机场地勤服务优化问题的双重变异单亲遗传算法

为了减少地勤服务作业调度影响的航班延误,以总航班延误最小化及航班延误方差最小化为目标建立了多目标非线性整数优化模型.地勤服务作业调度优化问题是NP难问题,因此,提出了一种双重变异单亲遗传算法求解该类问题.该算法避免了遗传算法求解同类问题时产生非法个体的现象,并且双重变异策略具有全局搜索能力.结果表明:双重变异单亲遗传算法可以很好地解决航班分配服务组及服务组内航班服务序列优化的地勤服务调度问题,减少了因地勤服务作业导致的航班总延误,避免了单个航班长时间延误.

基于变邻域搜索算法的物流配送系统集成优化研究

本文针对物流配送系统集成优化问题,考虑取货和送货两种业务的配送情形下仓库和车辆的容量上限约束,构建包括仓库的开放成本、配送成本以及容量溢出成本的非线性混合整数优化模型,设计变邻域搜索启发式算法对模型进行求解。算法通过泰森多边形确定位置上的初始订单分配,再通过扫描半径及消费者数据结构标识实现邻域搜索,改进算法对解决方案进行迭代更新,完成优化求解。最后通过对辽宁宅急送取/送一体化物流配送案例进行数值分析,验证算法可行性和有效性。

基于ADMM的间歇采样转发式干扰的参数估计

间歇采样转发式干扰与雷达发射信号相参,可以获得部分脉压增益,具有极强的干扰效果,亟需有效的干扰先验知识对抗。针对该问题,本文根据间歇采样转发干扰脉冲压缩后的结果,构造出含有加窗向量的非线性整数优化模型,将参数估计问题转化为向量估计问题,然后利用交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)将非线性整数优化模型分解为整数归整模型和连续模型,求解出加窗向量,实现切片宽度和数量的估计。最后计算机仿真验证了该方法的有效性。

考虑空间需求不均的模块化公交线路运行方案优化研究

传统固定容量公交车辆难以应对公交线路上空间分布不均的需求。为解决这一问题,引入模块化公交车辆,通过编组与解编的方式实现车队在运行中的容量动态变化,以更贴合需求在空间上的变化。基于运行时空图重构的方法,建立描述模块化公交线路运行方案的优化模型,所构建模型为混合整数非线性规划(Mixed Integer-Nonlinear Program,MINLP)模型,模型决策变量包括车队的运行方案以及模块化公交单元的运行方案。为方便求解,采用时间离散化手段,通过一系列方法将所构建的MINLP模型转化为易于求解的混合整数线性规划(Mixed Integer-Linear Program,MILP)模型,并基于成都市真实公交线路与乘客需求数据进行案例分析。实验结果表明,与传统容量固定式公交相比,模块化公交的应用能够使乘客成本降低11.44%,运营成本降低31.35%,综合降低20.32%的系统总成本。敏感性分析实验结果分析了系统供给与需求变化对系统成本产生的影响。