导读:本文包含了列生成论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,无人机,分配,柔性,计划,乘务,动态。
列生成论文文献综述
商宇[1]（2019）在《基于列生成算法的品种柔性需求下的订单分配计划》一文中研究指出针对具有品种柔性需求的订单分配计划进行了研究,以国内某钢铁企业为例,建立了整数规划模型。在模型的求解中,首先根据问题特点对原问题模型进行了Dantzig-Wolfe分解,得到一个具有多个列的主问题和具有背包问题特征的子问题。然后,从一个包含部分列变量的限制主问题出发,采用列生成方法对主问题和子问题进行迭代求解得到原问题的上界,并将列生成作为定界机制嵌入到分支定界算法的框架中形成分支定价算法,执行分支搜索过程获得整数最优解。最后进行了随机实验,验证了该模型的有效性和算法的稳定性。(本文来源于《物流工程与管理》期刊2019年11期）
贾树晋,杜斌[2]（2019）在《板坯设计的列生成与网络最大流两阶段优化算法》一文中研究指出针对板坯重量可变的自产板坯设计问题,设计了一种基于列生成与网络最大流的两阶段优化算法。第1阶段,以减少板坯数量为目标,将板坯重量、合同订货量设为固定值,使用列生成算法进行精确求解,获得初始方案;第2阶段,利用板坯重量和合同订货量的可伸缩性,以降低余材为目标,建立网络最大流模型进行优化求解,得到最终的板坯设计方案。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。(本文来源于《冶金自动化》期刊2019年06期）
李瑞阳,王智学,何红悦,邓巧雨[3]（2019）在《基于列生成算法的无人机任务分配》一文中研究指出任务分配是无人机完成多样化军事任务的重要保证.为了合理制定任务方案,有效降低飞行成本,根据无人机在军事行动中需要运输的物资数量及目的地位置,建立了追求飞行成本最小并考虑时间约束的无人机任务分配优化模型,应用列生成算法对飞行方案进行优化选择.设计实验对列生成算法和差分进化算法进行对比分析,结果表明,列生成算法具有更高的求解精度.在大规模任务分配问题中,利用该算法对飞行方案进行优化选择,显着提高军事任务完成效率.(本文来源于《指挥与控制学报》期刊2019年02期）
申杰[4]（2019）在《基于列生成算法的新建高铁列车开行方案优化研究》一文中研究指出铁路运输通道是我国交通运输系统的重要组成部分,随着经济高质量发展以及新建的高速铁路客运专线的逐步投入运营,部分地区的铁路运输通道将逐渐形成“客货分离六线”新格局,这是我国《中长期铁路网规划》对铁路系统未来发展的期望与愿景。这一新的运输通道格局将衍生出诸多亟待解决的问题,例如,如何对新建高铁的客流进行预测,如何编制新建高铁的列车开行方案等。客流预测的科学性以及列车开行方案编制的合理性将直接影响一条运输通道乃至整个铁路系统的运输资源优化配置。因此,本文以旅客运输为研究对象,以新建高铁的客流预测及列车开行方案编制为出发点和落脚点,构建了相应的研究框架与理论体系,为解决这一日趋频发的实际问题提供了理论支撑以及实践指导,主要研究内容如下:(1)首先,对重点概念进行梳理辨析并明确在文中的含义,对客运供需的演化机理及旅客的出行行为进行系统分析,为后文的客流预测提供了理论基础。介绍列车开行方案的编制方法与原则,为列车开行方案模型的构建提供了思路。(2)其次,为科学预测新建高铁的客流分布,本文从综合交通的角度出发,以综合运输通道为研究对象,构建了“客流生成、客流分布、客流诱增、客流分担”的四阶段预测方法,先后运用组合预测模型、改进重力模型、诱增运量模型、多项Logit模型予以实现。为标定模型中的参数及求解,运用MATLAB分别设计了贝叶斯网络、灰色预测、最小二乘法、极大似然估计等算法,形成了一套相对科学合理的客流时间及空间分布的预测框架。其中得到的高铁客流预测量为后续的列车开行方案编制提供了数据基础,实现了客流与车流的直接匹配。(3)然后,为编制新建高铁的旅客列车开行方案,本文构建了基于列生成算法的高铁列车开行方案两阶段模型。第一阶段为列车备选集生成模型,以列车开行总成本最低为目标函数,通过构造检验数子问题,运用列生成算法求解了该模型;第二阶段为客流分配模型,以高速铁路客运专线运营效益最高为目标函数,以提升高铁市场竞争力为原则设计约束条件。最后运用Python和Cplex混合编程实现了新建高铁列车开行方案的算法设计。(4)最后,以胶济通道、济青高铁为研究对象,在现状研究及数据搜集的基础上,采用本文构建的研究框架及模型算法,对胶济通道的客流分布进行预测,并完成了济青高铁本线列车开行方案的编制。证实了本文研究思路及算法的实用性及合理性。图30幅,表31个,参考文献62篇。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-05）
马宇彤[5]（2019）在《利用机器学习改进列生成算法求解多集装箱装载问题》一文中研究指出将各种尺寸数量的箱子全部装载到不同尺寸的集装箱中,并使得总运输成本最小的问题叫做成本最小化的多箱型多集装箱装载问题(MCLCMP)。包括多集装箱装载问题(MCLP)在内的许多组合优化问题都可以被描述为集合覆盖模型。由于其复杂性,决策过程往往分为两个阶段:第一阶段忽略子决策细节,粗略估计全局决策;第二阶段考虑所有细节,生成完整的方案。此类问题通常使用列生成(CG)技术进行求解,CG的有效性在很大程度上取决于定价子问题的解决效率。我们的CG策略是:1.对定价子问题进行松弛变换;2.训练机器学习模型以预测松弛变换与其真实解决方案之间的差异;3.根据预测将松弛变换转化为真实解决方案。每个企业的产品规格不同、运营数据具有独特性,而机器学习可以挖掘数据背后的信息,因此本文通过机器学习从累积的历史运营数据中提取有价值的信息,来提高CG对MCLP的有效性。为第一阶段的全局决策分配更多时间,使它能够更快速地锁定高质量的解空间,最终提高优化算法的整体性能。同时改进后的优化算法在应用于具体企业时能达到更高的效能,这是传统的优化算法无法做到的。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-15）
许仲豪,杜鹏[6]（2019）在《基于列生成的城市轨道交通乘务计划优化编制方法研究》一文中研究指出乘务日计划是乘务人员每日的工作计划,其编制结果直接影响运营部门的运营成本。提出一种基于列生成算法的城市轨道交通乘务计划优化编制方法,以集合划分模型为主规划,将子规划归结为以乘务作业段之间的衔接关系为基础的网络图上的最短路问题。网络图中权重的确定综合考虑了乘务任务数等多种影响因素,切合现场的实际情况。同时提出了一种基于影子价格的标号法以求解子规划,该方法利用主规划传递给子规划的影子价格,以贪婪的方式快速找到符合要求的乘务作业段的组合。案例分析表明,应用本文提出的方法生成的乘务日计划各项指标均优于现场日计划。进一步分析发现,随着工作效率的提高,通过压缩非必要劳动时间来提升工作效率的空间显着降低。(本文来源于《铁道学报》期刊2019年03期）
丛伟杰,孙绘[7]（2018）在《求解加权最小闭包球问题的列生成算法》一文中研究指出先建立求解加权最小闭包球(WMEB)问题的序列最小最优化(SMO)算法的线性收敛性,再结合列生成算法的思想,即每次迭代将与当前球心加权距离最远的点加到核心集中,并调用SMO算法,提出一种求解WMEB问题的列生成算法.数值实验结果表明,该算法能有效提高求解大规模数据集上WMEB问题的计算效率.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2018年06期）
周炳海,王科[8]（2018）在《带队列约束的RHFS列生成调度算法》一文中研究指出为有效提升多重入车间的生产效率,考虑实际生产中队列约束,提出了基于列生成算法的可重入混合流水车间的调度方法.首先对两阶段生产调度问题进行描述,以最小化工件总完成时间为优化目标,建立数学规划模型.针对该调度模型提出列生成算法,设计带多重决策的动态规划方法来求解工件级子问题,为更快收敛,主问题求解中采用自适应加速策略.在使用分支定界将得到的解整数化的过程中,构造列池并设计局部变异.最后,对各种不同问题规模进行了数值实验,结果表明所提出的调度算法是有效可行的.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2018年09期）
李瑞阳,王智学,何红悦[9]（2018）在《基于列生成算法的无人机任务分配问题研究》一文中研究指出任务分配是无人机完成多样化军事任务的重要保证。为了合理制定任务方案,有效降低飞行成本,根据无人机在军事行动中需要运输的物资数量及目的地位置,建立追求飞行成本最小并考虑时间约束的无人机任务分配优化模型,应用列生成算法对飞行方案进行优化选择。设计实验对列生成算法和智能优化算法进行对比分析,结果表明,列生成算法具有更高的求解精度。在大规模任务规划中,利用该算法对飞机飞行方案进行优化选择,显着提高军事任务完成效率。(本文来源于《第六届中国指挥控制大会论文集（上册）》期刊2018-07-02）
张雪芳[10]（2018）在《基于列生成算法的柔性车间调度研究》一文中研究指出柔性车间调度问题的研究大多集中在近似算法,如启发式算法、人工智能算法等。尤其是带有无等待约束的柔性车间调度问题,由于问题的复杂性,很难找到一种精确算法在较短时间内有效求解。本研究介绍一种求解柔性流水车间调度模型的思路,重点关注两类柔性车间调度问题:柔性作业车间和柔性开放车间,针对每类问题的特殊性质,设计基于列生成(CG)的精确算法,有一定的实际生产指导意义。首先对问题进行数学描述,建立混合整数规划模型。柔性车间调度问题属于复杂的大规模排序问题,即使对于小规模的问题也是NP难的。基于列生成算法思想,建立每类车间调度的集合划分模型,包括一个限制性主问题和一个价格子问题。设计了特定的动态规划算法求解价格子问题,并用改进的分支定界算法寻找整数最优解。对于柔性流水车间(FFS),分析了均衡流水车间(PFS)问题的最优化策略,其中求解价格子问题的动态规划迭代过程和求解最优整数解的分支定界策略都是基于该问题本身的特性,即基于作业完工时间(completion time)的。对于柔性作业车间(FJS)和柔性开放车间(FOS),考虑了一种两阶段带有无等待约束的均衡车间,由于问题的特殊性,用基于作业对的策略实现无等待约束,分析了以标准作业对形式来实现机器排序的策略,设计了一种基于CG的JPCG_DB算法来求解该类复杂问题。求解价格子问题时,由于作业对内部存在gap的特殊属性,量身定制了适合该问题的动态规划方法。为了用分支定界算法求解最优整数解,设计了一种改进的分支策略。用一系列随机算例验证了算法的有效性。另外,基于以上的算法设计,实现了柔性车间调度问题的图形用户界面设计(GUI),使得算法更直观易用。本研究最大的贡献在于提出一种基于列生成(CG)的精确算法应用于求解柔性车间调度问题。设计了针对特定研究问题的算法框架,介绍了基于动态规划的算法来求解列生成过程中生成列的子问题,同时提出了适用于问题背景的分支策略求解最优整数解。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-06-01）
列生成论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对板坯重量可变的自产板坯设计问题,设计了一种基于列生成与网络最大流的两阶段优化算法。第1阶段,以减少板坯数量为目标,将板坯重量、合同订货量设为固定值,使用列生成算法进行精确求解,获得初始方案;第2阶段,利用板坯重量和合同订货量的可伸缩性,以降低余材为目标,建立网络最大流模型进行优化求解,得到最终的板坯设计方案。现场数据测试表明该算法具有良好的优化性能和实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
列生成论文参考文献
[1].商宇.基于列生成算法的品种柔性需求下的订单分配计划[J].物流工程与管理.2019
[2].贾树晋,杜斌.板坯设计的列生成与网络最大流两阶段优化算法[J].冶金自动化.2019
[3].李瑞阳,王智学,何红悦,邓巧雨.基于列生成算法的无人机任务分配[J].指挥与控制学报.2019
[4].申杰.基于列生成算法的新建高铁列车开行方案优化研究[D].北京交通大学.2019
[5].马宇彤.利用机器学习改进列生成算法求解多集装箱装载问题[D].华南理工大学.2019
[6].许仲豪,杜鹏.基于列生成的城市轨道交通乘务计划优化编制方法研究[J].铁道学报.2019
[7].丛伟杰,孙绘.求解加权最小闭包球问题的列生成算法[J].吉林大学学报(理学版).2018
[8].周炳海,王科.带队列约束的RHFS列生成调度算法[J].东北大学学报(自然科学版).2018
[9].李瑞阳,王智学,何红悦.基于列生成算法的无人机任务分配问题研究[C].第六届中国指挥控制大会论文集（上册）.2018
[10].张雪芳.基于列生成算法的柔性车间调度研究[D].浙江工业大学.2018
论文知识图
