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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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文献类型

85 篇 期刊文献
46 篇 学位论文
4 篇 会议

馆藏范围

135 篇 电子文献
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日期分布

学科分类号

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- 1 篇 船舶与海洋工程
- 1 篇 兵器科学与技术
- 1 篇 农业工程
- 1 篇 公安技术
57 篇 管理学
- 54 篇 管理科学与工程(可...
- 6 篇 工商管理
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- 1 篇 统计学（可授理学、...
7 篇 经济学
- 7 篇 应用经济学

主题

135 篇 多旅行商问题
40 篇 遗传算法
12 篇 旅行商问题
10 篇 蚁群算法
9 篇 路径规划
7 篇 无人机
6 篇 优化
5 篇 模拟退火算法
5 篇 解码方法
5 篇 单亲遗传算法
4 篇 任务分配
4 篇 任务规划
4 篇 混合遗传算法
4 篇 数学模型
3 篇 选择算子
3 篇 局部优化
3 篇 热轧
3 篇 乘务排班计划
3 篇 改进遗传算法
3 篇 组合优化

机构

10 篇 东北大学
8 篇 天津大学
5 篇 江苏科技大学
4 篇 北京交通大学
4 篇 兰州交通大学
4 篇 北方民族大学
4 篇 西南交通大学
4 篇 江南大学
4 篇 杭州电子科技大学
4 篇 浙江大学
3 篇 北京科技大学
3 篇 无锡市生物计算工...
3 篇 哈尔滨工业大学
3 篇 辽宁科技学院
2 篇 金陵科技学院
2 篇 华东交通大学
2 篇 成功大学
2 篇 国防科技大学
2 篇 中国铁路兰州局集...
2 篇 华中师范大学

作者

7 篇 周辉仁
6 篇 zhou hui-ren
6 篇 唐万生
5 篇 tang wan-sheng
4 篇 胡士娟
3 篇 王海龙
3 篇 wei ying-hui
3 篇 鲁海燕
3 篇 汪定伟
3 篇 wang hai-long
3 篇 李大卫
3 篇 魏颖辉
3 篇 刘品
2 篇 王东
2 篇 孟学雷
2 篇 赵威
2 篇 徐月同
2 篇 李宏逸
2 篇 牛犇
2 篇 hu shi-juan

语言

132 篇 中文
3 篇 英文

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遗传算法及其在产生调度中的应用

遗传算法及其在产生调度中的应用

引用

作者：胡朝晖东北大学

学位级别：硕士

该文回顾并分析了遗传算法的历史和发展,尤其对遗传算法在TSP问题上的应用做了详尽的分析.对传统和近来的几种交叉算子进行了详尽的分析和比较,并且自己设计了新的交叉算子和自适应交叉概率、变异概率.经实验证明,效果比用其它的算子所... 详细信息

该文回顾并分析了遗传算法的历史和发展,尤其对遗传算法在TSP问题上的应用做了详尽的分析.对传统和近来的几种交叉算子进行了详尽的分析和比较,并且自己设计了新的交叉算子和自适应交叉概率、变异概率.经实验证明,效果比用其它的算子所得出的结果要好.同时,该文对多旅行商问题进行了分析和讨论,并且首次提出了用遗传算法求解一类MTSP问题的思想.该文在对遗传算法及其在TSP问题上的应用的研究的基础上,在建立热轧厂热轧计划模型的基础上,首次提出了用遗传算法进行了热轧厂热轧生产管理作业计划的编制.同时,以宝钢热轧厂为背景,作者所做出的计划和原宝钢势轧计划相比,效果要好.并且,把势轧厂多计划编制的问题和多旅行商问题进行类比,以多旅行商问题为模型,用遗传算法进行了热轧厂多计划作业的编制.同时,该文首次应用遗传算法对flow-shop生产调度和排序问题进行了求解,效果优于IMS启发式算法.

关键词：遗传算法旅行商问题多旅行商问题热轧计划流水线生产

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并行群智能优化及其在多机器人路径规划中的应用

并行群智能优化及其在多机器人路径规划中的应用

引用

作者：赵威江苏科技大学

学位级别：硕士

近些年随着软硬件的发展及相关理论的完善,机器人技术火速发展起来,机器人路径规划技术是其众多技术中的重点,而多机器人路径规划又是其中的难点,是一个值得研究的领域。多机器人路径规划从任务分配的角度来看已被证明是一个NP问题;从... 详细信息

近些年随着软硬件的发展及相关理论的完善,机器人技术火速发展起来,机器人路径规划技术是其众多技术中的重点,而多机器人路径规划又是其中的难点,是一个值得研究的领域。多机器人路径规划从任务分配的角度来看已被证明是一个NP问题;从路径规划角度看需要解决寻路、避障等问题;从现实场景角度看还需要考虑机器人动力学约束等问题。多机器人路径规划可抽象为多种问题的集合体,需要多种算法配合求解。本文从全局路径规划角度出发,假设在一个含有多个任务点、多个不规则形状障碍物的场景中,求解所有机器人在任务点间周游的总最短路径,同时考虑到实际场景势必会出现任务分配不均衡导致某些机器人电量提前耗尽的情况,本文还将多机器人能耗均衡作为优化目标。本文思路遵循降维优化再升维还原的指导思想,先用栅格法对实际场景建模,将场景中的无用信息忽略,再整合障碍物约束后建模成一个代价均衡的含权多旅行商（MTSP）问题,得到多机器人与任务点间满足基本约束的直连路线,在此基础上需要保证在各周游路径代价均衡,代价是关于障碍物约束和路径长度的一个值。本文提出一种混合粒子群聚类-蚁群算法求解此问题,研究过程中发现收敛精度和执行效率不能同时满足,根据群智能算法具有良好的并行特性,对GPU并行计算进行相关研究后,提出一种基于CUDA的混合粒子群聚类-蚁群算法（GPSO-AC）。该算法利用GPU具有多个流处理器和单指令多线程（SIMT）的架构特点,将算法中的大量独立个体的搜索过程同时执行。实验表明,该算法执行速度远快于CPU串行版算法在收敛精度上也优于同类求解MTSP问题的算法。求解MTSP问题得到带权路径后,接着在栅格地图上还原出A*算法在各巡航点间生成的避障路径,将上一步算法得到的平衡代价还原出障碍物约束。针对A*算法搜寻后的路径转折点过多的问题,本文提出一种平滑栅格路径算法用于改善A*算法,此时生成的路径仍不符合现实世界机器人运动规律,在路径折点处有速度突变,但经过平滑后的路径因为少了不必要的干扰节点更易于与轨迹优化算法结合,经过轨迹优化算法生成符合动力学约束的机器人运动路径,能够较为真实地模拟机器人在现实场景中的运动状态。最后搭建实验平台,此平台支持创建、保存、加载实验地图,使用此平台验证本文一系列算法。

关键词：群智能优化多机器人路径规划多旅行商问题 CUDA并行计算轨迹优化

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复杂场景无人机航路-任务协同规划研究

复杂场景无人机航路-任务协同规划研究

引用

作者：仇钧正四川大学

学位级别：硕士

无人机具有造价低、隐蔽性强、无伤亡等特点,被广泛应用于现代战争中的情报收集、单点打击、电磁干扰等方面,在未来战争中将扮演更重要的角色。目前无人机研究的趋势更加智能化和协同化,在其诸多研究领域中,无人机的航路-任务协同规划... 详细信息

无人机具有造价低、隐蔽性强、无伤亡等特点,被广泛应用于现代战争中的情报收集、单点打击、电磁干扰等方面,在未来战争中将扮演更重要的角色。目前无人机研究的趋势更加智能化和协同化,在其诸多研究领域中,无人机的航路-任务协同规划至关重要,其结果影响了无人机执行任务的效率和成功率,同时也是实现安全飞行的基础。如何结合复杂真实战场环境,充分考虑无人机的生存状态是航路-任务协同规划的难点,在算法上如何设计适合复杂场景下的寻优算法是航路-任务规划研究的重中之重。无人机航路-任务规划包括航路规划、任务分配、协同作战、同时集结等研究方向,本文在三维复杂战场场景下针对航路规划和多无人机任务分配这两方面问题开展研究。在航路规划方面,常用粒子群算法(PSO)进行单步动态航路规划,但是粒子群算法在复杂的航路规划问题上容易陷入局部最优,寻优效果较差,而单步航路规划常常因为无人机转弯不及时而飞入高威胁区。针对上述缺点,本文提出了基于模型预测控制的社会蜘蛛算法(MPC-SSA),将一条步长为N的航迹作为初始种群,使用SSA算法进行寻优,取结果的前E步长作为无人机的真实航迹,算法可以提前预知无人机的后续航路,指导无人机的飞行路线,避免因偏航角的限制导致无人机反应不及时,飞行到高威胁区域。另一方面,真实战场场景下包含诸如雷达和地面火力等威胁,可能会对无人机进行侦察和打击,本文将MPC-SSA算法和基于马尔科夫链的五状态生存模型结合,在航路规划的同时评估无人机的生存状态概率,得到一个可以详细评估无人机生存概率的航路规划模型。通过仿真分析证明SSA算法在航路规划的寻优能力和跳出局部最优能力上表现比PSO更优秀,同时模型预测控制策略可以有效提高无人机的生存概率。在多无人机任务分配方面,本文针对基于多旅行商问题的任务分配,提出了一种基于杂草优化算法(IWO)的改进遗传算法,针对传统遗传算法搜索速度慢且有时会陷入局部最优的问题,结合杂草优化算法中的繁殖和竞争淘汰思想,重新设计了遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子、并通过选择交叉的策略提高了计算速度。根据真实战场的场景和威胁建模,考虑无人机的性能约束,设计了多组不同条件的实验进行任务分配仿真,仿真结果表明IWO改进遗传算法在各种条件下表现较好,在任务分配问题上具有较强的适应性和寻优能力。最后本文将基于IWO改进遗传算法的多无人机任务分配与基于MPC-SSA的航路规划算法整合,模拟多无人机进行完整的航路-任务协同规划过程,证明了本文设计的任务分配和航路规划可以很好的进行优势互补,协同工作。本文研究了复杂场景下的无人机航路-任务协同规划,对真实战场场景和无人机生存状态进行较详细的还原,设计了有效的求解算法,研究具备一定的实际应用价值。

关键词：无人机 MPC-SSA航路规划算法生存状态模型多无人机任务分配多旅行商问题 IWO改进遗传算法

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基于概率图融合的分布式多无人机协同搜索策略研究

基于概率图融合的分布式多无人机协同搜索策略研究

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作者：葛云鹏哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着无人机技术的发展,出现了越来越多利用无人机对复杂环境执行搜索任务的应用场景。例如公共场所人员检查、失联飞机搜寻、灾后目标探测等等。针对单无人机续航时间短,其携带的传感器探测能力有限等问题。本文设计了多无人机协同搜索... 详细信息

随着无人机技术的发展,出现了越来越多利用无人机对复杂环境执行搜索任务的应用场景。例如公共场所人员检查、失联飞机搜寻、灾后目标探测等等。针对单无人机续航时间短,其携带的传感器探测能力有限等问题。本文设计了多无人机协同搜索策略,将搜索地图栅格化,采用分布式结构来设计多无人机搜索系统。每架无人机拥有自主决策、独立维护可更新的信息地图、通信共享信息等能力。本文将搜索区域内目标存在概率大于设定的存在阈值认为搜索区域目标存在。通过无人机独立维护的搜索概率图来引导无人机发生自组织搜索行为,根据传感器经验模型的检测概率和虚警概率建立贝叶斯公式来更新无人机维护的搜索地图信息。本文将多无人机目标搜索问题分成搜索目标数量明确和不明确两种场景来看待。搜索目标数量不明确场景的任务目标是使搜索地图的平均不确定性快速下降。本文设计了直接优化搜索地图不确定性的目标函数来建立无人机之间的协同关系,通过分布式滚动时域优化模型求解每架无人机的决策信息,采用纳什均衡模型迭代出当前时刻的纳什均衡解。本文给无人机设计了时间戳地图和时间戳同步机制。通过仿真验证了该策略的可行性和建模的合理性,比其他搜索策略在更短时间内降低搜索区域的平均目标存在不确定性。搜索目标数量明确场景的任务目标是最短时间确定搜索地图内的所有目标。本文采用了多层次规划的方法进行建模,先用均衡的多旅行商模型进行多无人机搜索路径预规划,在无人机完成预规划搜索路径后根据其维护的搜索概率地图进行多层次的分布式单旅行商模型路径规划。同时在通信范围内的无人机可以进行时间戳同步机制下的搜索地图信息融合。本文介绍了三种概率地图融合策略并比较其搜索时效和差错率。最后通过仿真验证了这种基于信息融合的多层次分布式搜索策略比其他搜索策略在更短时间内搜索到所有目标。

关键词：搜索概率图分布式模型预测控制多旅行商问题搜索地图融合

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灾后协同监测的多无人机三维航迹设计

灾后协同监测的多无人机三维航迹设计

引用

作者：邵一航东南大学

学位级别：硕士

近年来自然灾害频发不穷,快速高效的救援响应对于挽救受灾人员生命和减少人民群众的财产损失极为重要。无人机作为一种无线遥感的空中设备,可以灵活部署且具有飞行功能。在灾害场景下,无人机受环境因素限制小,可以利用携带的传感设备收... 详细信息

近年来自然灾害频发不穷,快速高效的救援响应对于挽救受灾人员生命和减少人民群众的财产损失极为重要。无人机作为一种无线遥感的空中设备,可以灵活部署且具有飞行功能。在灾害场景下,无人机受环境因素限制小,可以利用携带的传感设备收集大量信息。随着无人机产业的发展,其使用成本也大大降低,同时可以代替人类进行更危险、更复杂的搜救任务。本文研究了一种无人机辅助监测的灾后救援应急响应系统,针对具有不同监测要求的灾后场景,提出了一种兼顾视频监测和信息回传的多无人机群的三维航迹规划方法。本文的主要研究内容如下:1)本文将待监测的区域建模成具有异构分辨率要求的监测目标点(Point of Interest,Po I),并根据人口和地理因素建立了3种不同的Po I点集分布。在此基础上,建立了无人机视频监测的三维投影模型,以阐明成功监测这些Po I的条件与无人机的空间位置以及飞行速度有关。然后,提出了一种最小化单无人机任务时间以成功监测所有Po Is的三维航迹规划。该规划方法由Po I聚类、旅行商算法和航迹点凸优化依次实现。2)本文在单无人机灾后监测的基础上,研究了多无人机协同视频监测的三维航迹规划方法,以适应更大范围的灾难区域。在原有基础上,探索了多无人机之间的监测任务分配问题以及最小化最大的三维航迹规划问题,即多旅行商问题。提出了一种改进的重复GVNS算法,在确保最小化无人机群完成监测任务时间的前提下,最小化所有无人机的总飞行用时,以减少无人机群的能量损耗。3)本文研究了一种基于视距概率的无人机通信信道模型,考虑了无人机在视频监测任务的飞行过程中的通信质量,以确保无人机的飞行安全和及时信息回传。接着,探索了无人机监测时间和通讯中断时间的内在关系。然后,提出了一种平衡优化多无人机的监测时间和通信中断时间的三维航迹规划方法。实验数据说明,本文所提出的灾后监测的三维航迹规划方法相较于传统的监测航迹设计以及其他变式具有显著优势,可以高效地完成救援监测任务。

关键词：灾后监测无人机航迹规划多旅行商问题凸优化

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多旅行商近似算法研究与应用

多旅行商近似算法研究与应用

引用

作者：刘冠佳长沙理工大学

学位级别：硕士

由旅行商问题(TSP)衍生出来多旅行商问题(M-TSP)是组合优化领域的经典问题之一,是人工智能中遇到的一个具有广泛的研究意义的课题.多旅行商问题的特点使其符合许多实际问题,现实中经常会出现类似多出发点多旅行商的问题,其环境的动态不... 详细信息

由旅行商问题(TSP)衍生出来多旅行商问题(M-TSP)是组合优化领域的经典问题之一,是人工智能中遇到的一个具有广泛的研究意义的课题.多旅行商问题的特点使其符合许多实际问题,现实中经常会出现类似多出发点多旅行商的问题,其环境的动态不确定性要求系统实时调整任务规划,算法的计算时间复杂度应该尽可能低.另外目前很多系统车载计算能力通常很有限.因此,有必要研究能满足多出发点多旅行商系统需要的任务规划方法. 本文通过对模型的处理和社团结构的分析,设计了一类多旅行商路径均衡近似算法并推广到多出发点多旅行商问题的求解,同时基于此算法应用于Ad hoc网络的多路径路由中,取得了显著的优化效果. 本文所做的主要工作如下：类多旅行商路径均衡规划算法.本文研究了多个旅行商旅行多个城市的路径规划问题,提出了基于系统科学中的”吸引子”意义下的路径规划算法.路径规划的目标是均衡各旅行商的旅行路径长度并使得路径总和得到优化.为此提出了一种求解该问题的启发式算法思想,并结合邻近点和最短路径设计了算法,同时算法的复杂度分析知该算法的计算时间复杂度较以往的要低. 类多出发点多旅行商问题规划算法.本文提出了一种基于K-means聚类算法的多出发点多旅行商问题求解的新方法.算法定义了节点的吸引度,并通过节点吸引度矩阵进行子环游节点集的归类,然后对各子环游应用单旅行商启发式算法进行求解.针对多出发点多旅行商问题的实例进行实验表明此规划算法能很好的求解此类问题. Ad hoc网络中基于多旅行商问题的多路径路由算法.提出一种基于旅行商问题的多路径路由算法(TSPMR算法),TSPMR算法是对Leach算法的扩展而进行多路径路由,把整个网络分成多个簇,通过簇首收集和传输信息,并不断地进行簇首确定来降低能耗,簇内进行多路径路由,保证了路由的稳定性.

关键词：优化组合问题多旅行商问题多出发点多旅行商问题路径规划路由算法

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基于在站等待时间最小化的区域调机集中使用优化研究

基于在站等待时间最小化的区域调机集中使用优化研究

引用

作者：马灿中南大学

学位级别：硕士

铁路作为主要交通运输企业,面对来自公路、航空等其他运输方式的竞争压力,需要不断提升和加强自身组织管理水平,加速机车、车辆等设备周转,提高旅客到达及货物送到准点率。调车机车作为铁路运输系统中主要的移动设备,承担着铁路运输组... 详细信息

铁路作为主要交通运输企业,面对来自公路、航空等其他运输方式的竞争压力,需要不断提升和加强自身组织管理水平,加速机车、车辆等设备周转,提高旅客到达及货物送到准点率。调车机车作为铁路运输系统中主要的移动设备,承担着铁路运输组织过程中摘挂列车甩挂、到达车列解体与编组以及专用线取送车等几乎全部调车作业。所以,调车机车科学合理运用对提高铁路运输效率有着至关重要的作用。然而,由于调机运用过程中存在的问题,导致列车旅行时间延长,使得铁路运输经济效益降低的情况仍然存在,因此有必要对调机运用组织方式进行一定的研究,以期提出改进优化建议。论文以“区域调机集中使用优化”为研究对象,详细严谨地分析区域调机集中使用过程中的技术问题。首先讨论区域调车作业的基本概念以及作业性质,进而提出包含区域调车指挥有效性、区域调机配置复杂性等五种区域调机运用的影响因素;然后分析区域调机集中使用的核心问题——相关任务并行作业组织。通过设定参数表示相关任务作业关系,借助数学演算得到相关任务并行作业条件,同时提出调机运用时空图概念。为了研究方便,文章首先对实际问题提出假设,进而对调机运用时空图作出进一步抽象与简化,而后建立以在站等待时间最小化为优化目标的基于多旅行商问题区域调机集中使用数学模型。最后,查阅国内外学者对MTSP及其应用领域的研究成果,借鉴其中成功的经验与方法,采用结合模拟退火算法与遗传算法优点的混合模拟退火遗传算法来求解模型,并通过算例分析验证了模型与算法的正确性。

关键词：区域调机集中使用优化研究多旅行商问题混合遗传算法

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最短路径优化算法的研究与实现

最短路径优化算法的研究与实现

引用

作者：刘代波电子科技大学

学位级别：硕士

最短路径问题是网络中的基本问题之一，它已应用于智能交通系统、地理信息系统、路径规划问题、计算机网络通信等领域。在最短路径问题最新研究成果的基础上，针对动态网络最短路径问题、旅行商问题和多旅行商问题展开了深入的研究，具... 详细信息

最短路径问题是网络中的基本问题之一，它已应用于智能交通系统、地理信息系统、路径规划问题、计算机网络通信等领域。在最短路径问题最新研究成果的基础上，针对动态网络最短路径问题、旅行商问题和多旅行商问题展开了深入的研究，具体工作如下： 1、动态网络中最短路径树的拓扑变化是一个随机过程，使用静态最短路径树算法更新网络拓扑计算开销大、耗时多。Ball-and-String模型是一种广泛应用的动态更新算法，但仍存在冗余计算。针对Ball-and-String模型对网络中受影响区域的边的操作进行了改进，减少了冗余操作，同时增加了处理网络中动态加入节点和删除节点的模块。实验表明新算法提高了动态更新的效率，能有效应对网络拓扑的变化。 2、为了解决旅行商问题，结合了2-OPT和分枝定界法，对给定的初始解进行迭代优化。2-OPT对给定的解进行局部优化，而分支定界法用来重构全局环的拓扑结构。新算法使用两个参数分别限制分枝定界法的规模和算法的收敛条件。实验结果表明，新算法较2-OPT的优化效果更好。 3、为了解决多旅行商问题的（MTSP）各个子分支问题，构造了一个简化初始网络的模型（SModel）。SModel对初始网络进行删边处理，使其转化为一个边的数量与节点数量之比小于1.2的连通网络。在SModel的基础上，提出了新算法求解多旅行商问题（MTSP）的三个分支问题，分别为单源点闭环的MTSP、单源点开环的MTSP和多源点闭环的MTSP。使用SModel求解MTSP的过程包括简化初始网络、调整模型中的路径、生成符合要求的路径集三个阶段。实验表明，使用SModel可以有效解决MTSP的各个分支问题，与之前的工作对比，新算法稳定性好、收敛快，在更少的时间开销上得到相同甚至更好的优化效果。

关键词：最短路径动态网络旅行商问题多旅行商问题算法

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集装箱班轮运输的航线网络优化研究

集装箱班轮运输的航线网络优化研究

引用

作者：李文欢上海海事大学

学位级别：硕士

众所周知集装箱运输市场受着诸多突发因素的影响,如世界政治经济和贸易环境的变化、政策法规的改变、港口码头的建设等等,这些因素给班轮运输企业的生产经营增加了风险和困难。为了减少这些因素带来的不利影响,各大班轮公司主要的做法... 详细信息

众所周知集装箱运输市场受着诸多突发因素的影响,如世界政治经济和贸易环境的变化、政策法规的改变、港口码头的建设等等,这些因素给班轮运输企业的生产经营增加了风险和困难。为了减少这些因素带来的不利影响,各大班轮公司主要的做法是合理安排船舶和航线,尽量使有限的船舶运力创造最大的经济效益,因此,船舶与航线网路的优化配置就成为航运界最关注的问题。基于上述问题,本文试图运用图论中的旅行商问题(TSP)模型以及整数规划等方法研究和讨论集装箱班轮运输的航线网络优化,研究成果将对班轮运输企业航线优化提供一种可行的方法,从而提高航运公司的船舶与航线合理配置的有效性。本文的主要研究内容如下; 1.通过寻找图论的特点与航线网络的共通之处,研究了将图论的理论与方法应用在集装箱班轮运输航线网络优化问题中的适用性。根据对国内外研究现状的分析,学者们对于集装箱班轮运输航线网络中的船队调度和航线选择问题的研究相对匮乏,班轮公司的规划人员通常根据自己丰富的航海经验,通过一定量的经济分析在有限的几种方案中比较作出决策,从而使数学方法在这一领域的应用非常缓慢。运用图论的理论与方法,可以将集装箱班轮运输网络的各组成要素直观地用图表示出来,更为直观,使计算过程相对简化。 2.建立了集装箱班轮运输航线网络优化模型,并提出了模型具体的演算过程。确立了本文所研究的集装箱班轮运输航线网络模型所需达到的最终目标是经营航线的总运输成本最低,模型的限制条件是满足货源地港口货物出运需求、合理安排运力即集装箱班轮运输船舶、保证集装箱班轮航线的班期。运用MTSP模型生成船队可行的航行路线,运用整数规划理论得出最终的最优化结果。 3.通过实际调研,以长江中下游集装箱班轮运输航线网络为算例的研究范围,对大量的数据进行归纳总结之后得到了模型算例所需的数据。将这些数据代入模型进行计算,运用LINGO等相关软件对文中提出的集装箱班轮运输航线网络优化模型的实施进行了调试,得出了最终的最优航线网络和最低航线网络经营成本。以此来验证集装箱班轮运输航线网络优化模型的可操作性。本文通过对模型的进一步改变,对模型的拓展性进行了更深入的分析。通过本文的研究和讨论,为集装箱班轮运输航线网络优化提供了更为科学的理论依据。

关键词：集装箱班轮运输航线网络路径选择多旅行商问题整数规划

来源：评论

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面向移动作业的供电公司排班调度优化模型及算法研究

面向移动作业的供电公司排班调度优化模型及算法研究

引用

作者：吴鑫淼杭州电子科技大学

学位级别：硕士

电力现场作业排班调度是电力公司、企业管理的一项日常工作，因其费时费力，手工完成多易出错，所以利用计算机进行自动排班调度的思想自然而生。随着电网规模的日益扩大，电网调度工作日趋繁重，如何更好地实现电网安全、稳定、可靠、... 详细信息

电力现场作业排班调度是电力公司、企业管理的一项日常工作，因其费时费力，手工完成多易出错，所以利用计算机进行自动排班调度的思想自然而生。随着电网规模的日益扩大，电网调度工作日趋繁重，如何更好地实现电网安全、稳定、可靠、经济、优质运行是我们迫切需要解决的问题。电网调度工作具有的重要性和特殊性，决定了电网调度必须在管理上超前，技术上先进性，安全上可控、受控、在控；能防止误调度、误操作事故的发生。本文研究了一种基于人工智能的移动人力资源管理模型及调度系统，借鉴车间调度理论和多旅行商问题理论，结合遗传算法，进行人力资源的智能调度，以实现各项费用成本最低和最大完工时间最短的综合目标。首先，本文研究了国内外关于移动人力资源管理和服务优化的研究现状，具体分析了移动人力资源管理的实际内容、结构组成、技术要求以及性能指标，对移动人力资源管理进行了深入的研究，并将其结合电力行业的移动作业情况，根据实际做出合适的假设，提出了一种针对电力现场作业的调度模型。该模型在借鉴车间调度理论的同时，引入多旅行商问题，考虑浙江省电力公司在现场作业调度上的运行情况，将作业时间、运行费用和路径成本等优化目标结合起来，用于进行排班调度。其次，在进行优化的过程中采用遗传算法，在提高算法效率的同时，不易陷入局部收敛的情况，同时实现过程也较为简便。然后，通过仿真算例比较了在考虑任务完成总时间及空闲小时与不考虑上述两者情况下的优化结果，验证了本文方法的有效性。再次，以上述仿真和运算结果的数据为基础，提出了基于改进甘特图和班组路线轨迹图等方式的自动生成方案，实现了程序对遗传算法优化过程展示和优化结果自动生成等操作，对优化结果进行了直观的展示。图形化使得整个优化过程易于理解，实现了预期的目标。另外，在深入研究分析电力现场作业特点的基础上，提出了基于作业班组参数、任务参数和算法参数进行数据库的设计，完成了一套关于电力作业调度的系统仿真软件。介绍了仿真软件的主要构成和使用方法，以及Matlab和Oracle数据库的使用情况，并对两者连接的过程和操作步骤进行了较为细致的描述，实现了Matlab对数据库数据的读取使用。最后，对本文的研究情况进行了总结，指出了现有研究的不足，并为今后对电力业务人力资源智能调度的发展和研究指明了方向。

关键词：电力现场作业遗传算法车间调度多旅行商问题移动人力资源管理

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