多目标线性规划的模糊折衷算法

通过推广求解多目标线性规划问题的平均算子法,提出了多目标线性规划的模糊折衷算法,证明了多目标线性规划的模糊折衷算法求得的解是有效解。此外,提出了多目标线性规划的两阶段算法,即:若多目标线性规划的模糊折衷算法指定的最小满意度不恰当,则可能会导致交互过程复杂化;若用最小算子法求得的解作为多目标线性规划模糊折衷算法中决策者指定的目标函数最小满意度,则可能使多目标线性规划的模糊折衷算法的计算量减小,另一方面能够弥补最大(最小)算子法求得的解可能为非有效解的不足。此外,用实例验证了多目标线性规划两阶段算法求得的解为有效解。

交互式多目标土地利用规划模型研究

为限制城市建设用地过度扩张并实现土地利用的多重目标,从土地利用效益和土地利用规模角度,构建基于多目标的土地利用规划模型,基于模糊决策理论,采用模糊折衷算法进行模型求解得到最优方案,融入决策者意愿,体现交互式特点。以2010年为规划基期,2020年为目标年,对滁州市进行实证研究,通过敏感性分析探讨模型应用的地域差异性。结果表明:1)滁州市现状土地利用效益较低,通过模型优化可使目标年土地利用得到明显改善。2)目标年,滁州市土地利用经济和社会效益的提高主要体现在耕地减少和城镇用地增加较多;生态效益的提高主要体现在耕地与林地面积较大,城镇用地增加较少。3)模糊折衷参数λ*是模型构建的核心内容之一,λ*取值不同决定不同土地利用方向。同时,λ*取值具有地域差异,应根据区域实际情况作出判断。该模型较以往规划整合更多重要信息,可有效指导土地利用规划,为城市土地利用提供科学依据。

不同空间尺度下危化品运输路径优化

为了解决化工园区危化品运输路径优化问题,研究了化工"园区间"与"园区内"2种空间尺度下危化品运输的影响因素差异性,提出以最小化运输阻抗、最小化运输风险和最小化风险敏感度为优化目标的不同空间尺度下危化品运输路径优化模型。通过目标量化确定每条路径上的目标值,将标准化后的目标值引入到Dijkstra算法和集成目标函数最优折衷路径的扩展标号法中,对危化品运输多目标优化模型进行求解。研究结果表明:不同空间尺度下的危化品运输最优路径不同,应根据危化品运输的实际情况对运输路径进行选择。最后,以平顶山某化工园区的抽象路网为例对优化模型进行验证。

带时间窗约束的危险化学品运输路径优化

在时间窗约束条件下对危险化学品运输路径进行优化研究,结合危化品的多目标路径优化方法,将时间窗约束条件与最小化运输阻抗、运输风险及风险敏感度的优化目标相结合,最终形成改进后的危化品运输路径优化模型。针对危化品在高速公路上运输时的实际情况,采用模糊折衷规划算法对建立的模型进行计算和验证。结果表明:危化品在特定路网上运输时,不仅需要考虑运输阻抗、运输风险和运输风险敏感度,还需要结合实际考虑运输路网中的道路是否有时间窗的约束,根据约束条件合理规划危化品运输路径,从而减少危化品运输事故的发生。此外,用模糊折衷规划算法对有时间窗约束的道路进行分析,得到的优化路径与实际可选运输路径具有一定的吻合性,从而证明本文所构建的带时间窗约束的危化品运输路径优化模型具有实际意义和可靠性。