汀溪水库供水系统水资源承载力探讨

本文以常规趋势法分析汀溪水库供水系统的水资源承载力,通过汀溪水库供水系统各个水平年可供翔安区水量的计算,为翔安区社会经济的发展提供科学合理的数据。     

一种差异工件单机批调度问题的蚁群优化算法

由于在利用蚁群算法构建差异工件(即工件有尺寸差异)单机批调度问题的解时,批的加工时间是不确定的.从而不能类似于经典调度问题的蚁群算法把批加工时间的倒数作为蚁群算法中的启发式信息,引入批的利用率和批的负载均衡率作为蚁群算法中的启发式信息,提出了JACO(ant colony optimization based a job sequence)和BACO(ant colony optimization based a batch sequence)两种蚁群优化算法.在算法JACO中,解的编码为工件序列,它对应着用BF(best fit)分批规则生成的调度方案,信息素代表工件间的排列顺序;在算法BACO中,解的编码为批序列,信息素代表工件间的批相关性,由此信息素通过中间信息素量来构造相应的解,并引入特定的局部优化策略,提高了算法的搜索效率.实验表明,与以往文献中的SA(simula-ted annealing)、GA(genetic algorithm)算法以及FFLPT(first-fit longest processing time)、BFLPT (best-fit longest processing time)启发式规则相比,算法JACO和BACO明显优于它们,且BACO算法比JACO算法效果更好.     

时间窗口约束下基于改进蚁群算法的协同制造调度研究

与传统调度模式不同,协同制造模式下企业之间的调度模式极其复杂。协同企业间的加工工序路线并不固定,且不同类型产品具有不同的加工路线网络。为此本文针对平衡型、瓶颈型、跳跃型、混合型四类具有典型特点的协同制造网络G_p进行分析和设计;考虑制造企业同类产品合并加工策略,构建基于连续加工量的分段生产成本函数;通过设计合理的订单最早交货时间和最晚交货时间,对订单交货进行时间窗口约束,并在此基础上构建了由制造商生产成本W_c^m、订单等待W_s^k（Q_k, T'_k）和提前完工库存成本W_s^k（Q_k, T″_k）、延期惩罚成本构成W_l^k（Q_k, T'″_k）的目标函数。为求解该模型,创新性将蒙特卡洛思想引入蚁群算法,提高蚂蚁选择合理性,避免局部最优;同时,采用移动窗口[min, max]奖励机制,并且对信息素奖励乘以平衡系数k（N）提高奖励可信度,加快搜索速度并提高求解性能。仿真结果表明,本文构建调度模型合理,可以获得优化的调度结果;同时,本文提出的蚁群改进寻优算法具有良好的求解速度和收敛性,算法具有较好的稳定性。     

城市给水系统的优化调度研究

本文介绍了城市给水系统优化调度技术的主要内容，并对城市区域给水优化、给水信息管理及优化调度方进行浅要分析，并提出了相应的方法和途径，指出了有关的经济效益和社会效益。     

基于粒子群算法的短期汽车租赁服务的调度优化问题研究

汽车租赁服务是一个服务分布网络化、客户需求不确定与汽车租赁服务短期供给不确定的行业,这就使得汽车租赁服务商会面临复杂的日常运营决策问题。混合了车辆升级的统一调度方法是降低供给与需求不确定的有效解决方案,可以提高汽车出租率和车辆利用率,满足客户需求,增加服务提供商的收入。本文正是基于此,提出了使用类子群算法求解的车辆分配、升级和调度优化的方案,算例表明这种方法可以有效提高汽车租赁服务的收入。     

混合PSO算法求解混装工艺下的加热炉调度问题

针对钢铁生产中为减轻混装的影响在冷热板坯混装处空炉的情况,以提高成品质量、降低能耗为目标,建立了混装工艺下并行加热炉调度的数学模型,并提出了基于粒子群算法和邻域搜索技术的混合算法,仿真实验验证了算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的资源约束型项目调度优化

资源约束型项目调度的优化是一个NP-hard问题,其求解难度随着资源约束项的增多呈指数方式增长,传统的基于Excel表的手工优化方法不能及时计算出有效的资源配置方式,从而影响项目管理人员的资源调度.针对多资源约束型项目调度的优化问题提出基于遗传算法的资源约束型项目调度的优化方法,该算法采用基于活动优先权的十进制编码方式,结合活动的存储邻接矩阵,有效地解决活动调度违例现象;运用优先抢占模式的资源分配方式安排活动资源,避免资源分配中的冲突问题;并为该算法设计了启发式遗传算法的C语言程序,通过计算机的多次迭代运算得出满足资源约束的最优工期.实践结果表明,遗传算法可以快速有效地解决企业项目调度的优化问题,适合在企业项目进度管理中推广运用.     

基于时空聚类预测的共享单车调度优化研究

无桩共享单车网络中存在着供需时空失衡现象,造成了共享资源的浪费及运营商管理成本的增加。为此,针对共享单车需求时间空间的分布特点,本文提出通过聚类分析的方法将具有相似时空属性的单位区域聚合为调度集群,使单车调度问题转化为有时间窗与载重量限制的车辆路径问题,并提出加入衡量集群划分是否合理的惩罚成本,构建共享单车调度路径优化模型。最后,本文改进了贪心算法、遗传算法对模型进行求解,并对算法的调度效果进行比较,为共享单车调度问题提出了从网络分析到调度优化的完整框架和改进算法,具有一定借鉴意义。     

阶梯水电站发电优化调度

阶梯水电站发电优化调度关系着整个电力系统的电力供应,关系着国计民生的大局。经过多年的实践发展,阶梯水电站优化调度工作取得了飞快的发展,并且建立了优化调度的数学模型,这种模型设计相当精确,并且贴近实际生活,可以为电力调度工作起到重要的指导作用,应用较为广泛。     

资源约束下多项目调度的启发式算法

讨论了目前RCPSP领域的研究现状,建立了一种针对单模式资源受限下多项目调度问题的数学模型,并提出一种解决该问题的启发式算法,给出了具体的算法步骤以及算例,结果表明该算法可以得到可行解.     

考虑工作量均衡的护士联合调度决策优化模型及算法研究

为了科学有效地利用护士资源,提高护士的工作满意度,本文对护士联合调度问题进行了研究,分析了护士配置、排班和分配三个决策阶段和其相互影响关系,并在优化医疗机构配置护士成本的经济目标的同时,实现护士的均衡工作量和合理工作时长的非经济目标,有利于提升护士的工作满意度,降低护士的离职率。本文进一步构建了非线性整数规划模型来对研究问题进行解析,并针对模型的层次化特点,设计了基于Logic Benders割的Benders分解算法来进行求解。此外,本文设计了两种加速策略,进一步降低了问题的求解难度和规模,极大地提高了算法的求解效率。实验结果显示,考虑工作量均衡指标,不仅没有增加额外的人力成本,反而大幅度提升了护士之间工作量分配的均衡性,改善了工作的公平性。实验也验证了基于加速策略的Logic Benders算法的可行性和有效性,为护士联合调度优化问题提供了高效的求解手段和决策支持。     

基于多阶段差别规模效应的SMC供应链调度优化

在对服务大规模定制特征分析及其服务阶段划分及界定基础上,研究了服务定制过程中不同阶段的规模效应特性及差异,探讨了服务成本、服务时间、服务能力以及服务规模效应之间的内在关系.进而,搭建了服务大规模定制模式下供应链调度优化模型及求解算法,并通过算例分析了求解算法的可行性、有效性及适用性.     

粒子群算法及其在调度中的应用综述

粒子群算法是通过对鸟群捕食行为进行的观察和研究而提出的一种群智能优化算法,通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。本文在介绍粒子群算法的基本原理基础上总结了目前主要的粒于群改进方法以及在调度中的应用,为未来的研究和企业调度工作提供了有力的依据。     

电子商务下基于改进两阶段算法的有时间窗车辆调度优化

为满足电子商务下的物流配送需求,将传统车辆调度模型进行修改,将目标函数改为基于费用最小,在约束条件中增加时间约束、货物容积约束、车辆最大工作时间、多种车型、载重量限制和最大行驶距离等,以提高模型的适用性和通用性。由于有时间窗的车辆调度问题是NP难问题,采用改进两阶段算法进行求解。即第一阶段用模糊分层聚类法将客户群分成若干区域,在每个区域又用扫描算法分解成若干符合约束条件的小规模子集;第二个阶段对各个分组内客户点,就是一个个单独TSPTW模型的线路优化问题,因此,采用改进混合遗传算法进行优化求解,最后的算例仿真表明了算法的有效性和可行性。     

基于改进蚂蚁算法的拉动式供应链动态调度分析

分析了拉动式供应链调度动态性的产生根源,指出由于存在供应链协作成员之间复杂的协作与竞争关系,导致了供应链动态调度的特殊性;分析了供应链动态调度过程中的两个主要瓶颈.为了合理解决瓶颈问题,在优化供应链动态调度过程中引入蚁群觅食的寻优机理,并对其进行特定的算法设计及改进,提出供应链动态调度的蚂蚁寻优算法.仿真结果验证了算法可行有效.     

浅谈供水系统风险管理流程

主要通过研究水安全计划手册（WSP）开发流程和GB/T 24353《风险管理原则与实施指南》的风险管理流程并结合我国城市供水系统的特点，从而建立我国城市供水系统的风险管理流程。     

基于韧性城市视角的突发事件下分布式应急手术调度研究

针对城市突发事件下的应急手术问题,进行了基于韧性城市视角的分布式应急手术调度研究。首先,提出了韧性城市视角下同时考虑救援时间和患者恶化成本的调度目标;其次,结合应急手术中的疲劳阈值效应,截断学习效应和患者恶化成本等典型特点,以及救援医院的可重入层流手术特点,构建了分布式应急手术调度模型;然后,设计两阶段算法求解患者在医院间的分配,以及在医院内的手术排序与资源安排;最后,通过数值实验测试了四种启发式算法下带深度搜索策略的混合教与学优化算法（HTLBO-LS）的寻优性能,并通过仿真案例进一步探讨了不同算法的应用效果,以及在城市韧性视角下的医疗资源配置方案。研究结果为城市突发事件下分布式应急手术调度提供方法借鉴和决策参考。     

印刷电路板组装生产线调度优化问题建模

印刷电路板(printed circuit board,PCB)组装是电子制造的基础,其核心生产过程包括电子元器件的表面贴装。分别基于典型的表面贴装机(CM402)、以及由高速贴片机(CM402)与多功能贴片机(DT401)组成的流水线的机械特征与生产特性,对上述组装机及组装流水线的调度问题建立优化模型,为进一步的算法开发以及电子制造生产调度的智能化提供理论支持。     

基于银行授信额度的Max-NPV项目调度问题研究

本文对基于银行授信额度的Max-NPV项目调度问题进行研究.首先界定研究的假设条件并对文中所用到的符号进行定义;随后采用基于事件的研究方法构建了问题的整数规划优化模型;鉴于问题的NP-hard属性,设计了双层模拟退火搜索循环嵌套的启发式求解算法;最后对一个算例进行了求解分析,并讨论了银行授信额度及客户支付比例对项目收益的影响.结果表明:随着银行授信额度的提高,承包商安排项目进度自由度的增加使得其净现值得到改善,在支付比例较低的条件下项目完成时间也随之提前;当客户支付比例提高时,项目净现值单调上升,而项目完成时间呈先提前后延迟的变化趋势.     

B2C电子商务环境下订单拣选与配送联合调度优化

如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法：首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。