质交换为原则,以深层干热岩地热规模化可持续稳定开发为目标,提出了深层地热能丛式多分支U型井采热方法(UMW-DGS)及关键技术,在此基础上建立了井筒轴对称热传导模型,以青海共和盆地恰卜恰深部干热岩储层为背景,提出了高温高压岩石热导率测试新方法,计算了在定井径条件下井周温度场和采热功率的时空演化规律,分析了温度差、热导率和井径等3个敏感因素对采热功率的影响。此外,针对UMW-DGS定解问题,研发了基于有限体积法(FVM)的三维热流固耦合数值算法,研究了UMW-DGS单水平井段换热效率和在不同泵注量条件下温度场时空演化。通过分析不同流量的有效换热量、换热时长和功率发现:泵注流量的增加会导致有效换热能量和有效换热时长的降低,并且使有效换热功率先增加后减少。研究结果表明,深层地热能开发需要在平衡换热温度和功率的条件下设计注入排量,从而得到最优的换热效果。

自适应卡尔曼滤波与PSO-GA-BP算法的机器人误差补偿

采用七轴机器人设备夹持激光器的方式对某型号发射筒进行切割开孔加工。在加工过程中,因轨迹精度和绝对定位精度较低,容易对型号产品发射筒产生损伤和误差切割等问题,运用D-H算法建立七轴机器人理想模型,运用正逆运动学数值算法对理想模型进行验证,运用理想模型的理论位姿参数和激光跟踪仪的测量位姿参数基于Sage-Husa自适应卡尔曼滤波求解七轴机器人真实位姿坐标信息,得到理想位姿参数和真实位姿坐标信息的关节误差,然后结合粒子群优化-遗传算法-BP神经网络联合算法对七轴机器人建立误差预测模型,采用七轴机器人理论位姿参数作为输入样本,真实位姿与理论位姿的各关节角度差作为输出样本,通过库卡机器人Workvisual 5.0软件按照模型输出值对七轴机器人的各关节角度值进行补偿。经过仿真实验和加工,各关节误差补偿后的七轴机器人轨迹误差和绝对定位误差减小72%,满足工艺要求。

废旧家电回收物流网络的选址-定价模型及算法

为合理设计废旧家电回收物流网络,结合展望理论和几何平均合成方法构造消费者交付满意度函数,建立该类网络的选址-定价联合决策模型。利用该模型可以确定收集点和回收中心的开设位置、收集点的废旧家电收购价格以及消费者的满意收集点。为便于模型求解,提出嵌入贪婪算法和线性规划精确算法的混合遗传算法,介绍算法的实现步骤。最后通过算例验证模型及算法的有效性。

考虑多主体利益电力-交通耦合网络定价策略

随着电动汽车渗透率的增加,电力网络和交通网络在时空上的耦合更加密切。为降低电动汽车无序并入给电网安全稳定运行带来的挑战,充分考虑电力负荷需求和交通路况不确定性的影响,建立电动汽车用户-充电站聚合商-电网运营商多主体利益分层博弈模型,在满足约束条件的前提下基于改进型蝙蝠算法对多主体利益分层优化问题进行求解。由仿真算例可知,电网运营商针对不同电动汽车渗透率积极调整定价策略可以获得更高的运行效益。所提方法能有效改善电网电压质量以确保系统安全稳定运行,为完善电力产业价值链体系提供理论支撑。

0-1背包问题算法分析与研究

0/1背包问题是计算机算法中一个经典问题。提出背包问题在现实生活中具有广泛的应用,从理论入手,给出背包问题的数学描述,并对0-1背包问题的四种经典算法:分支界限法、动态规划法、近似算法、遗传算法的算法思想进行详细描述,并对四种算法在实现的时间,空间和准确性等性能方面进行分析和对比,总结四种方法实现的优缺点,并得出结论:在不同的约束条件下,四种算法各有优劣,但遗传算法应该是未来发展的方向。

0-1背包问题的算法决策分析

0-1背包问题是算法中的经典问题,现实中应用广泛,它是属于NP难问题。该文就0-1背包问题的三种策略:动态规划、贪心算法、回溯和分支限界策略进行了分析。主要从三种策略的基本思想、求解方法包括主要关键代码和算法时间复杂度几个方面进行阐述,从而分析了当遇到具体问题,如何决策使用哪种策略解决问题。

一类特殊的二维0-1整数规划的求解算法

本文对一类具有背包约束条件的0-1整数规划模型进行研究,把原模型分解成一个特殊的指派问题和m个独立的特殊背包问题,且设计出一个贪婪算法能找到特殊背包问题的最优解,最后设计出一个启发式算法找到该模型的一个满意解,其时间复杂度为O(mnlog2n)。

随机需求与机会约束下多源联合选址-库存-定价问题研究

考虑到在大数据背景下,传统确定性模型已无法处理供应链管理中不确定因素的影响,基于随机需求与机会约束,针对短生命周期产品的多源联合选址-库存-定价问题,在允许缺货的情况下,本研究建立了单/多周期两阶段随机规划模型,其中,第一阶段决策选址问题,第二阶段决策库存以及动态定价问题,并运用蒙特卡洛模拟与启发式算法求解。通过算例,分析了单/多周期、随机需求以及动态定价对求解结果的影响,验证了随机因素和库存传递对供应链整体收益产生的正向影响以及启发式算法的有效性,为多源联合选址-库存-定价问题研究提供了参考。

基于拉格朗日松弛与最大分支算法的卫星成像调度算法

成像调度算法是卫星成像规划中的关键部分之一。建立了卫星成像调度问题的0-1整数规划模型,该问题具有NP完全特性。提出了一种基于拉格朗日松弛与最大分支算法的多项式时间复杂度的优化算法。该算法可以计算出接近最优解的上界及可行解,并给出可行解的优化度。基于该算法提出了一种先验可行解条件下改进上界及可行解的二次优化算法。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MC^20-1规划的供应商选择模型研究

本文以价格、交货提前期、质量、供应能力、按时交货量、生产技术水平等六个方面为评价准则提出了基于多个决策层次和多个决策水平约束的MC20-1线性规划的供应商选择模型,并用分支定界算法进行了实证研究。

基于双层决策的装备订购多因素激励定价模型与算法

装备订购价格是军方与承制单位双方利益争执的焦点,为全面调动承制单位生产积极性,选择成本、质量和进度同时作为激励因素,在将三因素整合到同一函数表达式的基础上,统筹考虑订购双方利益,构建了装备订购多因素激励定价双层决策模型。分别以军方的激励系数方案和承制单位的努力程度方案为模型的上下层决策变量,并以军方军事经济效益和承制单位期望效用最大化为上下层决策目标。为求解模型得到相对最优激励系数方案,结合粒子群优化算法的快速搜索能力与禁忌算法的全局搜索能力,设计了带检验因子的禁忌搜索粒子群优化(tabu search-particle swarm optimization,TS-PSD)算法。最后,通过算例验证了该模型与算法的有效性,可以引导承制单位向军方期望的目标努力,实现共赢。

基于分支定价算法的异质品装箱问题研究

在多物品物流系统中,异质品的装载运输往往会造成物品损坏、管理困难等问题.针对这种场景,本文提出了异质品装箱问题的0-1二次规划,并根据Dantzig-Wolfe分解,设计了变邻域搜索算法与分支定价算法来进行求解.实验验证了异质品装箱方案相比两种传统装箱方案的优越性,新方案兼顾了经济性和灵活性.在180个随机对比算例上,两种算法都展现了较好的性能:变邻域搜索算法的Gap值平均为1.8%,运算时间平均为1.06秒;分支定价算法则分别为0.30%和815.40秒,性能超过了Gurobi求解器.最后,本文通过引入“决策者对异质品的容忍度”这一参数,供决策者在装箱成本与异质性惩罚之间寻求一个平衡点.相较已有研究,该方案更加精细、合理,可为企业提供科学的决策依据.

基于分支定界法的电能表计量电路容差设计方法

结合单相智能电能表计量电能准确度要求高的特点,建立描述批次单相智能电能表基本误差一致性的模型,提出相应的容差设计优化目标及约束条件。利用整数规划思想,提出一种面向离散型设计变量的容差设计方法。在此基础上,以加工成本作为优化目标、计量误差的变化范围作为约束条件,对某型号单相智能电能表的计量电路进行容差设计优化。通过设置不同的误差变化范围界限值,获得相应的元器件公差等级和成本值。优化结果表明,所提方法在控制误差变化范围的同时,有效地将成本最小化,适用于单相智能电能表计量电路的容差设计。

求解混合0-1线性规划问题的一个分支定界算法

In this paper, a branch and bound algorithm for solving mixed 0-1 linear programming problem is presented and the effectiveness of the algorithm is illustrated bycomputation examples.

基于遗传算法的激光加工工艺参数选择

介绍了激光切割-拼焊的一种基于遗传算法的神经网络工艺参数选择方法的原理及实现方法.通过遗传和变异的方法来优化和选择权值,对网络结构和权值进行评价,从而达到智能化选择参数的目的.

难解问题的固定参数近似算法研究进展

固定参数近似算法采用参数计算方法寻求问题的近似解,是实际中处理难解问题的一种新的有效手段。根据难解问题的参数计算复杂性类别,综述了固定参数可解问题、参数计算复杂性未定问题和W[t]-难问题(t≥1)固定参数近似算法近年来的研究进展。对于上述每一类问题,分别归纳了当前的主要研究结果,分析了其中的主要算法设计技术并探讨了有待研究的相关问题。

多端口波导分支电桥的快速准确分析

为了实现多端口波导分支电桥的快速准确分析和优化设计 ,论文提出一种普遍适用的、准确的多模网络分解 重组算法 ,并将其与遗传算法有机地结合起来 ,并得出了较好的优化结果 .论文采用的分析方法在满足工程需要的精度的前提下 ,大幅度提高了计算速度 ,因而特别适用于微波器件的优化设计 ,尤其适合于采用遗传算法的CAD技术 .文中给出的四端口和六端口的波导E面分支电桥的计算实例 。

基于列生成算法的品种柔性需求下的订单分配计划

针对具有品种柔性需求的订单分配计划进行了研究,以国内某钢铁企业为例,建立了整数规划模型。在模型的求解中,首先根据问题特点对原问题模型进行了Dantzig-Wolfe分解,得到一个具有多个列的主问题和具有背包问题特征的子问题。然后,从一个包含部分列变量的限制主问题出发,采用列生成方法对主问题和子问题进行迭代求解得到原问题的上界,并将列生成作为定界机制嵌入到分支定界算法的框架中形成分支定价算法,执行分支搜索过程获得整数最优解。最后进行了随机实验,验证了该模型的有效性和算法的稳定性。

面向需求的城际列车时刻表与停站方案同步优化

为了同步优化城际铁路列车时刻表和停站方案,本文引入小时OD客流作为需求输入,考虑可变区间运行时间条件,耦合列车安全运行和需求合理加载约束,从列车运行效率和旅客出行质量两方面构建双目标线性整数规划模型。结合模型特点,采用ε-约束法将其转化为单目标优化模型,并依据问题特征构造两组有效不等式,设计分支切割算法求解转化后的单目标模型。为验证所提方法的可行性和有效性,设置以广州南—珠海城际铁路为背景的多组算例进行案例研究。计算结果表明:所提方法能够有效求解实际案例,其列车服务方案可以高度匹配旅客需求时空分布,相较于平峰时段,高峰时段分布了近70%的列车运行线,以及69%的列车停站;对于直接使用GUROBI无法求解的中大规模问题,所提方法能够在合理计算时间内获得满意可行解,展现出良好的求解性能。