公交司机排班问题的混合元启发算法研究

针对我国公交企业中司机在1个工作日内驾驶同一辆车的"人车绑定"管理模式,提出混合元启发算法求解司机排班问题.首先建立以车辆数为目标的车辆调度模型,获得仅满足司机休息时间的非可行解;接着迭代地使用局部搜索算子、破坏重建扰动等方法对解进行调整,使其满足司机工作时间和吃饭时间等约束,并尽可能地降低排班成本;在迭代搜索过程中记录发现的可行排班链集合,迭代结束后构建集合覆盖问题(SCP)模型对其进行改进,以获得最佳的司机排班方案.在13条公交线路案例上进行测试,实验结果验证了本文算法的有效性.

学校分区问题混合元启发算法研究

中国城市义务教育学校采用单校划片或多校划片的方式确定招生范围,落实就近入学的法律要求。针对多校划片这一新的学校分区问题,提出"先学校分组,再学生分派"的策略进行划片,并设计了学校分组线性规划模型和学校分区混合元启发算法。分区算法包括初始解构造、邻域搜索算子、破坏重建扰动、集合划分问题(SPP)建模与求解等基本模块,在多启动迭代局部搜索(ILS)算法框架中进行问题求解。通过多启动、随机搜索、破坏重建扰动等机制提升算法的多样性,并引入SPP模型提升算法的全局寻优能力。选择一个县级市和一个市辖区分别进行学校划片实验,结果表明:混合元启发算法优化性能优异且收敛性好,适用于求解单校划片和多校划片问题;SPP模型在单校划片问题中具有明显的优势。

求解冷链物流时间依赖型车辆路径问题的混合自适应大邻域搜索算法

针对单一机制的自适应大邻域搜索算法存在早熟收敛、易陷入局部最优的问题,提出了一种混合自适应大邻域搜索算法来求解冷链物流时间依赖型车辆路径问题(TDVRP)。首先,根据连续型行驶时间依赖函数来刻画时变车速,采用综合油耗模型来评估实时燃油消耗量,并建立了以总成本最小化为目标的路径优化模型;然后,根据问题的NP-hard性质和时间依赖特性设计了多种破坏和修复解的大邻域搜索算子,并将破坏-修复大邻域搜索算子融入到人工蜂群(ABC)算法之中,以提高算法的全局搜索能力。仿真实验结果表明,与自适应可变邻域搜索精英蚁群(AVNS_EAC)算法、自适应大邻域搜索精英蚁群(ALNS_EAC)算法、自适应大邻域搜索精英遗传(ALNS_EG)算法和自适应大邻域搜索模拟退火(ALNS_SA)算法相比,所提出的自适应大邻域搜索人工蜂群(ALNS_ABC)算法在多组测试数据上的最优适应度值分别平均提高了46.3%、5.3%、36.8%和6%。可见所提算法计算性能更高、稳定性更强,能够为冷链物流企业兼顾经济效益和环境效益提供更为合理的决策依据。

应用遗传模拟退火算法实现资源受限项目调度

针对以最小化项目工期为目标的资源受限项目调度问题(RCPSP),提出将模拟退火算法融合到遗传算法中,以改善遗传算法局部搜索性能,增强进化能力的遗传模拟退火算法——RCPSPGSA。在每次进化迭代过程中,下一代种群的个体需经过模拟退火算法改进,并通过在每次迭代结束前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度。算法在RCPSP标准测试问题库PSPLIB上进行数值仿真实验,并采用正交实验分析法解决参数选择问题。实验结果证明选择的参数组合具有突出的性能,RCPSPGSA是求解RCPSP的有效算法。

基于混合元启发式算法的订单分批问题

订单拣选是仓库运营管理中一项高劳动强度与高成本的操作,拣货员在仓库中从货位拣选出满足订单需求的货物.订单分批问题(order batching problem,OBP)是订单拣选中的重要规划问题,该问题以最小化拣选批次路径时长为目标,将用户订单分配至拣选批次中.首先,为了优化订单分配构造高质量批次,提出一种混合元启发式算法,在自适应大邻域搜索框架中融入基于不可行下降的局部搜索,同时引入自适应惩罚机制和一批基于订单与基于批次的移除启发式以及新的算法组件;其次,为了优化拣选路径进一步降低批次旅行时间,提出单向启发式,利用动态规划优化组合多个路径策略.实验表明,在合理计算时间内,所提出算法的求解质量优于多重启变邻域搜索(MS-VNS)、混合自适应大邻域搜索及禁忌搜索(ALNS/TS),而且所提出算法的最大路径长度减少率达到22.36%.

基于模拟退火斑点鬣狗优化算法的特征选择

特征选择问题是一个基于某些标准找到最相关子集的过程,针对特征选择中的评价标准,设计了一种将斑点鬣狗优化(spotted hyena optimization,SHO)算法与模拟退火算法(simulated annealing,SA)相结合的混合模型来解决上述问题,以增强每次迭代后SHO找到的最优解,并通过UCI存储库中的8个数据集来评估优化算法的性能。实验结果表明:SASHO混合算法的表现不仅优于原始SHO算法,而且与其他优化算法相比,提高了分类精度并减少了所选特征的个数,在空间搜索和特征属性选择方面具有一定的工程实用价值。

用于求解旅行商问题的深度智慧型蚁群优化算法

启发式算法是求解组合优化问题求解的重要手段,其主要特征是能够以可接受的计算代价找到足够好的可行解.然而,设计良好的用于求解组合优化问题的启发式算法需要大量的专业领域知识以及大量的试错工作,且人工设计的启发式算法不能够保证在不同问题集上均具有一致性表现.另一方面,深度学习方法能够通过学习自动设计启发式规则,然而深度学习方法通常缺少在解空间内搜索的能力.为克服以上问题,提出了一种基于蚁群优化和深度强化学习的混合启发式算法框架.在该框架中,蚁群算法能够利用深度强化学习提取的启发式信息,而深度强化学习方法的解空间搜索性能也由于蚁群算法的加入而获得提高.采用经典的TSPLIB中的算例对该算法求解旅行商问题的效能进行了计算验证,结果表明采用深度学习方法能够极大地提升蚁群算法的计算表现,并降低其计算代价.

固定航路飞行条件下的无冲突航迹规划

随着民航运输业的发展,高速增长的交通量与有限的空域资源之间的矛盾日趋严重,空域拥堵、航班延误现象频发,严重影响航班运行的安全性与效率.为实现在固定航路飞行条件下空中交通安全、高效与公平的运行,在无冲突的前提下以最小化飞行成本和最大化公平性为目标函数,建立战略阶段的多目标航迹规划模型.为了加快问题求解效率,采用基于固定航路的冲突探测方法,并提出一种结合模拟退火和局部搜索算法的混合元启发式算法求解该大规模多目标优化问题.利用实际飞行计划和空域数据验证所提算法的有效性.结果表明,与传统的模拟退火算法相比,混合元启发式算法能够有效解决多目标的无冲突航迹规模问题.

具有恶化效应的新工件到达生产调度干扰管理

在工件加工时间具有恶化效应的单机环境下,研究初始计划执行中计划外多个新工件到达的干扰管理问题.将加工成本作为初始目标,将工件相对于初始完工时间的延迟作为扰动目标,构建多目标干扰管理模型.结合归档式多目标模拟退火算法在全局寻优方面的优势,与非支配排序遗传算法在快速收敛到Pareto有效前沿的局部搜索优势,设计了混合元启发式算法在全局搜索和局部搜索之间进行平衡.通过分析问题Pareto最优解特性,可以进一步有效降低混合元启发式算法的搜索空间,提高收敛速度和输出有效前沿的质量.最后,通过随机生成算例进行数值实验,验证混合算法对求解干扰管理问题的有效性和Pareto最优解特性对于算法性能的改进.