摘要：为实现高精铜板带配料过程的优化,建立了考虑降低成本、减少烧损、循环利用旧料且满足多种旧料可代用性等配料原则的配料优化模型,并利用拉格朗日松弛法对模型进行了变换.针对所建模型,设计了基于第2代非支配排序遗传算法(NSGAⅡ)的求解方法,重点研究了染色体表示、比较算子和基于模糊集合理论的Pareto选优方法.研究结果表明,与现有配料算法相比,此种求解方法可获得更优的结果且一次运行便可提供多种可行的配料方案.

摘要：为提高精铜板带生产原料选购的合理性,研究了人工免疫算法(Artifical Immune Algorithm,AIA)对其过程的优化方法。构建了精铜板带生产原料选购的多目标优化模型,充分考虑了原料库位的限制、待生产牌号配料的需要量与安全库存量、换牌号时洗炉对纯铜料的额外需求量、新购料与现有旧料间的比例关系、供应商供料能力约束、重点供应商与普通供应商的最低购料量等约束。进行模型求解前转化,设计了AIA算法的具体实现步骤。应用结果表明,通过AIA算法得到的解比利用PSO算法得到的解更具有显著的多样性。上述优化模型与AIA算法对于解决此类复杂优化问题的有效性。

摘要：为循环利用铜资源、降低成本、减少烧损,且满足不同牌号旧料可代用性等实际配料要求,建立了多目标实时配料模型,并进行模型转换,设计了精铜板带加工配料优化的人工免疫算法.重点研究了抗体表示、抗体与抗原及抗体与抗体亲和力的计算、初始种群产生等关键环节,给出了免疫算法的具体实现步骤.实验结果表明,与传统遗传算法相比,人工免疫算法可获得具有代表性的多个满意解,具有较强的多样性,便于在实际投料操作中选择.

摘要：为研究建设项目施工中各风险因素之间的错综复杂关系,采取科学的风险控制策略降低建设项目施工安全风险,通过在分析装配式建筑施工安全风险因素的基础上,利用马尔科夫链和贝叶斯网络相结合的方法对风险因素的发生概率进行估算,以条件概率描述各风险因素之间的相关性,并构建安全风险损失-控制投入双目标优化模型,设计相应的算法并运用R语言编程求解。结果表明考虑风险相关性的优化模型,结合实际情况给出合理的配置策略,对提高装配式建筑施工安全风险决策有良好推进作用。

摘要：以应急调度为背景,为了提高不同精度下的不确定信息处理能力,研究了变精度应急调度问题.针对多物资、多出救点、多受灾点和时变供求约束等特点,构建了应急时间最短、成本最少的多目标应急调度模型.证明了应急响应总时间的取值范围,以此推导出模型中运输时间与运费的取值范围.在上述定理证明前提下,设计了粒子群优化算法对该模型进行求解,并将其最优目标函数值与随机模式下最优目标函数值进行对比,显现出本文所提模型与设计算法的有效性.

摘要：以大规模突发性事件的应急物资调度为背景,解决应急物资车辆配送中时间最短和配送车辆数最少问题。针对多出救点、多受灾点、单物资类型的应急调度问题,构建了应急时间最短、车辆数最少的多目标应急物资车辆调度模型。由于应急物资车辆调度过程中存在道路受阻等许多不确定因素,而采用变精度粗糙集理论引入了参数β,允许一定程度的错误分类率存在,提高不同精度下的不确定信息处理能力。设计的蚁群优化算法对该应急物资调度模型进行求解并与Dijkstra算法计算的结果进行了对比。实验结果验证所提出模型与设计的算法的有效性。

摘要：为了积极响应国家碳中和号召,通过更优的调度方案实现装配式建筑预制构件的柔性分批生产与运输,提高预制构件的生产运输效率。首先,根据装配式建筑的构件生产特点、运输方式建立以实现最大流程时间和最小惩罚成本为目标函数的生产-运输分批协同调度模型。然后,设计了求解该模型的多目标离散灰狼算法,并根据分批与车次上限合理设计编码解码方案。最后,代入实际案例验证了模型与算法的适配性,并将其与多目标粒子群算法进行性能指标评价对比,验证了多目标离散灰狼算法的可行性。结果表明,柔性划分小批次后进行生产运输能够实现预制构件的准时交付,有效改善预制构件的生产运输管理。

摘要：目的解决资源受限下的物资连续性消耗的应急调度物资和时间的优化问题.方法在各出救点出救时间不确定条件下,建立了以施救成本和因施救不及时导致的损失费用最小化为目标的应急调度优化模型;考虑了出救点的物资量限制和时间限制等约束条件,采用粒子群算法对模型进行优化求解,对设计算例进行仿真实验.结果求解出出救点的最优运输量和最优运输时间,实现了在规定应急时间内总成本最小的效果,验证了模型的合理性及算法的有效性.结论模型适合解决在资源受限下的满足应急总成本最小的物资优化和出救时间优化的调度问题.

摘要：为有效控制装配式构件生产成本,进而降低装配式建筑建造总成本,分析了预制构件生产特点,建立了以最小化生产成本为目标的预制构件生产调度优化模型,设计了求解该模型的改进差分进化算法。通过实例应用验证了模型可行性,并将其运行性能与遗传算法进行对比,验证了该算法有效性。由此可见,通过优化构件生产调度,可有效降低构件生产成本及建造总成本。

摘要：为提高应急物资配送效率与可操作性,针对应急物资调度中面临的运输时间与货物量不确定问题,构建了基于广义粗糙集的应急物资多目标调度模型。引用广义粗糙集变量描述运输时间和货物量的不确定性,定义了粗糙加法运算、粗糙精度、粗糙比率与事件真度的计算公式。在粗糙目标函数的清晰化的设计中,针对运输时间不确定性,采用了基于粗糙加法运算的事件真度转换的方法;针对货物量的不确定性,采用了基于粗糙加法运算的综合粗糙精度与粗糙比率的转换方法。采用遗传算法对问题进行求解,并着重分析了粗糙比率的变化对结果的影响。仿真实验表明,粗糙比率对计算结果影响较为明显,其权重系数是实际应用的重要决策变量,模型具有可操作性,求解算法收敛性好。