铁路双向编组站列车-车场指派优化模型与算法

研究铁路双向编组站在作业计划编制中的列车-车场指派优化问题,给定计划时段内的到达列车信息、出发列车信息及其编组要求,以及各系统的接发车能力与解编能力,该问题在于灵活确定到达列车的接入系统与出发列车的发出系统。根据双向编组站技术作业过程,以车辆在站总停留时间最小为目标,考虑到发列车间的车流接续、出发列车编组要求和车站作业能力限制等实际约束,将原问题先构建为混合整数非线性规划模型,再进一步转换为混合整数线性规划模型。此外,设计遗传算法快速寻找近似最优解,该算法对到达列车的接入系统进行二进制编码,基于此设计1个启发式解码规则获得原问题的可行解。最后,以切实算例验证所提出方法相较于现场经验规则的优越性,并分析系统解编能力与接发车条件对方法性能及求解结果的影响。

一般指派问题的LINGO求解研究

一般指派问题分为标准指派问题和非标准指派问题,而非标准指派问题通常转化为指派问题求解。本文基于标准指派问题的数学模型给出一般指派问题的LINGO解法,计算结果简洁清楚,程序简单易运行。

民机机队航班指派与维修调度联合优化策略

针对机队维修调度定检模式的经济性不足,综合飞机个体维修需求和机队整体航班运营与维修资源共享,提出一种新的民机机队航班指派与维修调度联合优化策略。为耦合飞行路径与维修方案,将飞行路径中涵盖的维修机会作为交互关键,创新改进了连接网络模型框架以将航班指派与维修调度统筹规划。全面考虑航班全覆盖与执飞连续性的运营约束、飞机适航性要求与维修资源承载限制的维修约束,基于网络结构建立了联合优化整数规划模型。设计了一种基于原始问题分解的两阶段求解算法,通过维修机会导向的航班指派优化与维修任务择优分配,高效输出联合调度方案。通过实例分析证明所提策略能够高效获得低成本调度方案,为航司维修调度优化提供指导。

一类新的单机工期指派模糊调度算法研究

研究了单机模糊环境下,如何安排工件加工顺序和指定工件工期,使得提前完工和拖期完工惩罚总费用均值最小的工期指派调度优化问题。在该类调度问题中,工件的加工时间为非对称三角模糊数;总费用的均值用模糊数的加权可能性均值来计算。针对一类权函数族,给出了该类权函数族下的工件最优工期的计算方法,基于该最优工期,给出了排序的最优调度算法,并证明了该类工期设定问题是多项式可解的。数值实验中针对工件完工时间服从不同的非对称分布的情形,与现有的方法比较,结果表明给出的方法能更有效的降低费用。

Actor-critic框架下的二次指派问题求解方法

二次指派问题(QAP)属于NP-hard组合优化问题,在现实生活中有着广泛应用。目前相对成熟的启发式算法通常以问题为导向来设计定制化算法,缺乏迁移泛化能力。为提供一个统一的QAP求解策略,将QAP问题的流量矩阵及距离矩阵抽象成两个无向完全图并构造相应的关联图,从而将设施和地点的指派任务转化为关联图上的节点选择任务,基于actor-critic框架,提出一种全新的求解算法ACQAP。首先,利用多头注意力机制构造策略网络,处理来自图卷积神经网络的节点表征向量;然后,通过actor-critic算法预测每个节点被作为最优节点输出的概率;最后,依据该概率在可行时间内输出满足目标奖励函数的动作决策序列。该算法摆脱人工设计,且适用于不同规模的输入,更加灵活可靠。实验结果表明,在QAPLIB实例上,本算法在精度媲美传统启发式算法的前提下,迁移泛化能力更强;同时相对于NGM等基于学习的算法,求解的指派费用与最优解之间的偏差最小,且在大部分实例中,偏差均小于20%。

不平衡指派问题的主子阵算法

针对人数和任务数不相等的不平衡指派问题,提出了求解该类指派问题的主子阵算法.给出从低阶主子阵向高阶主子阵寻找主子阵行最小元的变换定理,并举例分析其具体的演算过程.该算法的特点是将求解变换限定在指派矩阵的主子阵上,即不需要考虑指派矩阵整体,只需要在指派矩阵局部进行运算,并从指派矩阵的1阶主子阵的行最小元出发,逐步有规律地找到各阶主子阵的行最小元,最终求得指派问题的最优解.

缺省指派问题及其求解算法

在研究周良泽于1998年首先提出的最短时限最少耗费缺省指派问题基础上,从对称的角度给出了缺省指派问题的两种不同提法:拟从m个人中派出β个人去干n件事中的β件事(β≤min{m,n},每件事由一个人完成)。已知第i人做第j事的时间为tij,第i人做第j事的耗费为pij,i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。问派出哪β个人去完成哪β件事,才能使得:(1)在最短时限内完成n件事中的β件事,并且在满足最短时限前提条件下总耗费最少?(2)以最少总耗费完成n件事中的β件事,并且在满足总耗费最少前提条件下完成时限最短?给出了求解该问题的数值算法,证明了算法的理论依据,并举例说明算法的应用。

区间指派问题的研究

在分析传统意义的指派问题存在不足的基础上,文章定义了区间指派问题,证明了区间指派问题存在区间最优指派的充分必要条件,并给出了存在区间最优指派的几种情况;另外,通过定义一般区间指派问题的区间悲观最优指派和区间乐观最优指派,从一个方面解决了没有区间最优指派的区间指派问题。

面向港湾机坪的停机位指派优化

停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型;提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法;利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明,在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%,在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中,本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时,提高了机坪的安全性。

地震灾区中继无人机群组角色指派研究

地震发生后往往会导致通信中断,快速建立和恢复稳定可靠的通信网络是灾区救援的重要任务.无人机可以跨越地理限制作为通信中继快速组网,因此基于群组角色指派对非饱和式救援时期的无人机灾区中继任务分配进行研究.首先利用最小生成树构建通信网络,群组角色指派进行任务最优化分配.由于受机械与电气特性限制,无人机飞行时存在水平与垂直误差,因此直线航距不能作为模型评价的主要依据.对此,设计高效的贪心回溯算法,以尽可能减少误差纠正次数为目标,求解无人机飞行轨迹,并依此建立代价矩阵.实验结果表明,在群组角色指派建模体系下,航迹规划算法与分配算法快速可靠,能高效并精确地部署通信网络,对无人机执行灾区中继救援任务形成重要支撑.

机器人履约系统任务分配与货架储位再指派联合优化

为优化移动机器人履约系统(robotic mobile fulfillment system,RMFS)中移动机器人运行成本,提出一种考虑移动机器人任务分配和货架储位再指派的联合优化策略。以移动机器人完成任务成本最小为优化目标,构建考虑移动机器人重载和空载成本差异的数学模型,并用遗传算法对模型进行求解。经与返回原位置及返回距离拣选台最近位置两种策略进行仿真实验对比,结果表明联合优化策略可以有效降低移动机器人完成任务成本,提高拣选效率。

基于指派问题的公安情报决策方法

指派问题是线性规划、整数规划、图论和组合最优化的典型问题。公安情报决策工作应用定量分析作为决策辅助工具。指派问题引入公安情报决策,旨在完善定量方法群,为决策者提供科学依据。利用指派问题标准解法——匈牙利解法,运算公安情报决策中指派问题的数学模型时,并未考虑人员完成任务的水平优劣,引入效果系数λ可改善这一情况。

解决不同类型指派问题的EXCEL模型

指派问题,运筹学分支整数规划的一种应用,主要用于解决资源配置方面的问题.通过EXCEL建立了不同类型指派问题的模型,旨在得到最优化的方案,并可将该模型应用于组织的管理活动,提高经济效益.

协同时隙二次指派的改进自适应单亲遗传算法

针对恶劣天气等突发状况导致时隙资源严重不足引起原航班计划不可行的问题,在协同决策机制下,进行时隙二次指派,建立以总延误时间最小化为目标函数的数学模型。结合所研究问题与所建模型特点,采用单亲遗传算法求解模型,通过无性繁殖的方式可以避免产生错误的染色体,提高了算法的效率。并采用改进的自适应遗传算子概率公式,加快收敛速度。在不同规模的算例上进行3种算法的对比验证。结果表明,上述模型和算法可以高效地解决以上问题,同时总延误时间也少于另两种算法。

一类广义指派问题的重指派算法

讨论一类广义指派问题的近似算法,使用了笔者的一个关于含有对排列随机选取过程的时间表方法的单调性引理, 给出了一种对于可行解的改进型的重新指派方法。

基于时间优化的指派问题研究

提出了一类基于时间优化的指派问题。与传统的指派问题不同,本文提出的指派问题从如何尽量提前最后完成的那项任务的结束时间的角度研究任务指派问题。根据影响该问题的三个因素将该指派问题区分为12类,最终形成5种有实际意义的类型并进行了讨论。

基于广义梯形模糊数的基本概率指派方法

证据理论在解决不确定性问题时有着独特的优势,但是如何构造合理的BPA是制约其应用推广的首要问题。基于广义梯形模糊数的表示模型,提出了一种基本概率指派方法。首先,利用已知数据的最值与三等分均值来构造单元素命题的梯形模糊数表示模型;然后用单元素命题的梯形模糊数的叠合部分来表示多子集命题的广义梯形模糊数;最后,根据此模型计算出的隶属度进行基本概率指派。实验结果表明,所提方法简洁有效,并且能够很好解决焦元增加问题。

基于英式拍卖的RMFS货位指派研究

目的 构建英式拍卖模型,以待指派商品品项(SKU)群的最低周转率为媒介,通过逐步提升最低周转率来实现待指派SKU与待指派区域货位数量的匹配。方法 针对移动机器人拣货系统(RMFS)中的货位指派,提出基于英式拍卖机制的货位指派方法,提升仓库拣货效率。结果 与随机指派相比,在不同仓库规模、订单规模、订单偏度的RMFS中采用英式拍卖货位指派机制,机器人行走路程下降比率在大型仓库中达30.17%,中型仓库的下降比率为27.31%,小型仓库的下降比率为24.13%。结论 采用英式拍卖机制在RFMS中进行货位指派可大幅度提高工作效率。

指派法在企业管理中的应用

指派问题(系英文Assignment Meth-od),又称分派问题,是一种求解特殊线性规划的方法,常用于处理企业管理中指派决策问题。 在企业管理中,卓有成效的管理工作,经常需要寻求恰当的指派方法。例如,有m项工作需要分派供m个管理人员来担任;或者有n部机器需要指派给n个工人来操作。由于每件工作都有其本身的特点,各部机器的性能也未必一样,工人的能力和工作效率也有差别,所以在指派其工作时必须慎重考虑,并作最妥善的调配,来寻求最适当的指派,以便使工作效率最高或者使成本最低,取得最佳经济效果。

高度层优化使用问题的指派模型及算法

飞行高度层的优化使用是空中交通管制(ATC)自动化理论研究的核心问题。为取得任意两架飞机之间的水平约束,提出航空器相对于飞行高度层的一般性指派问题(AP)的研究方法。引入广义指派(GAP)扩展效率矩阵,分析单架飞机占用一个飞行高度层和多机共用一层效率矩阵元素的定义方法,研究垂直剖面航迹优化的匈牙利求解。效率矩阵如果随条件发生变化,问题变为不确定型,对此,给出了将其转换成确定型问题处理的一般方法。实例表明,直接或间接应用匈牙利算法对于ATC决策的实时求解是有效的。