期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
摘要
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到545篇文章
< 1 2 … 28 >
每页显示 20 50 100
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
A Chaos Sparrow Search Algorithm with Logarithmic Spiral and Adaptive Step for Engineering Problems 认领 引用 被引量：15
1
作者 Andi Tang Huan Zhou +1 位作者 Tong Han Lei Xie 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2022年第1期331-364,共34页
The sparrow search algorithm(SSA)is a newly proposed meta-heuristic optimization algorithm based on the sparrowforaging principle.Similar to other meta-heuristic algorithms,SSA has problems such as slowconvergence spe... The sparrow search algorithm(SSA)is a newly proposed meta-heuristic optimization algorithm based on the sparrowforaging principle.Similar to other meta-heuristic algorithms,SSA has problems such as slowconvergence speed and difficulty in jumping out of the local optimum.In order to overcome these shortcomings,a chaotic sparrow search algorithm based on logarithmic spiral strategy and adaptive step strategy(CLSSA)is proposed in this paper.Firstly,in order to balance the exploration and exploitation ability of the algorithm,chaotic mapping is introduced to adjust the main parameters of SSA.Secondly,in order to improve the diversity of the population and enhance the search of the surrounding space,the logarithmic spiral strategy is introduced to improve the sparrow search mechanism.Finally,the adaptive step strategy is introduced to better control the process of algorithm exploitation and exploration.The best chaotic map is determined by different test functions,and the CLSSA with the best chaotic map is applied to solve 23 benchmark functions and 3 classical engineering problems.The simulation results show that the iterative map is the best chaotic map,and CLSSA is efficient and useful for engineering problems,which is better than all comparison algorithms. 展开更多
关键词 Sparrow search algorithm global optimization adaptive step benchmark function chaos map
暂未订购 下载PDF
Multi-Objective Variable Neighborhood Search Algorithm to Optimize the Multi-Product U-Shaped Disassembly Line Balancing Problem with a Fixed Number of Stations 认领 引用
2
作者 Xingyu Zhang Xiuli Wu 《Complex System Modeling and Simulation》 EI 2025年第4期354-369,共16页
To improve the disassembly efficiency of a U-shaped disassembly line and reduce the potentially harmful effects on the environment and human health,we study the multi-product U-shaped disassembly line balancing proble... To improve the disassembly efficiency of a U-shaped disassembly line and reduce the potentially harmful effects on the environment and human health,we study the multi-product U-shaped disassembly line balancing problem with a fixed number of stations(MUDLBPF).Firstly,we formulate a mathematical model aimed at minimizing cycle time,balancing loads,and reducing hazard indicators.Secondly,a multi-objective variable neighborhood search(MOVNS)algorithm is proposed.A multi-segment encoding method is proposed to maintain the independence of different products.Considering the characteristics of multiple products,a two-stage decoding method is presented.The method includes product assignment and task assignment.To optimize decoding efficiency,a minimum deviation method is put forward to generate feasible solutions.A segmented neighborhood structure containing seven operators is developed to improve the search efficiency.Finally,numerical experiments are performed and the results show that the MOVNS can solve the MUDLBPF effectively and efficiently. 展开更多
关键词 disassembly line balancing problem multi-product fixed number of stations U-shaped disassembly line variable neighborhood search algorithm
山区城市高铁快运末端无人机协同车辆配送优化 认领 引用 被引量：4
3
作者 田志强 王子楷 +3 位作者 宋琦 刘斌 甘海枫 杨向飞 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期361-376,共16页
针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日... 针对山区城市路网结构复杂导致的末端配送难题,创新性地提出一种基于“双级物流中心-站点”架构的高铁快运末端无人机协同车辆协同的配送模式,重点优化高附加值货物的配送效率与成本控制。构建了二级物流中心选址优化模型,运用拉格朗日对偶次梯度算法求解选址方案;同时建立多目标无人机协同车辆配送优化模型,对于小规模节点场景利用Gurobi求解器进行求解并获取Pareto前沿解集,筛选时间、成本最优解,对于大规模节点场景,利用自适应大邻域搜索算法(ALNS)求解。通过设计以重庆北南广场为一级物流中心,周围辐射9个站点的高铁快运末端无人机协同车辆配送物流网络,结果表明,决策出了龙头寺、观音桥、较场口、朝天门4个二级物流中心,找到了车辆、无人机配送的最优路径以及运输时间、成本消耗的最优解,该模式较传统配送方式配送时间缩短约33.5%,成本降低约8.59%,进一步扩大场景节点规模实验表明,构建的模型及算法在100节点的场景下仍能保持稳定的求解性能。为高铁快运“最后一公里”提供了新的快运模式和配送方法,这种将高铁、公路、无人机运输结合的联运模式突破了山区地形对物流效率的限制,显著降低了时间和成本为后续研究高铁快运末端配送模式及方法提供了新的方向。 展开更多
关键词 综合交通运输 高铁快运末端配送 无人机协同车辆 拉格朗日对偶次梯度算法 自适应大邻域搜索算法 Gurobi 多目标优化
暂未订购 下载PDF
基于麻雀搜索算法优化TPA-LSTM的火电厂NOx排放预测 认领 引用 被引量：5
4
作者 金秀章 张瑾 陈佳政 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第6期1035-1043,共9页
针对燃煤机组状态多变导致选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)入口NOx浓度大范围波动的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化时序模式注意力机制长短期记忆(temporal pattern attenti... 针对燃煤机组状态多变导致选择性催化还原(selective catalytic reduction,SCR)入口NOx浓度大范围波动的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化时序模式注意力机制长短期记忆(temporal pattern attention mechanism long short-term memory,TPA-LSTM)神经网络的预测模型。首先,通过NOx生成机理分析出与其相关的辅助变量;然后,利用套索(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法筛选出与其相关度最高的几组辅助变量,通过最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)计算各辅助变量与NOx浓度之间的延迟时间,使用包含辅助变量和迟延时间的信息作为模型的输入;最后,通过SSA优化TPA-LSTM神经网络的超参数,建立NOx排放TPA-LSTM神经网络预测模型。仿真结果表明,加入TPA机制的LSTM神经网络预测模型的性能明显优于传统的LSTM神经网络,证明了所提模型的有效性。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 时序模式注意力机制 辅助变量 套索算法 最大信息系数
暂未订购 下载PDF
融合SBERT与自适应HDBSCAN算法的技术主题识别及演化研究——以人工智能领域为例 认领 引用 被引量：2
5
作者 孙文晶 马捷 郝志远 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2026年第3期139-149,共11页
[目的/意义]文章旨在构建一种自适应技术主题识别模型,以此来对领域技术主题展开精准识别与演化分析。[方法/过程]以人工智能领域为例,通过选取该领域2014—2024年期间的相关论文和专利数据为实验对象开展实证研究。首先,利用Sentence-B... [目的/意义]文章旨在构建一种自适应技术主题识别模型,以此来对领域技术主题展开精准识别与演化分析。[方法/过程]以人工智能领域为例,通过选取该领域2014—2024年期间的相关论文和专利数据为实验对象开展实证研究。首先,利用Sentence-BERT(SBERT)模型实现文本向量化表示,并选取HDBSCAN作为技术主题识别的基础模型;其次,引入群体智能优化的技术理念,并提出创新的增强型麻雀搜索算法(Advanced Sparrow Search Algorithm,ASSA)来实现HDBSCAN模型超参数的自适应选取过程,进而形成ASSA-HDBSCAN自适应技术主题识别模型;最后,基于所识别技术主题之间的余弦相似度与主题重要度指标揭示出人工智能领域关键技术的演化趋势与发展情况。[结果/结论]与基线模型相比,所提模型在轮廓系数与主题一致性指数两个评价指标上均呈现出了明显优势。此外,所得主题词演化结果能够细粒度呈现领域技术的发展趋势,这进一步印证了该模型的有效性与可行性。[创新/价值]本文所提改进优化算法ASSA可为主题识别模型由“被动适应数据”向“主动适应数据”进阶转化提供重要技术支撑。 展开更多
关键词 技术主题识别 主题演化 麻雀搜索算法 自适应HDBSCAN 群体智能优化
暂未订购 下载PDF
结合变分模态分解与小波阈值的微震去噪方法 认领 引用 被引量：1
6
作者 姚振静 陈家豪 +3 位作者 郝蕾 秦岚 栗文哲 段丽 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期63-72,共10页
微地震监测技术在非常规油气藏开发、矿井灾害监控等领域具有重要应用价值,但其信号易受噪声干扰,导致信噪比低,严重影响后续震源定位及机制反演准确性。针对传统去噪方法,比如互补集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode D... 微地震监测技术在非常规油气藏开发、矿井灾害监控等领域具有重要应用价值,但其信号易受噪声干扰,导致信噪比低,严重影响后续震源定位及机制反演准确性。针对传统去噪方法,比如互补集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)法和小波模极大值(Wavelet Modulus Maxima,WMM)法,在处理非平稳微震信号时存在的局限性,文中提出融合麻雀优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与自适应小波阈值的微震去噪方法,简称SSA-VMD-CC-WT法。首先,利用麻雀优化算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)确定VMD算法的关键参数;其次,通过互相关系数(Cross-Correlation Coefficient,CC)筛选有效模态分量,抑制噪声;最后,采用自适应小波阈值(Wavelet Thresholding,WT)法对有效分量二次去噪,降低信号失真。仿真测试表明,SSA-VMD-CC-WT法在强噪声背景下较CEEMD法及WMM法能更精准地分离噪声与有效信号;实际微震资料处理结果显示,该方法在显著压制低频和高频噪声的同时,有效保护了微弱震源信息,提升了数据的可解释性和信噪比。与此同时,相较传统遗传优化算法(Genetic Algorithm,GA),SSA的优化效率更高。 展开更多
关键词 微震信号去噪 麻雀优化算法 变分模态分解 互相关系数 自适应小波阈值法
暂未订购 下载PDF
双碳目标下市域和城轨贯通运营列车开行方案优化 认领 引用 被引量：1
7
作者 杨雯雯 孟学雷 +2 位作者 高如虎 康茜 林立 《计算机工程与应用》 EI CSCD 北大核心 2026年第12期350-361,共12页
顺应四网融合发展趋势,市域铁路与城市轨道交通的融合需在提升运营效率的同时减少碳排放。基于“一字型”贯通运营模式,构建以最小化乘客出行总成本、企业运营总成本和碳排放成本为目标,考虑最小发车频率、折返站作业能力等约束的多目... 顺应四网融合发展趋势,市域铁路与城市轨道交通的融合需在提升运营效率的同时减少碳排放。基于“一字型”贯通运营模式,构建以最小化乘客出行总成本、企业运营总成本和碳排放成本为目标,考虑最小发车频率、折返站作业能力等约束的多目标优化模型。针对模型特征,设计自适应退火-麻雀算法进行求解。运用算例验证模型与算法的有效性。结果表明:相较于贯通+短编组、贯通+长编组、换乘+多编组、换乘+短编组及换乘+长编组模型,所建模型在降低乘客和企业成本的同时减少了碳排放;降低整体成本方面,贯通运营优于换乘衔接,多编组模式优于单一编组模式;与模拟退火算法和麻雀搜索算法相比,所提算法在求解效率和质量方面表现更优。研究成果为四网融合背景下绿色交通发展策略的制定提供了参考。 展开更多
关键词 贯通运营 列车开行方案 市域铁路 城市轨道交通 碳排放 自适应退火-麻雀算法
暂未订购 下载PDF
异构无人机两级协同配送网络选址-路径联合优化 认领 引用 被引量：1
8
作者 耿劭卿 翟一冰 曹允春 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期34-44,共11页
针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间... 针对无人机在复杂地形下进行支线运输与末端配送的瓶颈,本文研究由支线无人机机场与配送中心构成的两级物流网络选址-路径优化问题。现有研究多忽略支线与末端无人机功能与成本异质性。为此,本文构建以设施建设、两级差异化运输和时间惩罚成本最小化为目标的混合整数规划模型,联合优化两级设施分布、无人机配送路径和客户服务时效,并设计混合算法,其中,遗传算法用于全局选址与分配,变邻域禁忌搜索用于局部路径优化。通过云南省云龙县实例分析表明,相较于分步决策,所提联合优化方法可使系统总成本降低88.3%;与单级直流网络相比,客户准时送达率提升至91.9%,实现了成本与服务质量平衡。该研究为无人机分布式物流网络规划与运营提供了有效的决策模型与方法。 展开更多
关键词 物流工程 两级选址-路径联合优化 混合整数规划 无人机物流 遗传算法 变邻域搜索
暂未订购 下载PDF
综合负载均衡下市域-城轨贯通运营开行方案优化 认领 引用
9
作者 杨雯雯 孟学雷 +4 位作者 韩立刚 方立海 付艳欣 康茜 王保灵 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第2期351-361,共11页
针对市域铁路与城市轨道交通贯通运营中系统负载不均衡与多制式协同不足问题,提出一种基于“区间-全网”两维综合负载均衡的多编组列车开行方案,旨在实现局部区间与全网整体负载均衡的协同优化.构建以乘客出行成本、企业运营成本及综合... 针对市域铁路与城市轨道交通贯通运营中系统负载不均衡与多制式协同不足问题,提出一种基于“区间-全网”两维综合负载均衡的多编组列车开行方案,旨在实现局部区间与全网整体负载均衡的协同优化.构建以乘客出行成本、企业运营成本及综合负载均衡度最优为目标,考虑贯通列车折返能力、可用车辆数等约束的多目标优化模型.针对模型特征,设计结合变邻域搜索机制与分层扰动策略的自适应变邻域麻雀搜索算法.运用算例验证模型与算法的有效性,结果表明,与贯通短编组、贯通长编组及换乘多编组模型相比,贯通多编组模型在降低乘客与企业成本的同时,可提升区间-全网综合负载均衡性;与麻雀搜索算法和粒子群算法相比,所提出算法在求解质量上分别提高3.37%和6.98%,计算效率更优,可为多制式轨道交通贯通运营的列车调度优化提供参考. 展开更多
关键词 贯通运营 市域铁路 城轨交通 开行方案 自适应变邻域麻雀搜索算法 综合负载均衡
暂未订购 下载PDF
基于自适应混合进化的防空反导火力资源分配优化 认领 引用
10
作者 刘威 陈德龙 +3 位作者 刘泽 王锐 李凯文 张涛 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期959-973,共15页
防空反导火力资源分配是现代防御体系的核心优化问题,在时空约束、火力资源限制等复杂条件下,对有限拦截器进行最优配置,属于NP-hard的多约束组合优化问题。构建了包含射程约束、时间窗口约束、可行性矩阵和拦截概率模型的完整数学模型... 防空反导火力资源分配是现代防御体系的核心优化问题,在时空约束、火力资源限制等复杂条件下,对有限拦截器进行最优配置,属于NP-hard的多约束组合优化问题。构建了包含射程约束、时间窗口约束、可行性矩阵和拦截概率模型的完整数学模型;针对高维非线性特性,提出了自适应混合进化算法(adaptive hybrid evolutionary algorithm,AHEA),融合问题感知初始化、自适应参数控制、7种专用邻域搜索算子和策略自适应选择机制,实现了全局探索与局部精化的有机结合。在4个标准测试案例(威胁数5~48、拦截器数13~92)上的实验验证了AHEA的性能优势。 展开更多
关键词 防空反导 资源分配 约束优化 进化算法 邻域搜索 自适应
暂未订购 下载PDF
船舶-无人机-飞机协同海上应急配送优化研究 认领 引用
11
作者 董雅欣 任鸿翔 +2 位作者 陶瑞 杨晓 孙健 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第4期38-45,共8页
针对海上应急物资调度常面临响应时间长、调度成本高等问题,为提升应急响应效率,提出一种船舶-无人机-飞机协同作业的调度策略.首先,针对海上环境复杂多变的特点,考虑需求点的时变特征、环境条件对搜救设备速度的影响,以及航道受限区域... 针对海上应急物资调度常面临响应时间长、调度成本高等问题,为提升应急响应效率,提出一种船舶-无人机-飞机协同作业的调度策略.首先,针对海上环境复杂多变的特点,考虑需求点的时变特征、环境条件对搜救设备速度的影响,以及航道受限区域仅可由空中平台服务的实际需求,构建了一个以最小化交付时间为目标的混合整数规划模型.其次,针对该模型,设计了结合K-means聚类与贪婪算法的初始解生成方法,并提出引入模拟退火机制的变邻域搜索算法.最后,基于真实案例数据,构建了不同规模的实验实例.对于中小规模实例,与Gurobi求解器相比,SAVNS在求解精度上差异较小,但平均求解时间仅为Gurobi的8.04%;对于大规模问题,与其他智能算法对比,SAVNS在所有测试案例中均获得最优解.此外,相较于现有的应急模式,引入无人机后,总交付时间减少30.86 h,优化率达到14.67%.结果表明所提模型与算法能够在保证解质量的同时显著提升计算效率. 展开更多
关键词 海上搜救 船舶-无人机-飞机 时变需求 航道限制 变邻域搜索算法
暂未订购 下载PDF
面向智能制造的AGV与柔性作业车间协同调度模型与算法 认领 引用
12
作者 林国义 黄千禧 +1 位作者 谢帅 高开周 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第4期1166-1175,共10页
面向智能制造环境中物流与生产深度融合的复杂调度需求,提出一种集成自动导引车(AGV)调度与柔性作业车间排程的协同优化方法.构建同时考虑工件加工路径选择、机床分配与AGV运输任务调度的混合整数线性规划模型,涵盖运输时间、AGV数量限... 面向智能制造环境中物流与生产深度融合的复杂调度需求,提出一种集成自动导引车(AGV)调度与柔性作业车间排程的协同优化方法.构建同时考虑工件加工路径选择、机床分配与AGV运输任务调度的混合整数线性规划模型,涵盖运输时间、AGV数量限制、作业顺序约束与资源可用性等多种实际因素.针对问题求解的复杂性,设计融合遗传算法与改进变邻域搜索策略的混合智能算法(GAIVNS),有效提升求解精度、稳定性与全局寻优能力.通过新能源汽车总装工厂场景下的仿真实验表明,所提出模型与算法在任务完成时间、设备利用率与调度稳定性方面均显著优于现有方法.所做研究为智能制造系统中的多资源协同调度提供了一种高效、可靠且可行的解决方案,具有良好的工程应用前景与推广价值. 展开更多
关键词 柔性作业车间调度 AGV调度 变邻域搜索 遗传算法 协同优化 混合整数线性规划
暂未订购 下载PDF
基于ASFSSA-SVM的电机滚动轴承故障诊断 认领 引用
13
作者 盛敬 孙涛 +2 位作者 刘国满 吴树良 马欣 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2026年第3期124-130,共7页
针对轴承振动信号中的故障特征难以提取、诊断准确率不高的问题,提出一种将在以自适应螺旋飞行麻雀搜索算法(Adaptive Spiral Flying Sparrow Search Algorithm,ASFSSA)优化变分模态分解(Varational Mode Decomposition,VMD)的基础上所... 针对轴承振动信号中的故障特征难以提取、诊断准确率不高的问题,提出一种将在以自适应螺旋飞行麻雀搜索算法(Adaptive Spiral Flying Sparrow Search Algorithm,ASFSSA)优化变分模态分解(Varational Mode Decomposition,VMD)的基础上所提取的特征向量作为输入,采用经自适应螺旋飞行麻雀搜索算法优化的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行诊断识别的故障诊断模型。首先,通过ASFSSA寻优变分模态分解的模态个数K以及惩罚参数,再利用VMD信号处理得到多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,接着,以峭度值作为评价指标筛选出最优IMF分量,计算最优IMF分量的均值、方差、峰值、峰值因子、脉冲因子以及波形因子并将其作为特征量。最后根据ASFSSA-SVM模型进行故障识别。实验结果表明,该方法对于不同实验数据都具有出色的诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 优化支持向量机 自适应螺旋飞行麻雀搜索算法
暂未订购 下载PDF
“双碳”背景下考虑客户期望发货日期的绿色车辆路径优化 认领 引用
14
作者 干宏程 刘蒙 +1 位作者 陈雨蝶 程亮 《上海海事大学学报》 北大核心 2026年第2期59-70,共12页
在“双碳”战略和消费者对物流服务时效性需求升级的双重背景下,物流配送面临低碳减排和个性化时效服务的双重挑战。现有研究难以有效协调时间敏感型服务与绿色配送之间的动态平衡,且对客户日期偏好与时变路网耦合机制关注不足。为此,... 在“双碳”战略和消费者对物流服务时效性需求升级的双重背景下,物流配送面临低碳减排和个性化时效服务的双重挑战。现有研究难以有效协调时间敏感型服务与绿色配送之间的动态平衡,且对客户日期偏好与时变路网耦合机制关注不足。为此,本文提出考虑客户期望发货日期的多中心联合配送时间依赖型绿色车辆路径优化模型。该模型创新性地构建融合碳排放成本与客户满意度的多目标框架,通过区分客户期望发货日期(日期维度偏好)与传统时间窗(时段约束),刻画时变路网下发货日期选择、环境成本和服务质量的动态关联机制。为求解该模型,设计改进自适应遗传算法,融合多种群策略(适配多中心与多日期配送场景)、变邻域搜索(强化局部路径优化)和特殊淘汰机制(平衡求解效率与精度),提升复杂约束下的寻优性能。通过仿真实验验证模型与算法的有效性,系统分析联合配送模式、时变路网特性和碳价波动对路径决策的影响,揭示低碳目标与客户时效需求的协同优化规律,为物流企业制定绿色配送策略、政府完善碳价调控机制提供理论支持与决策参考。 展开更多
关键词 联合配送 时变路网 碳价 客户期望发货日期 客户满意度 遗传算法 变邻域搜索
暂未订购 下载PDF
考虑无人机潜在起降站点的卡车-无人机协同配送模型 认领 引用
15
作者 钟庆伟 李艳 +2 位作者 庾映雪 唐浩铭 张永祥 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第5期63-76,96,共14页
“最后一公里”作为城市物流的关键环节,传统卡车配送受地理环境和交通管制限制,配送效率低下。卡车-无人机协同配送模式具备跨越障碍、提升时效的潜力,但对无人机起降站点设置及车机协同要求较高。考虑无人机潜在起降站点和综合能力,... “最后一公里”作为城市物流的关键环节,传统卡车配送受地理环境和交通管制限制,配送效率低下。卡车-无人机协同配送模式具备跨越障碍、提升时效的潜力,但对无人机起降站点设置及车机协同要求较高。考虑无人机潜在起降站点和综合能力,构建最小化总配送时间的线性整数规划模型,提出融合动态阈值接受准则的自适应大邻域搜索(adaptive large neighborhood search,ALNS)求解算法。基于Solomon标准算例和京东实际配送算例开展数值试验,验证模型及算法的有效性。结果表明:在小规模标准算例中,改进ALNS算法在平均6.70 s内即可获得与Gurobi算法在平均415.00 s接近的解,平均相对误差不超过0.30%;在中、大规模算例中,Gurobi算法已无法在规定时间内求解,而改进ALNS算法求得的配送时间整体优于传统ALNS算法,其相对误差为9.40%;在2个100节点算例中,改进ALNS算法解相对于理论最优解的实际相对误差不超过15.20%。与仅卡车模式相比,协同配送模式的配送时间最高可降低19.20%,平均节省13.80%;在实际算例中,协同配送模型较仅卡车模型可将整体配送时间节省23.90%。算法收敛性结果表明,改进ALNS算法能通过动态调整接受阈值加速收敛。敏感性分析表明:当无人机续航超过约3960 s、载重能力超过约12000 g后,配送时间的改善幅度明显减小;在中等规模算例中,当潜在起降站点数约为7个、空间间距约为4600 m时,协同配送效率最优;基于站点特征算子的改进ALNS算法,于小、中、大规模算例求解的平均配送时间降幅分别为0.40%、1.30%和3.00%。 展开更多
关键词 交通运输工程 卡车-无人机协同配送 无人机起降站点 自适应大邻域搜索算法 路径优化
暂未订购 下载PDF
智能回收模式下多中心协同调度的车辆路径问题研究 认领 引用
16
作者 罗思妤 王勇 许茂增 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2026年第3期138-157,共20页
针对智能回收模式下逆向物流车辆路径问题研究在多中心协同调度与多时段回收运营有效结合方面存在的不足,本文考虑智能回收箱的多时段满载状态,结合回收车辆在多个回收中心间的多频次回收和多时段共享调度,提出智能回收模式下基于多中... 针对智能回收模式下逆向物流车辆路径问题研究在多中心协同调度与多时段回收运营有效结合方面存在的不足,本文考虑智能回收箱的多时段满载状态,结合回收车辆在多个回收中心间的多频次回收和多时段共享调度,提出智能回收模式下基于多中心协同调度与多时段回收运营的逆向物流车辆路径优化策略。本文首先构建了逆向物流总运营成本最小化和回收车辆使用数最小化的双目标优化模型;其次,设计了基于高斯混合聚类的多目标自适应大邻域搜索算法(GMC-MOALNS)对模型进行求解,该算法通过GMC算法划分回收服务区域从而降低了算法求解复杂度,在MOALNS中提出了两阶段扫描算法构造初始可行解,引入了基于帕累托支配关系和超体积指标的解更新机制获取帕累托优化解,进而结合基于时空分布的车辆共享调度策略,实现了多中心多时段间的回收车辆共享调度,并通过多组算例验证了算法的有效性;最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据对提出的模型与算法进行验证,并探讨了不同回收时段与不同协同调度策略下的逆向物流的总运营成本、回收车辆使用数与共享率以及回收产品数量等指标的变化情况。本文成果丰富和拓展了多中心车辆路径优化研究,可为绿色新型智慧城市的逆向物流网络构建以及物流回收企业的降本增效提供理论支撑与方法参考。 展开更多
关键词 智能回收模式 多中心协同调度 多时段回收运营 自适应大邻域搜索算法 帕累托优化解
暂未订购 下载PDF
即时配送下面向交付困难区域的众包协同配送研究 认领 引用
17
作者 王鑫鑫 张泽龙 +1 位作者 任亮 臧硕文 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2026年第2期27-33,共7页
随着消费者需求的显著分化,即时配送业务品类迎来了多元化发展,其送货上门服务和优质履约能力已成为消费者选择即时配送的重要因素。即时配送为消费者提供了极大便利性和时效性的同时,仍有部分区域的配送受到自身特殊的规则环境限制,导... 随着消费者需求的显著分化,即时配送业务品类迎来了多元化发展,其送货上门服务和优质履约能力已成为消费者选择即时配送的重要因素。即时配送为消费者提供了极大便利性和时效性的同时,仍有部分区域的配送受到自身特殊的规则环境限制,导致区域内出现履约时效性不强、无法送货上门等配送服务质量不高的现象,令消费者不满的同时降低了骑手的配送意愿。本文将此类具有特殊规则环境的区域统称为“交付困难区域”,针对交付困难区域特征提出一种众包协同配送方案,以车辆行驶成本、招募众包补偿成本和违反时间窗惩罚成本之和最小化为目标建立了混合整数规划模型,基于场景特征设计改进的变邻域搜索算法求解模型。最后,通过算例分析验证模型与算法的有效性和适用性,结果表明,即时配送下面向交付困难区域的众包协同配送方案能够有效降低配送总成本,为未来即时配送运营管理中服务质量提升提供有效参考。 展开更多
关键词 即时配送 交付困难区域 众包协同配送 变邻域搜索算法
暂未订购 下载PDF
考虑扇区化与紧凑性约束的客运枢纽定制公交线路优化 认领 引用
18
作者 武慧荣 盛椿婷 郭方成 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2026年第3期274-285,共12页
面向大型客运枢纽短时集散客流集中、目的地分散导致的绕行累积与线路跨区穿插等组织难题,本文提出扇区化紧凑约束的枢纽辐射型定制公交静态线路规划方法。在给定候选站点、站点需求及路网距离/时间矩阵条件下,构建以系统综合成本最小... 面向大型客运枢纽短时集散客流集中、目的地分散导致的绕行累积与线路跨区穿插等组织难题,本文提出扇区化紧凑约束的枢纽辐射型定制公交静态线路规划方法。在给定候选站点、站点需求及路网距离/时间矩阵条件下,构建以系统综合成本最小为目标的规划模型,成本由线路固定成本、里程成本与车内时间成本构成,并通过绕行比约束实现绕行控制。进一步引入扇区化紧凑约束,限制单条线路相对枢纽的方位覆盖弧长,抑制跨扇区穿插、提升线路形态可控性与组织稳定性。针对求解,设计区域感知自适应大邻域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS)算法:基于方位角排序构造扇区化初始解,采用“扇区边界优先”破坏与区域感知贪婪插入修复,并结合2-opt与跨线调整进行局部改进。以济南站为例,当最大角跨度阈值为60°时,得到19条线路方案,总成本17.53万元,总里程306.39 km,总运行时间735.34 min,绕行比均值1.08。相较未施加紧凑约束的对比方案,绕行比最大值由4.88降至2.73,角跨度均值由61.58°降至27.85°,扇区切换次数均值降至0.16次·线-1。结果表明,扇区化紧凑组织可在保证服务前提下显著改善线路形态并降低极端绕行风险。 展开更多
关键词 城市交通 线路规划 自适应大邻域搜索算法 定制公交 空间扇区化
暂未订购 下载PDF
农村物流“货车-公交-无人机”联合配送路径规划方法 认领 引用
19
作者 马冰山 江云剑 +1 位作者 苏銮 陈刚 《交通运输研究》 2026年第1期80-90,共11页
针对农村物流长期存在的配送效率低、运营成本高等系统性难题,提出了一种货车、公交与无人机的联合配送模式。首先,在考虑客户的需求属性差异以及各种配送工具的协同机理基础上,以最小化综合配送成本为目标构建了混合整数规划模型,目标... 针对农村物流长期存在的配送效率低、运营成本高等系统性难题,提出了一种货车、公交与无人机的联合配送模式。首先,在考虑客户的需求属性差异以及各种配送工具的协同机理基础上,以最小化综合配送成本为目标构建了混合整数规划模型,目标涵盖货车运输和发车、无人机运输和起降、公交网络共享成本等关键要素。然后,设计自适应大邻域搜索算法对其求解,结合问题特点提出了混合车型协同优化的“破坏-修复”组合邻域结构。之后,通过算例仿真实验,对比CPLEX求解器和算法的求解结果,结果显示,模型能有效优化货车、公交和无人机的联合配送路径,证明算法具有良好的稳定性和精确性。最后,以浙江省威坪镇为实际案例开展研究,结果显示:货车、公交、无人机三网联合配送模式下,农村公交2趟班次有效覆盖5个偏远村级物流节点,无人机的部署满足了高时效需求,较传统货车配送节约49.7%的运营成本;相较于“货车+公交”“货车+无人机”双模式协同,分别实现成本节约7.6%和41.9%。采用“货车-公交-无人机”联合配送路径规划,为破解农村物流“最后一公里”困境提供了创新解决方案,也为多模式的物流网络规划提供了参考。 展开更多
关键词 农村物流 联合配送 路径规划 公交带货 无人机配送 自适应大邻域搜索算法
暂未订购 下载PDF
煤矿井下无轨胶轮车多目标优化调度方法研究 认领 引用
20
作者 姚军 吴邦民 贺耀宜 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2026年第2期280-287,共8页
针对煤矿井下无轨胶轮车人工调度成本高、车辆利用率低的问题,通过构建智能化调度模型协同优化运输效率与环保性能。首先,建立融合硬时间窗、货物禁忌和里程约束的MT-CVRPTW模型。其次,构建以总成本与碳排放最小化为目标的双目标优化模... 针对煤矿井下无轨胶轮车人工调度成本高、车辆利用率低的问题,通过构建智能化调度模型协同优化运输效率与环保性能。首先,建立融合硬时间窗、货物禁忌和里程约束的MT-CVRPTW模型。其次,构建以总成本与碳排放最小化为目标的双目标优化模型,并提出基于并行遗传算法(PGA)和自适应大邻域搜索(ALNS)的PGA-ALNS混合优化框架。仿真试验结果表明,该算法通过PGA的全局搜索与ALNS动态邻域优化的双层协同机制,结合时间敏感权重策略和精英保留机制,使碳排放成本保持最低,相较于遗传算法和模拟退火算法,其运输总成本分别降低了11.1%和7.6%,总距离分别降低了10.7%和4.7%,求解时间分别缩短了40.2%和36.1%。采用PGA-ALNS算法优化后的调度方案,其车辆平均实载率达94.16%。该方法有效提升了井下运输的经济性与环保性,为智能矿山建设提供了技术路径。 展开更多
关键词 无轨胶轮车 多目标优化 并行遗传算法 自适应大邻域搜索 低碳运输
暂未订购 下载PDF
已选0条
引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 28 下一页 到第 页
在线咨询 使用帮助 返回顶部 意见反馈