电子商务中订单配送优化模型及两阶段算法

针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了以最小化车辆行驶费用及订单惩罚费用为目标的数学模型,设计了两阶段启发式求解算法.第一阶段用禁忌搜索算法求解在作计划日当天已到交货期的订单的基本配送问题;第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送,该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率.实验结果验证了模型的合理性及算法的有效性.

基于遗传算法的Job-shop调度问题研究

Job -shop调度问题是一个强NP -难问题 .为此提出了一种简单、易操作的遗传算法对该问题进行求解 .采用一种插入式贪婪解码算法保证生成的调度是活动调度 (activeschedule) .通过几个著名的MuthandThomp son测试例子及与目前较好的遗传算法的比较实验 ,以验证这一算法的有效性 .

面向智能制造的作业车间调度算法研究

为提升企业快速响应单件、小批量、个性化定制等市场需求的能力,该文提出了1种面向智能制造的作业车间调度优化的改进遗传算法。在多工件加工工艺约束条件下,对工序和机器分别进行矩阵编码。设计了与编码方式相对应的选择、交叉和变异操作,并增加保留算子,保留每一代种群中的最优个体。在求得全局近似最优解后,采用插入式贪婪解码算法对染色体进行解码。可动态优化基于加工时间最短或提前/拖期惩罚代价最小的多工件作业规划和机器分配方案。仿真结果证明了算法的有效性。

改进算术优化算法求解考虑机器老化效应和工件释放时间的作业车间调度问题

研究考虑机器具有老化效应和工件带有释放时间约束的作业车间调度问题(job shop-scheduling problem,JSP)。建立以最小化最大完工时间为目标的调度优化模型,并设计1种改进的算术优化算法(improved arithmetic optimization algorithm,IAOA)对该问题进行求解。算法首先通过排序值转换规则将IAOA连续解空间映射到JSP的离散空间,并对JSP进行编码,然后使用插入式贪婪解码算法进行解码。提出了非线性数学优化加速函数和6种邻域搜索策略对标准算术优化算法(arithmetic optimization algorithm,AOA)进行改进。通过在33个JSP数据集上进行测试并与AOA、灰狼优化算法和算术三角函数优化算法进行对比分析,结果表明提出的IAOA具有较好的优化效果以及收敛能力,且该算法克服了AOA求解精度低、收敛速度慢的缺陷。

基于RGI的浮空器任务规划问题研究

侦察任务规划是浮空器军事应用中的重要问题,对于最大化满足侦察任务需求、提高浮空器资源利用率具有重要作用。针对浮空器侦察系统的任务规划问题,考虑任务需求约束、载荷约束等条件下,构建了浮空器连续侦察监视的混合整数规划模型,并采用贪婪随机插入(RGI)算法对模型进行了求解。该算法结合了贪婪算法和模拟退火算法的设计思想,既保留了一定贪婪特征又提高了跳出局部最优解的能力。最后通过一个多浮空器多目标的仿真实例验证了算法的有效性。