摘要：以自动引导车利用率最大和能源消耗量最小为目标,建立AGV调度优化数学模型,设计7种不同调度策略作为可变调度策略空间,提炼自动引导车调度问题的状态特征和奖励函数,提出一种基于深度Q学习网络算法(deep Q-network,DQN)的可变调度策略的调度算法。算例分析结果表明:与GA算法和Q-learning算法相比,采用基于DQN的调度优化方法求得的调度方案可使自动引导车的利用率分别提高14.76%和19.92%;能源消耗方面,采用DQN算法求得的调度方案平均能耗与GA算法和Q-learning算法相比分别降低16.88%和10.77%。通过与固定调度策略相比,平均利用率提升12.39%,平均能耗降低7.58%。可见本文方法的求解质量更高,同时与固定策略相比验证了所提出可变策略的有效性。

摘要：随着绿色与可持续发展要求的提出,使用电动物流车进行冷链物流配送逐渐成为热点,在考虑充电策略、车辆载重和客户时间窗等约束下,构建了配送总成本最小化为目标的电动车辆在冷链物流配送中的路径优化模型。根据设计的模型特点,提出了一种结合海洋捕食者和蚁群算法的混合算法进行求解,该算法有效提高了搜索能力和全局信息捕捉。根据算例分析对比可知,与完全充电策略相比,采用部分充电策略可以提高配送效率,有效降低了17.34%物流成本。通过设置车辆最大载重和不同充电站排队时间,分析车辆最大载重和充电站排队时间对物流总成本的影响,从而为企业提供不同车辆的选择。用实际案例和具体数据进行实验,验证了构建模型的有效性,证明了算法的高效性。

摘要：为提升自动化码头多种设备资源之间作业协同性,本文考虑岸桥双吊运小车的衔接作业和自动导引车路径选择,以最小化任务最大完工时间为目标函数,建立了自动化码头岸桥、自动导引车与自动化轨道吊的协同调度优化的非线性混合整数规划模型,设计了模拟退火粒子群的求解算法。研究结果表明:当任务量相同时,配备自动导引车数量越多,最大完工时间越小;当任务数量大于120时,岸桥与自动导引车最优配比为1∶6。当任务数量小于120,岸桥与自动导引车配比在1∶4时,既能完成任务,又可节省成本投入;当任务数量达到320时,随着任务集装箱数量增加,码头最大完工时间会较大程度增加;在求解算法对比方面,本文中提出的模拟退火粒子群算法对适应度值求解能力较优。尤其在任务数量大于320的大规模任务中,模拟退火粒子群算法优势更加明显。

摘要：液化天然气作为一种清洁、高效、廉价的能源 ,已经成为我国下世纪初重点发展的目标 ,针对我国将要大量进口 L NG这一事实 ,本文建立了 L NG船舶技术经济论证的数学模型 ,开发了船型论证系统软件 。

摘要：为解决城市冷链物流所带来的环境污染问题,采用不同车型新能源车进行配送,在客户时间窗、车辆载质量、新能源车电量限制和充电需求等约束下,构建配送总成本最低的不同车型新能源车在冷链物流配送中的路径优化模型。根据该模型的特点,设计一种融合海洋掠食者算法(marine predators algorithm,MPA)与蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的算法(记为MPA-ACO)进行求解。该算法能有效提高初期搜索能力和全局搜索能力。由算例对比分析可得:较单一车型配送,采用多种车型进行配送可以合理利用车辆资源,降低物流成本。通过改变一定区域内充电站数量,分析充电站数量的增减对配送总成本的影响,为企业提供车辆分配与充电站布局的新思路。利用实际数据进行实验,证明所构建的模型及算法的有效性。

摘要：Considering the uncertainty of the speed of horizontal transportation equipment,a cooperative scheduling model of multiple equipment resources in the automated container terminal was constructed to minimize the completion time,thus improving the loading and unloading efficiencies of automated container *** proposed model integrated the two loading and unloading processes of“double-trolley quay crane+AGV+ARMG”and“single-trolley quay crane+container truck+ARMG”and then designed the simulated annealing particle swarm algorithm to solve the *** comparing the results of the particle swarm algorithm and genetic algorithm,the algorithm designed in this paper could effectively improve the global and local space search capability of finding the optimal ***,the results showed that the proposed method of collaborative scheduling of multiple equipment resources in automated terminals considering hybrid processes effectively improved the loading and unloading efficiencies of automated container *** findings of this study provide a reference for the improvement of loading and unloading processes as well as coordinated scheduling in automated terminals.

摘要：在退货量不确定情况下,为追求电商企业逆向物流网络成本最小化,建立了多层次多站点的混合整数规划模型。将目标区域进行网格化处理,通过球上距离公式计算相邻备选站点、不同层次备选点间的运输距离,使用蒙特卡罗法模拟退货量,并设计了双染色体编码的遗传算法进行求解。算例验证了模型算法的可行性,并且得出了逆向物流网络成本最小时,快递站点和退货处理中心的选址,快递站点的选址与退货量大小存在对应关系,研究客户退货量会使物流网络选址得到优化。

摘要：以港口集装箱场桥调度为研究对象,建立集装箱场桥的智能调度优化数学模型,设计基于遗传算法的模型求解策略,并根据一个典型港口的实际数据进行验证。运算结果表明,与实际操作及以前的优化算法相比,该方法可较大幅度地缩短作业时间、降低运作成本。

摘要：在传统物流车辆调度过程的基础上,结合Agent在物流车辆调度和物资调度方面的应用,设计了基于多Agent协作的车辆调度系统模型的框架,进一步分析了各Agent之间共同协作完成任务的过程。同时建立了基于黑板系统的通信机制,深入分析Agent之间的协作机理。