摘要：为了解决放射形专用线取送作业的合理取送顺序、取送时机和取送次数问题,用定性与定量相结合的方法,建立了取送车模型,设计了求解模型的蚁群遗传算法.模型及其算法适用于求解多种到发车流形式的放射形专用线取送车问题,并可自适应地生成各种取送作业组织方式,实现了取送方案的整体最优,克服了固定取送作业方式的缺陷.算例仿真结果表明,取送次数从传统方法的30次减少到18次,减小了作业车的总车小时消耗.

摘要：基于放射形专用线取送车作业的特点,针对非直达车流取送车问题中,多列列车相继到达车站时,对如何确定合理的取送车顺序进行分析。将取送车作业作为一个系统进行整体考虑,以货车在站停留的总车小时消耗最小为优化目标,建立数学模型。利用此模型,可以得到在多列列车相继到达车站情况下的取送车顺序、取送作业的具体时刻和取送作业次数。针对模型的具体特点,设计求解的编码方式,并采用基于云模型的参数自适应蚁群遗传算法进行仿真,结果表明了模型和算法的有效性。

摘要：放射形专用线直达车流取送车方案的好坏直接影响到车辆周转的效率和货物送达的速度,因此设计恰当的求解算法具有重要的价值.对取送车作业过程进行了分析,推导出了调车机车总等待时间的递推公式,并以调车机车总等待时间最小为目标函数建立了数学模型,然后设计实现了一种改进的模拟退火算法.3个算例的仿真结果表明:即使对有10条专用线的情况下,该算法仍然具有较好的计算性能.

摘要：放射形专用线非直达车流取送问题是一个复杂的组合优化问题,一个最佳的取送顺序会在最大程度上缩短车流在站非生产时间,加速车辆周转。文中根据非直达车流的特点,优化了初始解的产生,以简化的在站停留时间最短为适应度函数,将取送顺序作为一个整体,设计了禁忌搜索算法。结合实例计算,结果表明该算法在求解非直达车流取送问题上取得了较满意的解。

摘要：专用线最佳取送车顺序的确定,有利于减少作业车在站非生产性停留时间,加速车辆周转。通过分析放射形专用线直达车流取送车作业特点,构造了该问题的染色体编码方式,采用轮盘赌策略进行染色体选择,以作业车在站最小停留时间作为适应度函数,设计了该问题的单亲遗传算法,并结合算例进行计算,结果表明,该算法求解直达车流取送车问题取得了较好的效果。