“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型

在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。

基于鲁棒双层多目标规划的农业水资源优化配置模型构建与应用

水资源是发展农业的基础,但目前我国水资源供需矛盾突出,急需建立与经济发展、人口增长、生态稳定相适应的农业水资源优化配置模型。考虑农业供水约束的不确定性,利用盒式鲁棒不确定集合,构建基于鲁棒双层多目标规划的农业水资源优化配置模型,并且利用双层规划中分散的决策方式对多目标决策函数进行处理,最后采用粒子群算法对算例进行求解,证明该模型应用于农业水资源优化配置的有效性。

基于改进双层鲁棒的氢-电混合时间尺度联合储能系统规划

随着可再生能源并网比例持续提高,为平抑可再生能源发电波动的储能技术受到广泛的关注。氢储能作为一种新兴的储能方式可以实现长时间以及广域空间范围内的大规模电能量的转移,是消纳高比例可再生能源的重要技术。文中构建了包含电化学储能、氢储能及上级电网的氢-电联合耦合系统,构建了长期氢储能与短期电化学储能的长-短期混合时间尺度联合储能机制,建立了联合储能系统中各装置的数学模型。为降低常规双层鲁棒规划方法针对风/光/荷不确定性处理的复杂程度,克服对于求解器的依赖,提出了一种改进的双层鲁棒规划,充分计及了风/光/荷最不利的情况,实现了长短期的氢-电混合储能系统中的设备配置容量的规划。为分析氢储能在长时间尺度下充放能的过程,利用典型日权重系数法对典型日进行耦合,以较小的计算量来描述全年的氢储能充、放氢能量。针对某地区进行算例分析,并对其结果从系统各装置配置容量/功率、总成本及各装置功率时序进行比较分析,验证论文所述方法的可行性及有效性。

不确定条件下应急物流系统鲁棒双层优化模型

文章针对非常规突发事件中应急物流系统优化问题,在需求和路网不确定情况下,采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送方式,建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配送计划的鲁棒双层规划模型。基于分散性决策方式,将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划,并提出了一种混合遗传算法进行求解,使得省市两级应急物流系统具有较强的鲁棒性。

不确定条件下应急资源布局的鲁棒双层优化模型

针对非常规突发事件中应急资源布局问题,在受灾点需求不确定和应急救援过程分为多个阶段的情景下,建立了省市两级应急储备仓库定位和物资配置的鲁棒双层规划模型。运用相对鲁棒优化方法,将上述具有不确定性系数的双层规划模型转化为从者无关联的确定性线性双层规划,提出了一种混合遗传算法进行求解,实现了省市两级应急资源布局的协同优化。通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。

应急物资车辆调度的鲁棒双层优化模型

针对应急物资车辆调度问题,在受灾点对救灾物资需求量不确定的情况下,考虑了道路连通可靠性与行程时间可靠性对应急救援车辆路径选择的影响,建立了应急物资车辆调度的鲁棒双层优化模型,运用双层规划分散式决策方式下的转化定理,将上述具有不确定系数的鲁棒双层规划模型转化为确定性的双层规划,并设计了一种混合遗传算法,对转化后的具有确定性系数的双层规划进行求解,通过实例验证了模型及算法的可行性和有效性。

应急物流LRP鲁棒双层优化模型研究

考虑到突发事件下受灾点对救灾物资需求的不确定性,针对应急物流设施的定位和车辆运输救灾物资路线进行协同研究,建立了应急物流设施定位-车辆路线选择问题(LRP)鲁棒双层优化模型.运用分散式决策方式下的转化定理,将所建立的含有不确定系数的层次关联协同优化模型进行确定性转化,并设计一种混合遗传算法对转化后的确定性双层规划模型进行求解,最后,通过实例验证了模型的合理性及算法的可行性.