摘要：提出了预算约束的离散交通网络设计的数学规划模型 ,探讨了它的隐枚举算法 ;然后 ,在忽视 BRAESS诡异的前提下 ,改进了这个算法 。

摘要：基于对新一代GPS(dimensional geometrical product specification and verification)线性尺寸规范及其数字化理论基础的分析,揭示并阐明新一代GPS线性尺寸规范以产品功能特征为中心、以“规范设计”与“计量认证”统一为原则、以计量数学为基础的规范思路及内在规律性;基于计量学和操作技术,给出线性尺寸计量认证中、实现实体计量系统与虚拟计量技术互补的思路与方法,并进一步建立其线性尺寸数字化计量认证的关键操作———拟合的数学描述及线性规划模型,开发出线性尺寸数字化计量认证(软件工具)系统;并在此基础上,进一步给出基于GPS数字化技术的虚拟综合量规设计与应用方法,以满足产品特定的功能要求;并通过实例说明其工程价值及技术经济意义。

摘要：基于对卸船机调度特征的描述,建立了以最小化卸载作业完成时间为目标的卸船机调度优化模型,设计了混合遗传算法组件以获得问题近似最优解,通过松弛原问题中的难约束,推导了松弛问题的下界并作为原问题的下界.同时,对具有不同规模的问题进行实例计算与分析.结果表明,所设计的混合遗传算法能够在可接受的计算时间内获得合理的解.

摘要：针对QFD规划过程的内在模糊性,把模糊回归理沦应用于QFD的规划过程,建立了确定顾客需求与工程特性之间的关联函数及工程特性之间自相关函数的数学方法,进而建立了一个QFD的产品规划模型。该方法适合于各种工程设计问题,尤其是在不确定的、模糊的条件下,能够有效地确定关联函数及自相关函数,帮助开发人员优化顾客需求的满意水平,使顾客对产品满意度最大。

摘要：介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。

摘要：调整时间与顺序相关的等同并行机调度在生产服务业与制造业中有着十分广泛的应用背景,具有计算复杂性的主要特点。调整时间与顺序相关的等同并行机调度是将被加工工件集的各工件分配给等同并行机资源,并安排工件的加工次序。它是决策的一种形式,其目的是优化一个或多个目标。研究以最小化被加工工件最大完工时间为目标的调整时间与顺序相关的等同并行机调度,建立该问题的数学规划模型,根据问题的结构特点开发基于两段式染色体表达的遗传算法以获得该问题的近似最优解;在所建立数学规划模型的基础上,引入所求解问题的下界对近似最优解的质量进行评价。对具有不同规模的问题实例进行计算试验,计算结果表明所设计的遗传算法能够在可接受的计算时间内获得合理的解。

摘要：随着季节性的供需变化和化工过程中操作条件的变化,换热量也随之变化。由于不同时期换热需求的不同,多时期换热网络的设计得到了广泛的研究。本文首先介绍利用同步优化方法对每个时期单独进行数学规划模型的建立,运用GAMS软件求解得到单时期最优的换热网络设计;其次,为了减少不同时期换热网络整合后设备的投资成本,可采用一种分时共享机制对换热网络中所有参与热交换的匹配进行设计,然而该设计会带来管线成本的增加;最后,针对分时共享机制带来的管线成本的增加,提出了一种管线长度的优化模型,通过对模型的建立和求解,不仅可以得到换热网络中最少的管线成本,还可以给出换热器的最佳放置位置,优化了网络结构。

摘要：随着环境资源压力的增大,政府法制要求以及社会环保要求的提升,研究者对逆向物流网络的研究日益关注。本文系统地对近几年的逆向物流网络设计研究进行回顾,讨论并对比研究了网络设计研究问题,研究方法,定量模型,求解算法以及逆向物流网络设计中不确定环境方面的研究。探讨了逆向物流网络研究中的不足,为研究者未来的研究方向提供了参考。

摘要：本文从市面上现有的平板折叠桌出发,研究创意折叠桌设计的数学模型。首先根据勾股定理及三角函数计算出桌脚长度,利用MATLAB对桌角边缘线进行拟合得到其数学描述。然后以折叠桌设计的稳定性、可行性、加工方便为约束条件,建立数学规划模型,通过求解得到符合实际生产的最优参数,并以菱形、心形折叠桌为例,利用MATLAB进行了定制型折叠桌的动态展示。最后,根据现实情况对原设计进行改进,将圆形创意折叠桌用于实际生产。

摘要：以校车站点选择、学生群归属站点的划分以及车辆路径安排为研究对象,重点考虑了学生在车上的最大乘车时间、学生步行到候车站点的最大步行时间等约束条件,以车辆行程时间成本、学生乘车时间成本以及学生步行时间成本最小为目标建立数学规划模型。给出了解决这类问题的改进遗传算法,该算法通过启发式产生初始种群的优良个体,并针对模型特点设计带启发知识的遗传算子,提高寻优效率。实例分析表明,该方法可行,并且有比较显著的效果,能够有效地解决大规模的校车路径优化问题。