双目标突发事件应急救援前摄性调度优化

本文以救援时间最短化与计划鲁棒性最大化为目标,研究突发事件应急救援前摄性调度优化问题。作者首先对所研究问题进行界定,其中计划鲁棒性定义为各活动开始时间可调整时差的总和,任务是在应急预算和救援期限的约束下,确定活动执行模式与开始时间以实现上述两个目标。随后,构建问题的0-1规划优化模型,鉴于其强NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后用一个算例对研究进行说明,得到如下结论:救援时间随应急预算的增加而缩短,随救援期限的放宽而延长;计划鲁棒性随应急预算的增加或救援期限的放宽而提高;当权重分配系数增大时,应急救援时间先保持不变而后缩短,计划鲁棒性则呈减小趋势。本文研究可为突发事件应急救援的组织与协调提供决策支持。

任务工时不确定的模具车间前摄性调度研究

由于模具生产属于非重复性生产模式,各工序的工时具有很强的随机不确定性,这给模具车间制定合理可行的作业计划带来了一定的困难。针对这一实际问题,提出了一种考虑任务工时不确定性的前摄性车间调度算法。首先,分析了模具精加工环节的两道关键工序对制造系统稳定性的影响,并基于工序的工时不确定特性,建立了任务工时不确定的离散概率模型;然后,以调度方案的稳定度作为优化目标,构建了两阶段流水车间前摄性调度模型,针对该模型,提出了一种变宽集束搜索求解算法;最后,将该算法与定宽集束搜索算法进行对比分析,结果表明该算法能很好地兼顾求解质量和计算时间。

大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化

以死亡人数最少化为目标,研究大规模伤亡事件应对流程的前摄性调度优化问题。首先,使用伤情等级和伤情随机转化的马尔可夫链,建立伤员死亡概率与伤员处置时间的函数关系。随后,将研究问题转化为柔性作业车间静态调度问题,并设计遗传算法求解。最后用一个随机算例对算法进行仿真,结果表明:该算法可行有效;与现有研究中救援时间最短化的调度方法相比,伴随着可接受的救援时间跨度增加,该方法可大幅降低救援过程中的死亡人数。本文研究有助于决策者优化应急救援过程,有效减少死亡人员数量。

物料齐套时间不确定的多地总装作业前摄性调度

定制型生产线的总装环节具有工程项目式运作、在客户地开展手工装配、所需物料众多等特点,装配组在各个客户地往来调配需要差旅时间,而装配物料又难以如期齐套,容易导致人员和物料的相互等待,从而延长了此类生产线的交付周期。本文通过对总装作业进行前摄性考虑以减少等待浪费、缩短交期。首先建立不确定环境下多地总装作业前摄性调度数学模型,然后以质量鲁棒性和解的鲁棒性为优化目标,构建了结合缓冲时间插入策略和抽样仿真技术的非支配排序遗传算法NSGA-II求解问题,最后通过实际样例验证了算法的有效性。

基于遗传-禁忌算法的应急救援前摄性调度优化

应急救援活动本身具有不确定性和复杂性的特点。为了对救援活动的顺利开展进行支持,文中以最小化救援损失为目标,研究应急救援前摄性调度优化问题。首先对问题进行界定,对问题进行符号化表示,并由此定义出资源约束下的救援计划调度优化模型。根据救援活动的紧急程度分配优先级,并定义出优化目标函数。该问题是强NP-hard的,由此根据现代优化算法的特点设计出遗传禁忌启发式算法。最后通过对某事故救援数据进行分析模拟对提出的算法进行说明。结果表明,该算法可以有效对优化模型进行求解。该研究可为突发事件的应急救援活动的开展提供决策支持。

基于前摄性调度的车辆路径问题

为解决传统反应性调度方法存在的动态客户响应能力不足和响应效率不高的问题,针对海量、分散、多样、并发的电商物流需求,在分析历史交易数据的基础上,从动态客户预测、分区聚类和车辆路径优化3个角度研究了配送车辆动态调度问题。在利用客户需求的历史表现预测动态需求的基础上,建立了单周期和多周期配送路径优化的数学模型,设计了前摄性车辆调度方案。以重庆某超市为例对模型和算法性能进行验证,结果表明,所提方法能够有效提升动态客户的响应能力和效应效率。

突发事件应急救援前摄性调度与反应性调度的集成优化

本文首先介绍了突发事件和应急救援的概念,其次对前摄性调度与反应性调度分别进行了阐述,并分析了两者各自的特点和工作原理,最后对前摄性调度与反应性调度的集成优化进行了详细讲解,旨在为突发事件的应急救援提供参考依据,促进应急救援的成功率。

随机活动工期下基于总不确定成本的项目前摄性调度与反应性调度集成优化

从成本经济角度研究活动工期随机中断下前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素干扰中的集成优化问题,目标是最小化项目计划与实施过程的总成本。构建以总成本最优为目标的前摄性与反应性调度集成优化模型;针对模型特征设计混合变邻域随机禁忌搜索启发式算法,并在ProGen生成的算例上进行全因子测试。结果表明:基于随机属性的混合启发式算法在算例规模较大时可以发挥较好的作用;通过合理设置基准进度中缓冲分配方案,可以通过牺牲部分鲁棒性的方式获得项目总成本的最优。

重复性项目前摄性调度优化方法研究

为应对重复性项目在建设过程中遇到的不确定性干扰,需对重复性项目进行前摄性调度优化研究,以增加项目进度计划容纳不确定性因素干扰的能力。本文首先分析基于线性计划法下,重复性项目中线状、条状、块状活动之间的时差关系,通过时差大小确定缓冲区间的选择范围。然后以工期、成本、鲁棒性为目标,构建多目标前摄性优化调度模型。并针对其NP-hard属性,设计改进粒子群优化算法:通过引入模拟退火算法,避免粒子群容易陷入局部最优的问题,算法测试表明改进算法具有较快的运算速度和较好的寻优能力。最后,通过一个重复性工程的案例,验证本文提出的前摄性调度优化模型的可行性和有效性;并通过仿真模拟发现,本文提出方法消耗更少缓冲就可以保证项目按时完工。通过研究分析得到以下结论:在编制进度计划时,可以通过在一定范围内增加资源量的方式,获得更优的进度计划。

基于前摄性调度的电动汽车路径问题研究

针对车辆调度过程中资源不均衡的问题,利用需求的不确定性,将配送周期划分为初始配送阶段和补货阶段,建立多阶段电动汽车的两级车辆路径优化模型.根据需求的动态程度对配送区域进行划分,结合前摄性调度和反应性调度策略,提出了一种混合禁忌搜索算法(HTSA)来求解该模型.在真实的案例和多个基准评估算例上的实验结果表明:模型和算法的性能优于传统的启发式算法,具有一定的实用价值。

突发事件应急救援前摄性调度与反应性调度的集成优化

突发事件应急救援具有高度的不确定性与动态性,稳定可靠的救援计划及其合理有效的动态调整,对于应急救援的顺利实施具有重要影响.本文以企业生产事故与突发事件为主要对象,研究应急救援的前摄性调度与反应性调度的集成优化问题.作者首先对问题进行界定,构建前摄性调度优化模型以求得一个鲁棒性最大的基准计划,然后以此为基础建立调整损失最小的反应性调度优化模型.针对问题的NP-hard属性,设计专门的禁忌搜索启发式算法.最后,通过对一个实际井喷事故救援过程的求解分析对研究进行说明,得到如下结论:前摄性调度的鲁棒性与反应性调度的损失值之间,并不存在一个绝对的单调关系,通过反复多次的求解运算,可以找到二者之间平衡点,实现两种调度方式的集成优化.本研究可为突发事件应急救援基准计划的制定与动态调整提供定量化决策支持.

基于前摄性调度的生鲜物流集货路径优化

随着国民生活水平的提高,人们对生鲜果蔬质量与安全的要求也越来越高。生鲜物流集货的"最先一公里"是影响生鲜果蔬最终品质的关键阶段。因此,为了更好地满足客户需求,根据生鲜果蔬的成熟规律及历史数据精准预测农户发出集货请求的信息,提出基于需求预测的前摄性响应策略,从而大幅度提高物流效率,保证生鲜果蔬的质量与安全。根据所提出的问题,针对生鲜物流集货阶段的特点,建立基于前摄性调度的集货路径优化模型,并设计节约里程禁忌搜索算法对模型进行求解。最后结合重庆某区县实际数据,对所提出的算法进行检验,实验结果证明模型的有效性。

带有GPRs的前摄性资源受限项目调度建模与优化

资源受限项目调度(RCPSP)是项目调度领域的经典问题,现有关于RCPSP的研究大多是在确定性环境下的进行的。然而项目在实际执行过程中,由于各工序的工期以及资源可用量都具有一定的不确定性,可能会导致项目的延迟甚至中断。通过分析广义优先关系(GPRs)网络的特点,以最小化项目总工期和最大化项目的鲁棒性为目标,建立了带有GPRs的前摄性资源受限项目调度模型,并根据基准进度计划对稳定性要求的特点,选用分支定界算法求得模型的精确解。最后,通过随机生成案例的方法测试了所提出的模型在求解带有GPRs的资源受限项目调度问题方面的稳定性。

一种求解柔性资源约束前摄性项目调度问题的启发式算法

在不确定环境中,一个具有较高鲁棒性的进度计划可以保证项目的稳定实施。考虑到现实中资源可能具有多种技能,会对制定鲁棒性较高进度计划的过程产生影响,因此本文研究了柔性资源约束下前摄性项目调度优化问题。首先界定研究问题;然后从鲁棒性最大化的视角出发,构建了研究问题的优化模型,在对模型进行分析的基础上将其分解为经典鲁棒优化和资源技能分配两个子模型;随后设计了求解问题的基于削峰算法的启发式算法;最后用一个实际案例验证了算法有效性,并分析了关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:项目进度计划鲁棒性随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而增大。

资源随机中断下突发事件应急救援鲁棒性多模式项目调度优化

突发事件应急救援具有高度的不确定性与动态性,稳定可靠的救援计划及其合理有效的应急处置则可以大幅度降低灾害蔓延的风险。通过运用不确定环境下项目调度的理论与技术对资源随机中断情形下的突发事件应急救援问题展开研究,一方面在事故发生前,采用前摄性项目调度方法制定鲁棒性水平较高的基准计划指导救援过程有序开展;另一方面在事故发生后,借助反应性项目调度方法随时针对环境变化采取恰当的处置策略做出快速有效的应急响应,减小事故进一步扩散的风险。研究结果表明通过前摄性与反应性调度方法的协作与配合,可有效应对突发事件应急救援中发生的资源中断情况,更大限度地减少项目的损失。

随机动态环境下项目前摄性与反应性调度权衡优化

针对随机动态项目环境,采用前摄性调度方法可以提高基准进度鲁棒性降低执行阶段调整成本,但会导致较高的鲁棒性成本;相反,采用反应性调度方法可以降低鲁棒性成本但却会增加调整成本。考虑上述两种调度方法在应对不确定因素中的权衡关系,从成本经济角度出发构建了权衡模型,通过两种调度方法在使用中产生的成本表示其分别承担的工作量并进一步反映两种调度方法之间的权衡关系。实测结果表明,根据承包商对成本的敏感程度,前摄性调度与反应性调度在应对不确定性中的承担工作量会随着权衡比SR的变化而发生改变,逐渐从前摄性方法为主过渡到以反应性方法为主。

随机环境下基于成本经济的项目调度权衡优化研究

针对随机环境下项目前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素过程中起到的不同作用,从成本经济角度出发,研究了如何通过两种调度方法的权衡实现项目计划与执行的最优配合。在此基础上构建了基于成本的前摄反应调度权衡模型,通过对鲁棒性成本与调整成本进行量化分析,实现两种调度方案的最佳权衡。考虑到问题的NP难属性,设计了基于混合变邻域禁忌搜索的随机两点启发式算法,并通过大规模算例测试验证了算法的有效性。结果表明,根据承包商对成本的敏感度,前摄性调度与反应性调度在应对不确定性因素干扰中承担的工作量会随着成本权衡比的变化而发生改变,逐渐从前摄性方法为主过渡到以反应性方法为主。最后,从项目管理角度给出了有价值的管理启示。

基于柔性资源约束的前摄性项目调度优化研究

不确定环境中,项目进度计划鲁棒性的高低直接影响项目能否顺利实施。本文研究了具有随机活动工期的柔性资源约束下的前摄性项目调度优化问题,目标是在柔性资源和项目工期的约束下,借助对活动开始时间合理的进行安排进而得到拥有最大鲁棒性的进度计划。首先对研究问题进行界定;随后构建优化模型,并根据问题NP-hard属性和模型特点设计了双层嵌套禁忌搜索启发式算法,通过内外两层交互搜索寻找满意解;最后通过一个实际案例对本文研究进行说明,并分析关键参数对进度计划鲁棒性的影响,得到如下结论:相对于资源无柔性情况下的项目进度计划而言,资源具备柔性后得到的项目进度计划的鲁棒性更高,具有更强的抗干扰能力,能够保证项目稳定执行;同时,项目进度计划鲁棒性分别随着项目工期的延长、资源可用量的增加或资源柔性的提高而上升。

面向多周期的前摄性车辆调度问题研究

电子商务环境下客户需求呈现动态化趋势,使得企业面临的配送环境越来越复杂。为此,基于消费者历史数据统计分析的基础上,提出'前摄性调度'概念处理动态客户,利用历史需求数据预测动态需求出现概率,并对服务区域进行分区,计算区域客户簇需求概率,确定动态客户服务级别。以包含车辆固定成本、路径成本和服务失败惩罚成本的总系统成本最小为目标函数,建立前摄性车辆调度模型。考虑到模型的特殊性,采用量子比特编码染色体,在种群进化过程中引入子段优化算子,设计考虑车辆实载率的交叉算子,改进量子遗传算法对建立的模型进行求解。最后,结合算例检验模型的有效性和算法的稳定性,并对算例结果进行分析。

基于场景动态度的两级配送路径问题

针对城市配送过程中出现的交通限行和需求不确定性等问题,将配送周期划分为初始配送阶段和动态补货阶段,路径中包含枢纽型物流中心、配送型物流中心和客户,研究其共同构成的两级车辆配送路径优化问题.考虑到问题的动态性,提出前摄性需求配额策略及响应性补货策略,构建基于场景动态度的两级动态车辆路径问题数学模型.设计融合扫描算子的禁忌搜索算法,完成车辆初始阶段的配送路径优化;根据场景动态度,设计修复/更新性动态客户的响应策略,快速响应动态需求.最后,通过仿真算例验证模型和算法的有效性,实验结果表明,所提出的设计策略能够有效降低动态客户对低动态度应用场景初始路径的干扰,并简化高动态度场景下的路径优化复杂度.