面向双层次选址路径问题的多任务强化演化优化方法研究

为提升双层次物流配送中心的选址和运输路径的整体优化性能,将双层物流选址路径问题看成是2个层不同的路径优化任务,提出一种多任务强化演化学习的双层次物流选址路径优化方法。首先,采用强化学习分别估计两层选址-路径问题中的上下节点分配选址概率;然后,设计基于分配概率的多任务交叉策略,并采用多因子演化算法协同优化不同层的物流选址路径,优化双层物流系统的成本。实验结果表明,提出的算法在求解双层物流选址路径优化问题上具有一定的优越性。

双层规划问题的粒子群算法研究

提出一种求解一般双层规划问题的层次粒子群算法.和传统的针对特定类型的问题或者基于特定假定假设条件所设计的算法不同,所提出的算法是一个层次算法框架,它通过模拟双层规划的决策过程来直接求解一般双层规划问题.层次粒子群算法将求解一般双层规划问题转化为通过两个变形粒子群算法的交互迭代来求解上下两层规划问题.同其它算法的实验结果比较表明层次粒子群算法是一个有效的求解一般双层规划问题的方法.

交通双层规划问题:统一数学模型及其算法(英文)

主要讨论基于用户平衡原则的交通网络优化问题.这些问题大致上可以分为二大类:一类是涉及到确定性用户平衡原则;另一类是考虑随机性用户平衡原则.众所周知,运筹学中的双层规划模型能够完美地刻划这些问题,但是所建立的双层优化模型往往属于不可微优化问题的范畴,这就给设计有效的算法带来了很大困难.此文首先从模型和算法的角度总结了有关这类问题已有的研究成果,接着介绍有关这方面的最新的研究进展,即如何把用户基于平衡原则下的交通网络优化问题的双层规划模型统一地转换为一个连续可微的单层最优化问题,并设计统一的算法.作为统一的算法方面的研究,我们可以看到增广的拉格朗日方法可以用来解上述的第一类问题,而基于灵敏度的分析的序列二次规划方法完全有能力解上述的第二类问题.

双层车辆路径问题的混合启发式算法

针对与城市物流密切相关的双层车辆路径问题(2E-VRP),提出了一种用来求解的混合启发式算法。该算法利用贪心算法的快速性、蚁群算法的搜索多样性以及邻域搜索算法较强的局部寻优能力来提高求解质量,加速算法的收敛性。把该算法应用于22个测试算例和3个大规模的算例,并与同类研究进行了比较。实验结果表明,混合启发式算法不仅能保证较高的精确性,而且具有很高的效率;与精确性最高的同类算法相比,虽然在解的质量方面稍逊,但在求解速度方面表现出了明显的优势。实验结果还显示了构建双层城市物流系统的潜在收益,中转站的设置能够在一定条件下显著提高城市物流效率。

非内点同伦方法求解双层规划问题

提出了一种非内点同伦方法来解决无界集上的双层规划问题,并在适当的假设条件下,证明了同伦路径的存在性和全局收敛性.这种方法放宽了对初始点的要求,使数值计算更加便利.数值结果表明,该方法与现有的解双层规划问题的同伦方法相比,计算效率更高.

灰色线性双层指派问题的智能全局优化方法

在给出灰色线性双层指派问题数学模型及相关定义的基础上,利用灰色理论中的定位规划技术得到原问题的漂移型模型。针对其漂移型模型,基于遗传算法提出一个智能全局优化方法,并给出具体算法步骤。为了验证算法的有效性,分别构造小规模测试问题和中大规模测试问题验证了所给算法的正确性和实时性。

约束不均衡条件下车辆双层线路规划流动稳定性问题研究

双层线路在高峰期时,车辆规划计算最优解过程中为每个约束条件都分配一个最优解,会极大地浪费计算资源。车辆物流线路规划过程中,约束条件不均衡的天然特性,会导致规划过程车辆的流动稳定性受到影响。针对约束条件不均衡,对车辆双层线路规划流动稳定性影响的问题展开研究。构建了车辆物流线路双层规划Stackelberg模型,上层部分主要用于约束车辆物流线路的容量以及结构,排除不可用路线;下层部分主要对车辆物流线路实施均衡化配流,防止过多的车辆拥挤在同一路线中。利用模型将调度业务整合到高容量的路线中调度。在模型中加入调度资源缓存技术,保证调度过程的稳定性。实验结果表明:与使用单一模型求解相比,使用该模型进行调度业务疏导,可以在很大程度上获得更稳定的性能,解决了车辆物流线路规划流动稳定性问题。

双层过道布置问题的混合整数非线性规划模型及两阶段改进模拟退火算法

结合实际布局活动中,设施在多层空间布置的实际情况,提出了双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数非线性规划(MINLP)模型。针对问题特征,提出了一种改进模拟退火算法,通过采用两阶段改进策略,对退火过程及抽样过程进行改进。该算法以自适应搜索策略替代马氏链搜索长度,并引入记忆功能、回火操作以提高求解质量,通过设置双阈值来提高求解效率。应用所提算法对24个基准算例进行测试,并将其与原模拟退火算法和GUROBI精确方法作对比,验证了所提算法的有效性。

双层过道布置问题的混合整数规划模型及启发式求解方法

针对布局活动中为节约用地成本设施被迫布置在多层空间的情况,提出双层过道布置问题,并构建了该问题的混合整数规划模型。该模型考虑了设施在两层空间的布置优化,且不同层设施之间存在物流交互,交互通道为放置在过道最左边的货梯。针对该问题,提出一种基于C2Opt邻域搜索的启发式算法,同时引入inversion程序产生扰动,采用倒置的方式重新排列当前设施序列,以避免算法陷入局部最优,并设置了最优设施序列的记忆功能,以保留邻域搜索过程中的精英解。基于建立的混合整数规划模型,运用Lingo软件对28个测试问题(9~49个设施)进行了精确求解,进而应用所提启发式算法对所选测试算例进行测试,并与3种启发式算法的求解结果进行对比,结果表明所提启发式方法在求解质量和计算时间上均有良好表现。

基于多纵向传输通道的双层过道布置问题建模与优化

针对制造和服务系统中纵向运输形式在双层过道布置问题中研究不足的情况,以实际布局方式为背景,对双层过道布置问题进行拓展,构建基于多纵向传输通道的双层过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种混合模拟退火算法。该算法采用整数编码方式,以模拟退火算法为框架,结合2-Opt路径重连策略与逆转扰动操作,以避免陷入局部最优,同时采用禁忌搜索操作与带有记忆功能的存储操作来提高获得全局最优解的概率。通过精确求解所提问题的小规模算例,验证了模型的合理性。应用混合模拟退火算法分别求解所提问题、双层过道布置问题和过道布置问题,通过对比表明所提算法在求解性能和求解质量上均具有一定优势。

有限组合方案双层决策问题

1.问题的表述迄今为止,多层决策问题的讨论仅限于连续情形.本文讨论离散情形.有限组合方案双层多部门决策问题可表述为:给定有限集合E_0,E_1,…,E_n,集族其中c_i为Ω_i上的权函数(i=0,1,…,n). 这里,上层部门先宣布决策A,下层n个部门根据各自的目标函数c_i作出决策B_i,它们都对上层部门的目标函数有影响.上层部门对此需作通盘考虑,最后选出最优决策. 当,n=1时,(1)即二人Stakelberg对策.

基于改进集的双层向量均衡问题解的存在性

本文研究了改进集下的双层向量均衡问题解的存在性。结合拓扑空间知识,运用改进集的有关结论,在向量Tikhonov-type正则化过程下得到了基于改进集的双层向量均衡问题解的存在性。

改进集下双层强向量均衡问题的存在性

本文研究了改进集下的双层强向量均衡问题,运用改进集的相关结论,并结合拓扑空间知识,通过向量Thikhonov-type正则化过程得到了其解的存在性。这在一定程度上推广和发展了已有文献的结论。

双层最值问题的解法探秘

通过对双层最值问题的归纳总结,结出了四种解题策略.

一种双层规划的光滑化目标罚函数算法（英文）

论文研究了一种双层规划的光滑化目标罚函数算法,在一些条件下,证明了光滑化罚优化问题等价于原双层规划问题,而且,当下层规划问题是凸规划问题时,给出了一个求解算法和收敛性证明.

一道多变量双层最值问题的解法和拓展探究

解决数学问题的过程就是一系列转化的过程,本文先介绍一道多变量双层最值问题的解法,然后进行拓展探究,总结这类试题的解题策略。

基于图转换法的双重时限下城市快递问题研究

在城市快递配送复杂性、经济性、时效性、服务性以及不确定性的特征下,本文研究双重时限下快递员送货问题。在单次作业软时间窗、快递员一天总作业时间及装载量约束的条件下,计算所属有向路网内完成派送任务所需最少快递人员数,同时得出他们的任务分配与路径选择。首先,采用CARP问题定义城市快递派送,根据双层装箱问题建立0-1整数规划模型,第一层装箱定义为快递员在进行单次配送任务时,其装载量和单次配送时间满足小箱"容量"限制,第二层装箱定义为快递员一天中完成所属若干个配送任务的总时间满足大箱"容量"限制。其次,由于双重时限的特性,快递员单次配送时间灵活多变,本文通过将各需求弧转化为点,赋予其时间属性及装载量属性,将原问题转化为VRP问题,采用lingo软件编程求得其精确解的同时也有效解决了CARP问题中子回路消除的问题。最后,构造求解算例,验证该模型的可行性。

非光滑悲观半向量双层规划的变分分析（英文）

利用最近由Mordukhovich发展的变分分析理论,研究了悲观半向量双层规划问题,得到了在非光滑情形下的悲观半向量双层规划问题的必要最优性条件.为了得到该最优性条件,首先借助于标量化方法将悲观半向量双层规划问题转化为一个标量的双层优化问题.进而利用单层和两层值函数构造和Mordukhkvich广义微分计算规则,研究得到了所得的标量双层优化问题的一阶必要最优性条件,进而根据原悲观半向量双层规划问题与所得的标量双层优化问题的等价命题得到了原问题在非光滑情形下的一阶必要最优性条件.

考虑可调市场和外部需求响应的虚拟电厂优化运行策略

虚拟电厂参与电网需求响应已成为新型电力系统削峰填谷的重要手段,提高虚拟电厂在电力市场的获益能力十分关键。为此,提出一种考虑可调市场和外部需求响应的虚拟电厂优化运行策略。首先,建立调节市场(regulating market,RM)和需求响应交换市场(demand response exchange market,DRXM)模型;其次,考虑外部需求响应(external demand response,EDR)灵活性,建立虚拟电厂参与日前和调节市场的运行决策框架。DRXM作为多个EDR供应商的聚合者,向虚拟电厂提供EDR服务,降低RM的不平衡惩罚,提高虚拟电厂经济性;然后,构建虚拟电厂双层优化运行模型,上层虚拟电厂通过参与DRXM降低RM惩罚,实现利润最大化,下层配电系统运营商通过清除日前和调节市场偏差,实现运行成本最小化,采用KKT条件将优化模型转化为单层问题求解;最后,以改进IEEE 33节点配电网系统进行算例分析,验证了所提策略对虚拟电厂获益能力提升的有效性。

求解双层伪单调变分不等式的惯性次梯度超梯度算法

提出一种惯性次梯度超梯度算法,用于求解Hilbert空间中双层伪单调变分不等式解集的一个元素.该算法只需在可行集上进行一次投影,在标准假定条件下证明强收敛性定理.最后,给出所提算法的一些数值实验比较结果.