检索结果-内蒙古大学图书馆

中国石油大学学报（自然科学版） 2014年第1期38卷 70-74页

作者：樊洪海彭齐腾学清周号博李朝玮汤化沙中国石油大学石油工程学院北京102249 中国石油塔里木油田分公司新疆库尔勒841000

钻井工程常用的管流压耗分析方法计算精度低,且不能适应一些相对复杂的流变模式。在已知流变方程的条件下,利用通用圆管流量方程建立流量与管壁切应力或管壁剪切速率的精确关系式,通过该关系式由给定的流量求解管壁切应力,进而获得圆管... 详细信息

钻井工程常用的管流压耗分析方法计算精度低,且不能适应一些相对复杂的流变模式。在已知流变方程的条件下,利用通用圆管流量方程建立流量与管壁切应力或管壁剪切速率的精确关系式,通过该关系式由给定的流量求解管壁切应力,进而获得圆管层流压耗精确值。这种方法适用于所有流变模式的钻井流体圆管层流,具有普适性好、建模过程简单、模型精度高等特点;室内试验表明该算法相对于传统算法是一种更加精确的圆管层流压耗计算方法;该方法的提出为一些复杂的流变模式在钻井工程及其他工程领域的推广应用提供了良好的基础。

关键词：流变模式圆管流量方程层流压耗传统算法精确算法屈服值

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最大覆盖选址问题的一种降阶回溯算法

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系统管理学报 2020年第2期29卷 346-353页

作者：彭大江宁爱兵尚春剑张惠珍上海理工大学管理学院上海200093

最大覆盖选址问题在实际生活中有广泛的应用,是组合优化中的一个NP-Hard问题。首先提出问题的上下界子算法,然后研究数学性质,其中包括可以批量确定某些设施一定开设或一定不开设的性质。最后,利用上下界子算法和这些数学性质设计出一... 详细信息

最大覆盖选址问题在实际生活中有广泛的应用,是组合优化中的一个NP-Hard问题。首先提出问题的上下界子算法,然后研究数学性质,其中包括可以批量确定某些设施一定开设或一定不开设的性质。最后,利用上下界子算法和这些数学性质设计出一种可以快速减小问题规模且能求出最优解的降阶回溯算法。通过一个示例阐述该算法的执行过程。

关键词：最大覆盖选址问题精确算法上界算法下界算法

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面向智慧物流的感知识别与智能协同的研究与应用

面向智慧物流的感知识别与智能协同的研究与应用

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作者：白佳雨电子科技大学

学位级别：硕士

随着市场竞争日益激烈,客户需求不断变化,以及商业模式的不断创新,物流行业正面临着巨大挑战。智慧物流的发展为应对这些挑战带来了契机,智慧物流能够增强现代物流运营企业的能力,使得运营更加高效、有效、智能,进一步实现降低成本和提... 详细信息

随着市场竞争日益激烈,客户需求不断变化,以及商业模式的不断创新,物流行业正面临着巨大挑战。智慧物流的发展为应对这些挑战带来了契机,智慧物流能够增强现代物流运营企业的能力,使得运营更加高效、有效、智能,进一步实现降低成本和提高服务的双重战略目标。全面感知、互联互通、智能调度被智慧物流所需要,本文针对物流过程中的状态感知和调度决策中最为关键的货物运输问题,研究物流园区的感知与协同调度,主要研究内容如下:本论文首先针对当前物流园区面临的信息不透明以及各步骤之间不能够及时协同的问题,提出一种事件驱动的物联网服务体系架构,构建感知环境,使系统能够感知实时状态与物流资源,提供物流操作、流程和交易的状态和结果的实时信息。根据实际的业务流程进行了事件分层模型定义,基于复杂事件处理引擎,分析大量传感器数据生成复杂事件,并将复杂事件结果发送到服务器,及时检测出异常情况并为调度决策提供辅助作用,从而减少交付与运作过程中的延迟。针对物流步骤中的货物运输过程,在运输网络中为货物和车队优化协同设计路径,提出结合自身运输与部分外包的配送模型,构造相应的数学模型,并设计了分支定价算法进行求解,结合特定的割平面对算法进行改进增强。并通过数值实验验证了算法的有效性,证明了本研究可以帮助物流企业寻求到高效的路线规划和货物调度方案,进而降低企业运输成本。最后设计并实现了物流感知调度系统,系统包含复杂事件处理与车辆调度模型两部分所对应的功能以及常用的基本功能,采用B/S架构进行设计,实现对物流园区业务中货物配送、环境感知、商品存储等功能方面的展示与使用,为用户提供良好服务。

关键词：智慧物流主动感知复杂事件处理货物运输精确算法

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基于鲁棒双层优化方法的医疗转诊问题研究

基于鲁棒双层优化方法的医疗转诊问题研究

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作者：李金凤河北大学

学位级别：硕士

分级诊疗制度的建立和实施可以促进医疗资源的合理分配,使得基本医疗服务均等化.在此之前,患者无论病情严重与否,都倾向于到综合能力强的大医院就医.这造成了大医院的拥堵,既不利于患者的治疗,也不利于医院自身的运营.基层医疗机构由于... 详细信息

分级诊疗制度的建立和实施可以促进医疗资源的合理分配,使得基本医疗服务均等化.在此之前,患者无论病情严重与否,都倾向于到综合能力强的大医院就医.这造成了大医院的拥堵,既不利于患者的治疗,也不利于医院自身的运营.基层医疗机构由于自身的诊疗能力有限,没有真正发挥基层护理的重要作用.分级诊疗制度的建立对于医疗系统的规范化起到了重要作用,其中根据患者的病情安排合适的转诊.本文考虑由医院和基层医疗机构组成的两级医疗系统,并使用双层优化理论研究双向转诊问题. 首先,分级诊疗的实施鼓励医院通过下沉优质医疗资源,包括医疗设备和帮扶专家,来帮助基层医疗机构提高其诊疗能力.进而在它们之间形成有序的双向转诊.为此构建了一个双层优化模型来描述这个问题.此外,使用鲁棒优化方法来处理医院和基层医疗机构患者人数的不确定性,使得模型拓展为了鲁棒双层优化模型.模型转化为了单层非线性形式,并使用MATLAB进行求解. 其次,分级诊疗对慢性病管理有着重要的规范作用.慢性病的长期护理需要基层医疗机构的积极参与,紧急发病时需要医院来治疗.为此构建了一个新的双层分布鲁棒优化模型,通过非精确机会约束来表示不确定需求满足情况,其中非精确性集合是基于Wasserstein距离来构建.模型转化为了混合整数线性规划,并设计了分支切割算法来有效求解. 最后,将医院和基层医疗机构之间的合作关系考虑为0-1变量,为此构建了一个新的双层分布鲁棒优化模型,其中非精确性集合同时考虑了Wasserstein距离和一阶矩信息,可叫做组合非精确性集合.模型转化为了混合整数线性规划,并设计了Benders分解算法进行求解. 本文的创新点总结为以下四个方面:(1)构建了需求的不确定性集合,提出了一个鲁棒双层医疗转诊优化模型;(2)构建了需求分布的基于Wasserstein距离的非精确性集合,提出了一个分布鲁棒双层医疗转诊优化模型;(3)构建了需求分布的组合非精确集合,提出了一个新的分布鲁棒双层医疗转诊优化模型;(4)根据模型的重构形式使用求解器或设计精确算法来求解.

关键词：双层优化鲁棒优化医疗双向转诊问题非精确集精确算法

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多目标上车点推荐问题建模及求解研究

多目标上车点推荐问题建模及求解研究

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作者：刘雨希辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

准确、合理的优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机的接驾距离以及乘客的步行距离,提升接驾的效率、降低乘客聚集度,从而缓解道路节点拥堵,同时提升乘客和司机的出行体验。但是,考虑均衡司乘双方体验且保证网约车上车点的可达性、以... 详细信息

准确、合理的优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机的接驾距离以及乘客的步行距离,提升接驾的效率、降低乘客聚集度,从而缓解道路节点拥堵,同时提升乘客和司机的出行体验。但是,考虑均衡司乘双方体验且保证网约车上车点的可达性、以及满足实时位置决策要求等存在研究难点。因此,针对上述难点,首先,对时空轨迹数据集进行分析与筛选并获取路网中实际可达的潜在上车点;其次,构建了一种涵盖乘客收益、路况收益和司机收益的多目标整数规划模型,并提出了一种基于层次分析法的多目标整合方法,构建了上车点推荐问题的整合多目标规划模型;然后,针对多目标优化模型设计了一种松弛分割迭代算法以及一种基于动态约束法的Pareto前沿生成法,针对整合多目标优化模型设计了一种基于随机博弈树搜索的分支定界算法;最后,基于真实的网约车行驶数据进行大量实验,实验结果证明本文所提出的多目标优化模型和算法可以生成均匀分布的Pareto前沿曲面,并得出各个目标函数的均衡取值点,能在不同的角度为网约车上车点推荐问题提供全局决策辅助。整合多目标优化模型和算法可以在算例规模增大时,通过随机博弈树搜索的分支定界算法中的节点选择操作、随机节点模拟操作以及定点剪枝操作来对模型进行高效求解,即在保证求解精度的同时提升求解效率,从而为网约车上车点推荐问题提供决策辅助并实时推荐上车点。该论文有图32幅,表16个,参考文献51篇。

关键词：城市交通上车点推荐综合收益精确算法帕累托最优整合多目标优化

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自动化集装箱码头进口箱箱位重排问题研究

自动化集装箱码头进口箱箱位重排问题研究

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作者：喻芷珊深圳大学

学位级别：硕士

建设和运营好自动化集装箱码头是海运物流系统高质量发展的必然要求。自动化设备的引入不仅使得自动化集装箱码头在操作设备上区别于传统码头,而且改变了码头的布局,从而为自动化集装箱码头的运作优化带来了新的挑战。在集装箱码头堆场... 详细信息

建设和运营好自动化集装箱码头是海运物流系统高质量发展的必然要求。自动化设备的引入不仅使得自动化集装箱码头在操作设备上区别于传统码头,而且改变了码头的布局,从而为自动化集装箱码头的运作优化带来了新的挑战。在集装箱码头堆场中,堆场运营者通常会利用场桥空闲时间对当前存放在堆场的集装箱进行箱位调整,即开展箱位重排工作,以提升未来取箱时的作业效率。本文重点研究了自动化集装箱码头进口箱箱位重排问题,该问题旨在找到重排工作中的最优集装箱移动顺序序列,也即最优场桥调度方案,以尽可能少的场桥重排工作时间将当前的箱位分配方案调整至最优的箱位分配方案,使得未来取出所有集装箱的期望取箱时间最小。在充分考虑了进口箱取箱信息的不确定性、堆场开展重排工作的时间有限这两个现实因素的基础上,以集卡未来期望取箱时间最小化为目标,以重排工作中集装箱的移动次数、每次移动的起终点贝以及移动顺序为决策变量,建立问题的整数规划模型,并通过找到决策变量的更紧凑上界、目标函数非线性部分线性化等处理,提升了该数学模型的求解效率。随后,根据问题的特性将问题拆分为主问题和子问题分别求解,前者负责找到最优箱位分配方案,后者负责寻找最优场桥调度方案。主问题通过构建场桥状态转移欧拉图、找到计算时间复杂度为线性的子问题最优解的封闭式并将其嵌入一个新的整数规划模型中进行高效求解;子问题通过开发一个高效的精确算法进行求解。此外,本文还探究了双目标进口箱箱位重排问题,将场桥重排工作时间与集卡未来期望取箱时间一同作为目标函数进行优化。通过开发双目标迭代算法搜索问题的非劣解集与帕雷托前沿,探究两个目标函数之间的对应关系,即各种重排时间限制下问题的最优解与最小未来期望取箱时间。针对本文所提出的解决单目标箱位重排问题的整数规划模型、基于问题拆分的精确求解算法,以及解决双目标重排问题的迭代搜索算法,本文设计了不同规模的算例进行对比实验,以测试各种方法的计算性能;并通过灵敏性分析,探究了可用于重排工作的最大时间、初始箱位分配方案与场桥行驶速度的变化对帕雷托前沿与最优解的影响,从而为码头运营商提供了一系列管理建议。实验结果表明:(1)基于问题拆分的精确求解算法能够在1秒内返回该NP-hard问题在现实规模下的最优解,为码头运营商获得给定重排时间限制下的最优场桥调度方案与最优箱位分配方案提供了高效、可靠的方法;(2)双目标迭代算法能够在现实规模算例下对庞大的非支配解集进行均匀取样,每个解的平均搜索时间稳定在1秒内,为码头运营商按照决策偏好和实际条件决定性价比最高的重排工作时间长度提供了稳定、完整的决策依据;(3)若当前的箱位布局朝向海侧,则应适当地多分配时间进行重排工作,否则会产生集卡抵达码头取箱时等待时间过长的现象,给码头的服务水平造成负面影响;(4)当箱区所配置的场桥装卸箱速度较快时,翻箱操作的代价在取箱过程中的重要性低于横移距离,且重排工作对未来取箱时间的节省效果更显著,堆场可以利用这一规律制定科学合理的重排工作计划。

关键词：自动化集装箱码头进口箱箱位重排整数规划精确算法双目标优化

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门诊医生资源协同优化问题研究

门诊医生资源协同优化问题研究

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作者：兰绍雯合肥工业大学

学位级别：博士

随着我国医疗体制改革进程的持续推进和人口老龄化程度的不断加深,社会和市场对我国医疗服务机构管理水平提出了更高、更严苛的要求和期许。医院作为重要的社会性医疗服务机构,承担着巨大的诊疗服务压力。但现阶段,我国各级医院的运营... 详细信息

随着我国医疗体制改革进程的持续推进和人口老龄化程度的不断加深,社会和市场对我国医疗服务机构管理水平提出了更高、更严苛的要求和期许。医院作为重要的社会性医疗服务机构,承担着巨大的诊疗服务压力。但现阶段,我国各级医院的运营模式和管理机制仍处于落后水平,导致医疗服务资源有效利用率低下,医疗服务需求与有限医疗资源之间的矛盾进一步加深。门诊部作为医院向社会公众提供医疗诊疗服务的直接平台之一,其服务质量更是直接影响公众对医院医疗服务水平的认可度。门诊医生资源作为门诊部门的关键瓶颈资源,由于现阶段低效的管理手段恶化了医生资源短缺、倦怠、超负荷等现状,严重阻碍了医院整体服务水平的提升和现代化医院的建设。鉴于此,本文针对门诊医生管理情形,从四种不同决策视角出发探究门诊医生工作调配的合理性和科学性,从而提高门诊医生资源利用效率,助力实现我国医疗服务和管理水平的提升。本文首先对国内外医生资源协同优化相关文献进行了系统性的归纳和分析,针对复杂的门诊医生资源协同优化过程,剖析了包括医院、医生、患者等不同主体在该流程中的承担的角色和诉求,分别考虑了医生资质与服务类型不平衡匹配的情形、患者存在重复问诊行为的情形、大型医院设立多院区的情形以及考虑医生多业务场景的情形,针对每种问题情形建立了对应的整数规划模型及提出了一系列基于精确算法和启发式算法的混合改进算法,并通过大量的数值实验验证了所提出算法的有效性和优越性。本文的主要研究工作和创新点总结如下:(1)研究了考虑医生资质与服务类型不平衡匹配情形的门诊医生资源协同优化问题,建立了对应的门诊医生资源计划与调配协同优化模型。从患者角度出发,考虑了患者对不同诊疗服务类型的具体需求;从医院角度出发,考虑了医院的经营收益与运营成本;从医生角度出发,考虑了医生对科学化、合理化工作方案的诉求;从门诊服务角度出发,考虑了医生资质与服务类型的匹配关系。针对该研究问题,提出了计划与调配协同-变邻域搜索启发式算法,利用算法的编码设计确定医生人员计划表,并通过所提出的自适应启发式算法获得每个医生的具体工作方案。最终,所提出算法对该研究问题的求解性能通过数值仿真实验得到了验证。(2)研究了考虑重复问诊情形的门诊服务计划及医生资源协同优化问题。该研究问题为解决实际门诊场景中由于未考虑患者重复问诊行为导致医生超负荷工作的现象。将门诊服务计划与医生资源进行协同优化的方式能够有效改善两个方案割裂定制造成的医生资源短缺或过剩现象,帮助门诊部门为社会公众提供更优质的诊疗服务,同时也保障了门诊医生的工作权益。所建立的门诊服务计划和医生资源调配优化模型,同样考虑了医院、患者、医生三类不同主体的需求。设计了列生成-变邻域搜索启发式算法求解该研究问题,此算法基于列生成算法对模型分解的思想对模型进行分解,并利用列生成启发式框架对分解的模型进行迭代求解和更新,所提出的变邻域搜索算法被嵌入于列生成启发式框架中,参与分解模型的求解。最后,大量的数值实验验证了所提出算法的性能。(3)研究了考虑多院区情形的门诊医生资源协同优化问题。该研究问题帮助设立了多院区的大型医院解决在门诊医生资源协同优化过程中带来的问题和挑战,同时,增加考虑不同院区内辅助医生开展工作的医护人员资源调配问题,并建立了对应的医生和医护人员资源协同优化模型,优化目标以医生资源为主体,考虑了医生在多院区情形下对工作方案满意度和医生间的公平性。针对该问题,提出了混合迭代匈牙利-正弦余弦-变邻域搜索启发式算法,利用迭代匈牙利启发式算法可以获得医生和医护人员的具体调配方案,所提出算法的更新机制充分结合了正弦余弦算法与变邻域搜索算法各自的搜索特点。在数值仿真实验部分,所提出算法与不同常见算法的对比实验结果表明了所提出算法的稳定性和有效性。(4)研究了考虑多业务场景的门诊医生资源协同优化问题。该研究问题考虑门诊医生需要在多个业务场景中执行不同类型的任务,因此从门诊医生所在科室的角度出发,探究了包含门诊医生在内的多种资质类型医生资源的协同优化问题,建立了对应的医生资源调配优化模型,并证明了该研究问题的复杂性。设计了一种新颖的动态规划-变邻域搜索启发式算法,利用动态规划获得的特定医生的最优任务特性方案,提高算法最优性,并根据问题特性设计了多种邻域结构,并在变邻域搜索算法的搜索机制中加以运用。最后,通过数值实验验证了所提出算法能够在有效时间内获得该研究问题的优质解。本文对门诊医生资源协同优化问题进行了系统性地分析与研究,内容涵盖了四种现实场景,每种场景均建立了对应的门诊医生资源协同优化调配模型及提出了与具体场景特性相结合的有效优化算法,在一定程度上为医院等医疗服务机构解决医疗人员资源协同优化问题方面提供了理论指导和决策支持,推进了医院人员管理科学化和精细化管理的研究。值得注意的是,如何利用门诊数据驱动医生资源调配是我

关键词：医生资源协同优化医院运作管理优化模型精确算法启发式算法

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行设施布局的动态性和鲁棒性问题建模及优化研究

行设施布局的动态性和鲁棒性问题建模及优化研究

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作者：龚举华西南交通大学

学位级别：博士

设施布局问题是一类根据特定要求对设施在规定范围内以规定的形式进行排布的问题,优化目标是减少设施运行过程中的总物流成本。目前已有的研究多集中在设施间物流交互情况不随时间变化的静态问题领域。由产品迭代造成的生产设施间物流... 详细信息

设施布局问题是一类根据特定要求对设施在规定范围内以规定的形式进行排布的问题,优化目标是减少设施运行过程中的总物流成本。目前已有的研究多集中在设施间物流交互情况不随时间变化的静态问题领域。由产品迭代造成的生产设施间物流情况的变化往往具有阶段特征,在生产的产品没有更换之前,生产设施间的物流基本上是稳定的,可以看做一个静态问题;当产品迭代,变化的工艺流程会导致新的设施间物流情况,原有的设施布局可能会造成新的生产阶段物流成本上升。由于上下游供应链或生产过程本身的不确定性造成的设施间物流量变动通常具有更强的随机性,这也同样会使得原有设施布局方案可能在实际生产过程中带来较大的总物流量的波动。而为了应对这种不确定性,需要在生产系统的设计上留下更多的冗余,增加了成本。因此,寻找一种在设施间物流量随机变动情况下更为稳定的设施布局方案成为一种有效的解决思路,这一类问题被称作考虑鲁棒性的设施布局问题。本文对设施布局的动态问题和考虑鲁棒性的设施布局问题进行了研究,选取了设施布局问题中的两种作为代表,它们是过道布置问题和平行双行布局问题。本文对这两种设施布局问题对应的动态问题和考虑鲁棒性的设施布局问题进行了研究和分析,并将得到的方法应用于实际案例,给出了相应的优化结果。本文分别对静态过道布置问题模型、动态过道布置问题模型、鲁棒性过道布置问题模型和静态平行行排序问题模型、动态平行行排序问题模型、鲁棒性平行行排序问题模型在相应算例上求得的解进行了效果对比,结果证实了针对动态环境和设施间单位距离物流成本随机浮动情况,采用相应的模型能获得更小的总体成本。在此基础上,通过采用相应的改进算法对较大规模的动态问题和鲁棒性问题进行求解,再与相应的静态解进行对比分析,同样证实了采用动态和鲁棒性的相应算法所获得的解相比于静态问题算法的求解结果针对相应生产设施运行环境具有优势。本文的主要研究内容有:(1)建立动态过道布置问题和考虑解的鲁棒适应性的过道布置问题数学模型。通过算例对模型的正确性和求解性能进行验证,之后,构造一种动态问题算例的生成方法,并通过新的问题模型对算例的最优解序列进行计算。通过对比静态解和动态解以及鲁棒性解说明新模型的优势。(2)分别构建针对动态平行行布局问题和考虑解的鲁棒适应性的平行行布局问题的相应模型。分别验证两个新模型的正确性,而后对根据规则生成的动态平行行布局问题算例以及设施间物流矩阵浮动的平行行布局问题进行求解。通过和静态解比较说明两个新模型在各自对应问题上的优势。(3)针对DPROP,设计了一种和声搜索和禁忌搜索混合算法,对数学模型无法求解的大规模问题进行优化。算法具有针对动态问题的优化,并且将两种算法的优势进行互补。通过与既有的算法求解PROP的能力进行对比,验证了新算法在求解能力上的优势。应用和声搜索和禁忌搜索混合算法,对大规模DPROP进行优化,用给出的较优解和现有的静态问题较优解对比,说明动态求解方法在大规模问题上给出的解序列更具有优势。(4)针对r CAP,提出了一种简化的两阶段元启发式算法,对数学模型无法求解的大规模问题进行优化。根据本文发现的一种针对行布局问题的求解规律,将原本求解r CAP的两阶段元启发式算法中的调用精确求解器的步骤进行简化,提高了算法的运行效率。采用新算法求解静态问题并与既有算法结果对比,表明新算法能在保持求解能力的条件下减少求解的迭代次数。通过新算法对较大规模算例进行考虑解的鲁棒性的求解,给出较优解序列,用给出的较优解和现有的静态问题较优解对比,说明新解在面对设施间物流矩阵浮动条件下的过道布置问题所给出的解序列更具优势。(5)本文针对实际生产线进行了研究,通过收集相关数据并加以相应处理,得到了实际案例。通过采用本文设计的算法对案例进行静态条件下、动态条件下以及考虑设施序列鲁棒性的优化,得到了4种针对不同需要的设施布局形式。本文通过对两种双行设施布局问题在动态环境和设施间物流量浮动环境下的求解方法进行研究,给出了相应的求解思路和结果,丰富了设施布局问题在动态性和鲁棒性方面的研究,对推动设施布局领域的理论和应用研究的发展具有积极的意义。

关键词：动态设施布局问题设施布局鲁棒性精确算法元启发式算法两阶段算法

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充电站选址问题的降阶回溯算法

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系统科学与数学 2020年第7期40卷 1133-1145页

作者：孙智勇宁爱兵傅汤毅夏萌萌张惠珍上海理工大学管理学院上海200093

电动汽车的充电站选址问题是当前社会的热点问题,其实质是组合优化中经典的NP-难问题.文章首先研究了该问题良好的数学性质并给予相应的证明,其中包括可以批量确定某些设施一定开设或一定不开设的性质,利用这些性质降低问题的规模,从而... 详细信息

电动汽车的充电站选址问题是当前社会的热点问题,其实质是组合优化中经典的NP-难问题.文章首先研究了该问题良好的数学性质并给予相应的证明,其中包括可以批量确定某些设施一定开设或一定不开设的性质,利用这些性质降低问题的规模,从而降低问题的求解难度;然后设计了上界子算法,下界子算法,分配子算法以及降阶子算法,基于这些子算法提出了一种可以快速缩小问题规模同时得到最优解的降阶回溯算法;最后通过分析和求解一个示例来进一步阐述文章算法的原理和执行过程,结果表明所提出的算法能够有效地降低时间复杂度.

关键词：充电站选址精确算法上界算法下界算法回溯算法

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基于学习效应的生产作业系统调度算法研究

基于学习效应的生产作业系统调度算法研究

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作者：胡金昌山东大学

学位级别：博士

在生产作业过程中,工人不断熟悉设备或工序操作,加工相同单位产品的时间逐渐减少,这种现象被称为“学习效应”。在产品升级换代加快、客户个性化需求增多的社会发展趋势下,新产品、新工艺、新设备所产生的学习效应对生产的影响变得越来... 详细信息

在生产作业过程中,工人不断熟悉设备或工序操作,加工相同单位产品的时间逐渐减少,这种现象被称为“学习效应”。在产品升级换代加快、客户个性化需求增多的社会发展趋势下,新产品、新工艺、新设备所产生的学习效应对生产的影响变得越来越突出。研究表明在不同位置加工相同产品的加工时间存在明显差异,为了增加调度的准确性,生产作业系统调度必须考虑学习效应这一影响因素。近年来,考虑学习效应的调度问题也已逐渐成为学术研究的热点方向。本文针对基于学习效应的生产作业系统调度问题进行研究。根据工人和机器的对应关系和数量将该系统分为以下四类:“一对一”单机作业系统、“一对一”多机作业系统、“一对多”单人多机作业系统和“一对多”多人多机作业系统。其中,针对“一对一”作业系统,对订单成分和学习效应的传递过程进行了必要性改进;针对“一对多”作业系统,在前人研究的基础上考虑了工人数量和机器之间距离对调度的影响。本文重点研究了各个系统在学习效应作用下如何实现高效调度,致力于对这些源于实际的复杂调度问题进行深入的分析,并抽象出高效可用的调度模型,设计出有效的精确算法、启发式调度规则或智能调度算法。本文主要研究成果和创新点如下:(1)研究了基于学习效应的“一对一”单机订单调度问题。将非线性的订单调度模型转换为工件分配至订单的混合整数规划模型;讨论了最小化总延误时间和最小化总加权延误时间两种目标函数的问题,分别提出了精确算法。针对最小化总延误时间的单机订单调度问题,提出并证明了 Split规则、Decomposition规则、Elimination规则;利用这三种规则设计了基于考虑学习效应的SDE规则的分支定界算法(BB-SDELE)。实验表明:BB-SDELE可以在一个小时内解决问题的最大规模是140个订单,明显提高了精确算法解决类似问题的能力;学习效应较强或者较弱、平均工期较长或者较短时,BB-SDELE计算能力较强。针对最小化总加权延误时间的单机订单调度问题,分析了问题的性质,设计了动态规划算法;提出了模拟退火算法解决大规模问题。实验结果表明:在订单数量小于等于13时,动态规划算法执行时间较短且求解精确,适合解决该问题;模拟退火算法对解决大规模问题具有有效性。(2)研究了基于学习效应的“一对一”多机订单调度问题,建立了数学模型,将订单分为可拆分和不可拆分两类分别讨论。针对可拆分的订单调度问题,提出并证明了拆分定理,根据定理将该问题转换为“一对一”单机订单调度问题,设计了基于分支定界算法的多机调度启发式规则求解问题精确解。针对不可拆分的订单调度问题,提出了四种启发式规则;设计了融合分支定界算法的帝国主义竞争算法(ICABB),其中改进了国家编码、竞争机制和同化机制。实验表明:融合分支定界的帝国主义竞争算法相对于其他算法更加有效;多机器MDD规则解决该问题速度快,效果较优。(3)研究了基于学习效应的“一对多”单人多机调度问题,建立了数学模型,根据目标数量的不同分为单目标和多目标问题分别解决。针对最小化最大完工时间问题,考虑依赖工件位置的学习效应的影响,建立了混合整数规划模型,设计了基于学习效应的贪婪算子,提出了随机插入和间隔插入贪婪算法;并基于贪婪算法和贪婪算子设计了融合迭代贪婪的模拟退火算法(SAIG),其中改进了初始解、设计了多工件和全工件变更顺序两种产生新解的方式。实验表明:间隔插入贪婪算法求解速度快且效果较优;相对于其他算法,SAIG的优化效果更好;所提出的产生新解的方式对提高SAIG的优化效果起到了较大作用。针对最小化最大完工时间和工人行走时间多目标调度问题,考虑依赖加工时间和的学习效应的影响,使用变贪婪偏向的多目标贪婪算法(MOG-VGB)构建初始解集,融合了基于贪婪的邻域搜索和带精英策略的非支配排序遗传算法,设计了融合迭代贪婪的多目标遗传算法(MOGA-IG)。实验表明:相对初始解集的多样性,极端解的质量更能提高MOGA-IG的求解能力;相对于其他算法,MOGA-IG可以更有效地解决该问题。(4)研究了基于学习效应的“一对多”多人多机调度问题,建立了混合整数规划模型。定义了关键机器和关键工件,并构造了工件关键性指数的计算方法;提出了多人作业NEH规则、多人作业邻域搜索算法、多人作业随机扰动算法;设计了基于关键工件的多人作业迭代贪婪算法(KMIG)。通过不同规模的实验衡量了混合整数规划模型和KMIG的性能。实验表明:相对于其他算法,KMIG的优化效果更好。工人数量较少时和两台机器之间距离差别较大时,问题的优化空间更大,KMIG可以节约加工时间的效果更明显。

关键词：生产作业系统学习效应调度问题精确算法元启发式算法

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