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摘要:在阐述运输规划模型建模思路和算法的基础上,针对物流网络中的运输配送问题对运输规划模型进行设计,通过引入价值函数,构建运输品类数量和到达时间价值函数的双层目标规划模型,采用遗传算法对上述模型的最优近似解进行求解.经过实例分析,根据各需求点运输品类需求情况计算各个需求点之间的行驶时间及各条路线到达需求点的时间,得到相应的最佳运输路线,结果表明该算法可行.
摘要:近年来,我国的快速公交建设得到了极大的发展,许多城市都已开通BRT系统并逐渐广泛应用,常用的优化模型有以乘客总出行时间最短为目标的站间距优化模型或以社会经济效益最大为目标的站间距优化模型等,此类模型考虑得都较为片面,只从乘客、运营者或政府单个视角考虑站间距的设置,而没有综合加权予以优化.本文基于BRT系统总成本最小的角度来建立数学模型,分别通过分析计算求出各部分的成本,确定BRT的最优站间距,最后以临沂市BRT建设为实例求解最优站间距,验证了模型的可行性.
[硕士论文] 夏贤康
交通运输工程 兰州交通大学 2017(学位年度)
摘要:随着社会不断发展,生产力不断进步,仓储管理越来越成为人们关注的焦点。作为一个独立的生产制造企业,为了更好的发展,必须摒弃陈旧的管理观念,积极引进新技术、新思想,改变仓储现状,最大限度的压缩货物在仓库的停留时间,从而达到节约成本,增加企业收益的效果。本文根据A公司仓储中心的实际情况,将现场调研和理论充分结合,运用大数据的观念建立“云仓储”的管理平台,并对货位优化和拣选路径优化建立数学模型,使用多种群遗传算法和遗传算法分别对各自优化模型进行求解,希望为企业的进一步优化决策提供建议。论文的主要内容包括以下几个方面:
  (1)分析了论文的研究背景和意义,分别从货位优化和拣货路径优化两个方面介绍了国内外研究现状以及亟待继续研究的问题和方向。以此为基础确定了本文研究主要内容和研究方法思路。
  (2)介绍了大数据、货位优化和拣货路径优化这三方面的相关理论,着重对遗传算法作了详细介绍。然后分析了A公司仓储中心管理现状,为后文解决实际问题建立优化模型以及算法设计提供理论基础和依据。
  (3)根据大数据的理论对仓储中心建立“云仓储”管理平台,对各项业务操作进行优化整合。然后建立多目标货位优化模型,并使用RS分析方法对指标赋权。最后根据多种群遗传算法步骤设计优化模型求解过程,并通过MATLAB软件仿真计算,得到更加合理的货位设置,同时验证了模型可靠性。
  (4)根据A公司仓储拣选作业实际情况及拣选路径优化目标建立了仓储中心拣选路径优化模型。利用S-shape策略法、最大间隙法和遗传算法对拣选路径问题进行分析和优化求解,并采用MATLAB软件对优化模型进行仿真设计,得到优化后的拣选作业行走距离。通过对三种优化方法优化后的行走路程进行对比分析,基本达到拣选路径优化的目标。
摘要:在阐述高架立体仓库拣选路径优化模型的基础上,以拣选时间最小为优化目标,将目标进行量化建立数学模型,并且采用遗传算法对优化模型进行求解,最后选用Matlab软件设计算法求解最优解.在拣选路径优化求解过程中,通过设定模拟参数,选用S shape策略、混合型策略和遗传算法分别对20种货物进行仿真求解,最后进行结果比较以验证拣货优化模型的有效性.
摘要:构建托运人运输费用函数与承运人运输利润函数,将影响货物运输因素归结统一,建立托运人与承运人货运方式选择博弈模型,研究铁路货运托运人和承运人运输方式选择行为博弈.最后以算例基于最优反应动态的遗传算法完成模型的快速求解,验证模型的可行性,论证博弈论适用于货物运输方式选择的分析与研究.
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