上海市自然科学基金(09ZR1420400)
- 作品数：6 被引量：94H指数：4
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- 钢铁企业MTO-MTS混合合同计划管理模式研究被引量：10
- 2013年
- 基于钢铁企业生产计划组织流程,提出MTO-MTS混合合同计划管理模式;分别建立了基于MTO管理模式和MTO-MTS混合管理模式的合同计划混合整数规划模型,模型中以提前/拖期惩罚、库存成本、生产能力未充分利用惩罚、库存匹配费用、合同取消惩罚总额最小为目标,同时考虑库存余材匹配和生产计划,并设计了对非可行解进行启发式修复的改进粒子群算法求解策略.仿真实验首先对参数设置进行分析,然后对多组数据进行实验,结果表明MTO-MTS管理模式能够规避需求预测不准确的风险,可以协调快速交货和降低库存的矛盾,更能适应客户需求多品种、小批量的发展趋势.
- 张涛陈琦黄颖雷张玥杰汪定伟
- 关键词：面向订单合同计划粒子群算法
- 分散搜索算法求解基于小流向平衡的合同计划问题
- 2014年
- 建立了基于小流向平衡的钢厂合同计划的整数规划模型,模型以提前/拖期惩罚、小流向平衡惩罚、合同取消惩罚总惩罚最小为目标;根据模型特点,构造了分散搜索(SS)算法进行求解,并针对非可行解设计了启发式修复策略。为了检验算法的效率与效果,同时采用了遗传算法对模型进行求解,并用某企业的实际合同数据进行实验,对比分析了两种算法的结果,验证了模型和SS算法的有效性;另外,仿真实验也对参数设置进行分析,确定了适合本问题的最佳参数组合。
- 张涛黄颖雷邵志芳张玥杰
- 关键词：合同计划整数规划分散搜索算法遗传算法
- 基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法被引量：57
- 2010年
- 采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性.
- 张涛陈先谢美萍张玥杰
- 关键词：短时交通流预测非参数回归K近邻
- PSO_ACS混合算法求解VRPSPD问题及仿真被引量：4
- 2010年
- 构造PSO_ACS混合算法求解同时送取货的车辆路径问题(VRPSPD),通过将ACS算法中的信息启发式因子和期望值启发式因子用解空间中的粒子位置动态表示,将PSO算法和ACS算法有机结合起来;利用PSO算法自适应改进ACS中的启发因子,从而提高蚁群算法的适应性。并用动态改变惯性权重的参数的方法加快PSO收敛速度。最终采用Dethloff的典型算例进行仿真实验,验证了混合算法的可行性和有效性,在求解最优解和收敛性能方面具有一定的优势。
- 张涛刘洋张玥杰邵志芳
- 关键词：逆向物流混合整数规划
- 同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题方法被引量：16
- 2011年
- 建立了同时送取货的随机旅行时间车辆路径问题(STT-VRPSPD)的机会约束规划模型,构建了分散搜索算法求解策略.分散搜索算法中,针对STT-VRPSPD问题的复杂特性,构造了解的改进策略、组合策略,并采用改进的节约算法构造分散搜索算法初始解,从而使文中设计的分散搜索算法更加适应STT-VRPSPD问题特有的负载波动性.仿真实验中,首先对分散搜索算法的参数设置进行分析,确定了最优参数组合;然后基于经典的Dethloff算例数据,构造了STT-VRPSPD的测试算例,并对分散搜索算法和遗传算法进行了对比分析,结果表明,分散搜索算法对于STT-VRPSPD的求解质量优于遗传算法.
- 张涛余绰娅刘岚邵志芳张玥杰
- 关键词：混合整数规划分散搜索算法
- 基于ASRank和MMAS的蚁群算法求解飞机指派问题被引量：7
- 2012年
- 本文将航班串的飞机指派问题归结为车辆路径问题,考虑连续航班串之间衔接时间、衔接机场的约束、每架飞机的总飞行时间约束,建立了带有飞行时间约束的车辆路径问题的混合整数规划模型。构造了蚁群系统算法,引入基于排序的蚂蚁系统和最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新策略。选取某航空公司7组初始航班串集合进行测试,并对算法中的重要参数进行了分析。实验结果表明,本文设计的模型和算法可以有效地减少连续航班串之间的总衔接时间,在可接受的计算时间内获得满意解。
- 张涛胡佳研李福娟张玥杰
- 关键词：蚁群算法车辆路径问题
