摘要：针对传统柔性作业车间调度问题,将机器动态预维护与绿色调度进行联合优化,以最小化最大完工时间、总碳排放量、总成本为优化目标建立集成优化模型。提出了一种改进的NSGA-I算法用于求解该模型,采用基于工序、机器和预维护的三层编码方式,设计了考虑工序分配、机器选择以及机器预维护策略的同步解码方案;改进了精英保留策略,设计了随着代数变化的自适应交又变异函数以及基于邻域搜索的变异算子。实验验证了改进算法在求解不同规模调度问题的有效性,所提的动态预维护策略较其他维护策略能更有效地求解预维护与柔性作业车间绿色调度协同优化问题。

摘要：针对人工鱼群算法优化精度不高和易陷入局部最优等缺点,结合引力算法和教学优化的思想,提出了一种双种群鱼群搜索算法。引入交叉思想,对双种群得出的结果进行交叉再取优,为了避免陷入局部最优,加入模拟退火的Metropoils准则。通过标准函数对算法进行验证,结果表明:双种群鱼群算法寻优效果要优于传统人工鱼群算法和已知文献算法。在已知文献基础上提出了一种分布式投资组合模型,并将设计算法应用于该进行求解,验证了该算法求解离散组合优化问题的有效性。

摘要：为充分利用应急物资和提高应急响应能力,考虑灾害初期道路通行受约束和运输能力受限等因素,建立最小化受灾点平均等待救援时间和最小化应急物资调度成本的多目标优化模型。采用基于自适应机制的NSGA-II算法,引入种群熵和高斯函数,动态调整变异、交叉概率,将变异、交叉过程与进化的横向和纵向信息相结合,以引导种群的进化,提高进化速度;为充分探索解空间,设计了基于贪婪思想的随机变邻域搜索算子,并使用替换策略,消除Pareto前沿中相同解对进化带来的负面影响。通过算例对所提算法进行验证,结果表明:所提改进算法优于传统NSGA-II算法和已知文献算法,能在保持较好收敛性的同时获得更好的多样性。

摘要：为了解决冷链物流服务的成本、质量以及运输产生的碳排放等问题,构建多中心半开放式冷链物流路径优化模型,并将各种动态变化融入该模型中。设计一种改进的NSGA-II算法并利用标准测试函数证实该算法具有较好的收敛性与多样性。通过算例实验,结果表明:与不考虑碳排放方案相比,考虑碳排放方案的配送成本增加了19.00%,运输距离减少了5.16%,碳排放成本降低了13.03%;与初始配送方案相比,实时优化方案的配送成本下降了29.78%,碳排放成本下降了23.19%,客户满意度增幅14.49%;与单配送中心模式相比,多配送中心模式的配送成本降低了27.30%,碳排放成本降低了48.89%,客户满意度提高了13.11%,从而为冷链物流企业带来一定的管理启示。

摘要：在家庭护理过程中,行动不便的患者往往需要两名护工同时为他们提供服务,这极大地增加了问题的难度。为实现家庭护理企业降本增效,以及为管理者实际排班提供参考,针对患者的同步服务需求,考虑护工的午休时间,以最小化运营成本和护工不满意度为目标构建了模型。从降级服务和同步服务时间差两方面构建护工不满意度表达式,设计虚拟午休节点处理午休约束。提出了改进的自适应大邻域搜索算法进行求解,该算法与多向局部搜索框架相结合,采用多种启发式初始解策略,设计同步服务判断矩阵,对解的可行性进行验证,针对两个目标分别设计局部搜索算子进一步提升解的质量。采用田口方法对算法参数进行调整并使用超体积指标和空间性分布指标评价解集。对比其他三种多目标启发式方法,所提算法在绝大多数算例上都获得更优的评价指标值,验证了所提算法在该问题上的适用性和优越性。

摘要：针对突发灾害情况下需求不确定的选址问题,构建最小化经济成本和最大化满意度的应急物资中心选址模型。首先,将选址问题划分为初期和后期的两阶段问题;其次,对物资需求量进行模糊需求预测,并使用可信性模糊机会约束规划将其转化为确定型约束;最后,设计改进灰狼优化(Improved Grey Wolf Optimization,IGWO)算法求解问题。IGWO算法采用佳点集初始化种群,对收敛因子进行余弦规律的非线性变化,并在粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法个体记忆的启发下,设计个体位置更新公式。在用10个标准函数验证IGWO有效性的基础上,通过湖北省新型冠状病毒应急物资中心选址案例分析,表明IGWO算法能有效求解多目标选址问题,在提高满意度的基础上降低经济成本,且多阶段模型在平衡满意度和经济成本方面结果更优。

摘要：引用双层规划理论,以应急救援车辆行驶时间最短和救援体系总成本最少为目标,考虑时变条件下道路拥堵情况,建立双层规划选址模型;在基本萤火虫算法的基础上将萤火虫个体的位置更新公式中添加线性递减权重函数,提出惯性权重萤火虫新算法;通过设计应急救援算例,利用双层规划模型和惯性权重萤火虫新算法进行算例的求解,得出算例求解结果并验证新算法在寻优过程中的优越性。

摘要：突发事件下公共场所人员的应急疏散问题是目前国内外研究的热点,其中高铁站应急情境下的人员疏散及路径优化也随着高铁的快速发展逐渐引起了人们的重视。本文考虑拥挤度会对疏散人员心理行为及疏散效率产生影响,以高铁站人员应急疏散过程中的拥挤度与总疏散时间为目标,建立了高铁站应急疏散路径多目标优化数学模型,设计了一种改进的自适应量子蚁群算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型较好地兼顾了疏散路径的安全性与时效性,且设计的算法具有良好的全局性和收敛性,有助于进一步完善我国高速铁路客运运作管理体系。

摘要：针对超高层建筑火灾探测器的优化布点问题,引入斯塔克尔伯格模型的思想,在不同长、宽空间结构内提出了一个更经济的布点方法--矩形、三角形优选法,并从布线难度、工程量及布线成本三个维度对矩形、三角形优选法进行了分析研究。

摘要：不确定情景下的应急物资配送和车辆路径优化问题是目前国内研究的一大热点,其中震后伤员运送车辆调度及路径优化问题随着近几年地震等自然灾害的频繁发生也逐渐引起人们的重视.本文采用聚合优化算法对灾区进行应急救援区域划分,建立了以总救援时间最短和相对综合救援权重值最大为目标的救援车辆两阶段数学规划模型,设计了带三角函数变异的离散型萤火虫优化算法进行求解,并与常规算法求解结果做了对比分析.通过算例进行模拟实验表明,所提出的模型和算法可以有效解决地震情景下的伤员救援车辆调度问题,且改进算法的全局搜索性能更优.