基于遗传变邻域搜索算法的农机跨区调度优化研究

智慧农业的快速发展促使多区域互联农机的调度追求更高的实时性,为更合理配置农机资源,农机跨区作业已成为完成“三夏”机收任务的主要服务模式。基于小麦收获机跨区作业真实场景,研究了带时间窗的多库、多机型的农机跨区调度问题,同时考虑经济成本和环境成本,建立以最小调度成本为目标的跨区调度模型。根据问题特征,设计遗传变邻域搜索算法(Genetic algorithm variable neighborhood search,GAVNS),该方法通过交叉、随机扰动、自适应邻域选择等操作,使解的搜索更加高效和灵活。对我国黄淮海平原72个小麦生产区县的作业需求进行计算与分析:不同算法相比,本文设计的算法得到最优解的迭代次数更低、收敛速度更快,求得的目标函数值较遗传算法、变邻域搜索算法分别降低16.41%、11.15%;对比不同调度模式,开放路径模式更有利于提升跨区调度服务效率,较闭合路径模式,调度成本降低17.76%。

接运公交网络设计的多目标优化模型及遗传变邻域搜索求解算法

为了使接运公交网络更好地为轨道交通车站集散客流服务,将其作为研究对象,提出了接运公交网络的优化方法.考虑接运公交网络服务的需求量与接运公交供给密切相关、接运公交发车时刻与轨道交通车辆到站时刻构成有序衔接,以接运公交服务的乘客量最大化、接运乘客平均成本最小化、运营成本最小化为优化目标,构建了接运公交网络的多目标优化模型.为求解模型,设计了利用产生式方法获得Pareto解集的遗传-变邻域搜索算法.将设计的遗传-变邻域搜索算法与遗传算法、精确算法分别进行比较,通过算例验证了模型与算法的有效性.

基于遗传-变邻域搜索算法的堆垛机作业调度优化

基于缩短自动化立体仓库中堆垛机完成货物出入任务时间的目的,建立了堆垛机作业调度的作业时间模型,通过修补机制、校正机制和遗传-变邻域搜索算法的优化方法,使得在优化的过程中,确保出入库任务序列的长度相等,并能够复用同一批作业任务中因出库作业产生的空货位。12组作业任务的仿真实验结果表明,相较于变邻域搜索算法,遗传-变邻域搜索算法的收敛速度更快,其中3组作业任务解的质量更高,总耗时和相对耗时的优化率分别为11.57%~21.56%和35.85%~68.89%,且复用空货位可以缩短堆垛机的作业时间。

部分充电策略下多中心混合车队联合配送路径优化

城市物流电动车与燃油车混合运输场景中,运输资源共享调度和充电策略联合优化方面存在不足。基于此,综合考虑客户时间窗、混合动力车队、电动车部分充电策略、多中心间联合配送机制和碳排放等实际因素,研究带时间窗和部分充电的多中心混合车队绿色车辆路径问题。以车辆固定成本、运输成本、充电成本、碳排放成本和时间惩罚成本之和最小化为目标构建优化模型,并设计混合改进遗传-变邻域搜索算法进行求解。基于湖南省某物流企业的实际数据进行仿真实验,验证了上述模型及算法的有效性,并从配送模式、车队配置和充电策略3个方面进行了敏感性分析。研究结果表明:1)联合配送模式有助于加强配送中心间的协同合作,促进运输资源共享调度,降低物流配送成本并减少碳排放,是一种经济环保的配送模式。2)电动车充电时间过长会影响客户时间满意度下降,且对纯电动车队而言,这一影响更为显著。3)混合车队相比纯电动车队具有更低的配送成本和更高的客户满意度,相比纯燃油车队在降低配送成本和减少碳排放方面更有优势。合理的车队配置不仅能减少企业运营成本,还可以同时兼顾客户利益和环境利益。4)在物流配送中采用部分充电策略能有效节省充电时间并提升客户服务体验。研究成果可为物流企业进行运输资源联合调度和配送方案优化决策提供参考依据。

有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径优化

本文针对有禁飞区的时间依赖型车辆与无人机协同配送路径问题,综合考虑分时段禁飞的无人机禁飞区域、车辆行驶速度连续变化、车辆及无人机能耗等因素,以车辆派遣成本、车辆能耗成本、无人机能耗成本之和最小为目标建立优化模型.根据问题特征,设计遗传变邻域搜索算法对其进行求解.针对遗传算法易早熟、局部搜索能力较差等缺陷,将变邻域搜索算法与其结合以增强算法的局部搜索能力,引入自适应邻域搜索次数以增强对种群的搜索深度,采用精英保留策略不断改进最优解.通过多组算例验证了算法的有效性,并分析了配送模式、禁飞区数量、车辆行驶速度变化对配送方案的影响,结果表明禁飞区及车辆速度等因素在很大程度上影响物流配送成本.研究成果不仅丰富了车辆与无人机协同配送的场景,拓展了VRP问题的研究,也为物流企业制定配送方案提供了依据.

时变路网下考虑时空距离的同时配集货车辆路径优化

针对道路行驶速度时变且软时间窗条件下的同时配集货车辆路径问题,以车辆派遣成本、时间窗惩罚成本以及车辆运输成本之和最小化为目标建立路径优化模型。根据问题特征设计了考虑时空距离的混合变邻域搜索遗传算法,采用时空距离对客户进行聚类生成初始解,提高算法求解质量;将变邻域搜索算法的深度搜索能力运用到遗传算法的局部搜索策略中,增强算法的局部搜索能力;提出自适应邻域搜索次数策略以及模拟退火的新解接受机制,平衡种群进化所需的广度和深度。通过多组不同规模的算例验证了本文模型及算法的有效性,研究成果不仅深化和拓展同时配集货车辆路径问题的相关研究,也为物流企业优化车辆调度方案提供理论依据。

扩展双目标过道布置问题的建模与求解方法

针对现有关于通道宽度对过道布置问题影响研究的不足,以最小化物料搬运成本和通道长度为目标,提出了考虑通道宽度的双目标过道布置问题,并建立了该问题的混合整数规划模型。鉴于该问题具有的NP-hard组合优化特性,提出一种基于Pareto占优的遗传变邻域算法。引入Pareto思想、拥挤距离机制对多目标结果进行处理,设计并对比了4种新生代种群产生方式以提高算法收敛性,将寻优过程中自适应转换搜索深度和搜索广度的变邻域搜索结构嵌入到遗传算法中,在个体完成遗传算法的并行操作之后继续执行变邻域搜索。通过对比所提算法与GUROBI数学规划方法对33个测试算例的运算结果,验证了算法的有效性。最后,应用该算法求解未考虑通道宽度的双目标过道布置问题,不同算法的对比实验表明了所提算法的先进性。

带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题

针对带时间窗偏好的同时配集货且需求可拆分车辆路径问题,最小化派遣成本、理货成本、时间窗惩罚成本以及油耗成本之和,建立数学模型。设计混合遗传变邻域搜索算法求解问题,在算法中引入时空距离的理念,首先用最近邻插入法和Logistic映射方程生成初始种群;然后利用变邻域搜索算法的深度搜索能力优化算法;提出自适应搜索策略,平衡种群进化所需的广度和深度;设计拆分准则,为各客户设置不同的拆分服务量;提出确定车辆最优出发时间的时差推移法,减少车辆在客户处的等待时间;最后通过多组算例验证本文模型和算法的有效性。

面向航空发动机装配车间知识化制造系统自进化

针对存在缺件情况的航空发动机装配车间,研究了知识化制造系统自进化问题。采用事件和周期混合驱动型自进化机制,结合滚动时域法实现车间自进化。基于生产特点提出一种滚动规则,用于各决策时刻选取工序进入滚动窗口,建立了每个决策时刻系统中静态决策问题的数学模型,并给出了自进化问题的求解算法。针对模型设计了一种遗传—变邻域搜索算法进行求解。通过仿真实例对算法的性能进行了分析。实验数据表明,自进化在提升系统生产性能方面发挥了重要的作用。