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全渠道电商库存路径及定价问题优化研究

交通运输系统工程与信息 2024年第4期24卷 223-230页

作者：杨华龙石兴江辛禹辰大连海事大学交通运输工程学院辽宁大连116026

针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并... 详细信息

针对全渠道模式下电商库存路径及定价问题,考虑各前置仓需求不确定因素,本文提出一种按照不同售卖渠道的商品差异化定价策略,通过设置电商关于需求不确定风险态度的保守系数,构建以总利润最大化为目标的混合整数非线性鲁棒优化模型,并设计自适应模拟退火粒子群算法进行求解。选取含有10个和20个前置仓的两组算例,验证本文模型算法的适用性和有效性。实验分析结果显示,相比于统一定价,差异化定价可以提高电商总利润分别约5%和6%。敏感性分析结果表明,提升线上客户的线下购物体验以增加线上自提渠道客户数量,并组织线上营销活动以提高线上客户对电商促销努力的敏感度,能给电商带来更高的利润;掌控未来市场波动风险并准确预测需求信息以降低电商保守系数和需求最大偏离系数,亦可提高电商总利润。研究结论可为电商制定前置仓库存配送路径策略与各渠道商品定价方案提供参考。

关键词：物流工程库存路径及定价问题鲁棒优化模型全渠道电商自适应模拟退火粒子群算法

基于自适应模拟退火PSO算法建筑管道布置研究

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系统仿真学报 2018年第5期30卷 1941-1949页

作者：王长涛孙晓彤韩忠华朱毅沈阳建筑大学信息与控制工程学院沈阳110168

为解决建筑空间下的管道自动布置问题,建立了建筑环境和管道数学模型,将管道长度、弯头数、敷设区域作为评价指标。采用自适应模拟退火粒子群算法对管道进行优化,该算法引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子... 详细信息

为解决建筑空间下的管道自动布置问题,建立了建筑环境和管道数学模型,将管道长度、弯头数、敷设区域作为评价指标。采用自适应模拟退火粒子群算法对管道进行优化,该算法引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子最优位置的策略,以增强算法跳出局部极值的能力。设计了一种基于选择概率代价的初始种群建立方法,提高初始解的质量。通过仿真实验,将该算法与标准粒子群算法进行比较,结果表明自适应模拟退火粒子群算法在解的质量上有显著的提高。

关键词：建筑管道自动布置自适应模拟退火粒子群算法模拟退火选择概率

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考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划

电测与仪表 2022年

作者：左逸凡李伟豪杨伟南京理工大学自动化学院

针对电动汽车(Electric Vehicle， EV)充电站选址定容问题，提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先，通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(Latin Hypercube Sampling， LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。... 详细信息

针对电动汽车(Electric Vehicle， EV)充电站选址定容问题，提出了一种考虑充电负荷时空分布特性的EV充电站规划模型。首先，通过动态Floyd算法结合拉丁超立方抽样法(Latin Hypercube Sampling， LHS)建立了EV的时空充电负荷预测模型。其次，从用户满意度的角度出发，以EV充电站和用户双方的成本最小为目标，采用Voronoi图与自适应模拟退火粒子群算法(Adaptive Simulated Annealing Particle Swarm Optimization， ASAPSO)确定充电站的服务范围、最优数量/位置以及各站点快充/慢充充电桩配置数目，建立了EV充电站选址定容模型。最后，通过对北方某市的部分城区进行规划，验证了模型的有效性。

关键词： EV充电站时空充电负荷预测选址定容自适应模拟退火粒子群算法

基于LASSO-ASAPSO-LSTM的双曲拱坝缺失位移数据恢复

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水电能源科学 2024年第12期42卷 128-132页

作者：黄民水邓志航张健蔚武汉工程大学土木工程与建筑学院湖北武汉430074 武汉工程大学绿色土木工程材料与结构湖北省工程研究中心湖北武汉430074

由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因,存在数据缺失现象,导致大坝的安全评估无法得到保障。为此,提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型,采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝... 详细信息

由于设备故障或无线传输过程中的数据包丢失等原因,存在数据缺失现象,导致大坝的安全评估无法得到保障。为此,提出了一种基于深度学习的双曲拱坝缺失位移数据恢复模型,采用最小绝对值收缩和选择算子法(LASSO回归算法)从建立的18个大坝位移影响因子中筛选出影响较为显著的环境因子;基于长短期记忆神经网络(LSTM)搭建了大坝缺失数据恢复模型;采用自适应模拟退火粒子群算法(ASAPSO)对LSTM的3个超参数进行了优化;最后,依托湖南省资兴市东江大坝累计14年(2000~2014年)的监测数据,对所提方法的计算精度和计算效率进行了验证。结果表明,ASAPSO的引入使该模型的恢复精度和效率优于常规的机器学习算法,为大坝安全监测缺失数据的准确恢复提供了有力工具。

关键词：混凝土双曲拱坝缺失位移恢复长短期记忆神经网络结构健康监测 LASSO回归自适应模拟退火粒子群算法

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建筑管道系统自动布置优化方法研究

建筑管道系统自动布置优化方法研究

作者：孙晓彤沈阳建筑大学

学位级别：硕士

在建筑系统中,如果梁板柱是一栋建筑的骨干支架,那么建筑管道便是保证整个系统正常运行的“血管”,只有建筑管道正常运行,才得以水、暖、电功能的正常使用。同时建筑管道设计的好坏直接影响建筑物的质量和经济成本。建筑管道的设计类似... 详细信息

在建筑系统中,如果梁板柱是一栋建筑的骨干支架,那么建筑管道便是保证整个系统正常运行的“血管”,只有建筑管道正常运行,才得以水、暖、电功能的正常使用。同时建筑管道设计的好坏直接影响建筑物的质量和经济成本。建筑管道的设计类似路径规划,是基于二维平面或三维空间中寻找满足约束条件的管道路径。由于建筑管道所涉及的专业不同,约束条件不同且繁杂,管道数量庞大,设计空间形式多变,现阶段还主要依靠经验丰富的专家去设计,与整个建筑在利用先进技术方面相比严重滞后,并已成为建筑设计发展进步的制约,是一项亟待解决的技术难题。所以在三维空间中寻找一种自动化的解决管道优化布置问题的快速而有效的方法,从而提高管道设计效率和设计质量,减少经济成本。具有重要的理论意义和实际应用价值。本文针对三维建筑管道自动布置与优化问题,首先分析其三维建筑环境特点,建立三维建筑环境和管道模型,然后从建筑管道的自动生成问题和管道路径的优化问题两个方面进行深入研究。在优化方法方面,由于管道布置设计类比于路径规划问题,属于组合优化NP-hard问题,运用传统算法很难在确定时间内取得较满意的解。因此,本文采用智能进化算法进行优化,可以在较短的时间内搜索出质量较高的解。主要研究内容如下:(1)本文首先对建筑设计阶段的具体内容流程做以概述,并对计算机辅助设计的发展进行介绍。根据建筑环境和管道的特点建立了建筑环境及管道模型,并提出了基于中间点法生成管道路径的方法。分别采用遗传算法和粒子群算法对三维建筑管道进行优化,经仿真验证了算法的有效性和可行性。(2)为了提高算法避免陷入局部极值的能力及提高管道布置效率,本文提出了一种自适应模拟退火粒子群算法(Adaptive Simulated Annealing Particle Swarm Optimization algorithm,ASAPSO)对管道进行优化,该算法引入随适应值大小自适应调整进化参数及结合模拟退火算法调整粒子最优位置的策略,以增强算法跳出局部极值的能力。为进一步提高算法的搜索效率,设计了一种基于选择概率代价的初始种群建立方法,有效指导初始种群的生成,提高初始解的质量。通过仿真实验,将该算法与标准PSO算法进行比较,结果表明,自适应模拟退火粒子群算法在解的质量上有显著的提高。(3)在建筑管道设计中既存在着单管道的优化布置问题,也存在着多管道的优化布置问题。本文针对建筑管道系统中多管道和干-支管管道的布置问题进行研究。为改善多管道布置优化效果,对罚函数模型及初始种群的生成做以改进,并对多管道布置的约束进行处理,运用改进后的算法进行多管道布置的仿真实验,仿真结果显示多管道顺序布置结果理想;对建筑干-支管管道布置问题进行研究,提出了一种基于协同进化思想的粒子群优化算法(CO-evolutionary Adaptive Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,CASAPSO)该算法将干-支管道分解,并对干管的适应度函数做以改进,以分支点位置为优化目标进行多种群协同进化,应用该算法进行仿真实验结果理想。(4)最后对本文所做的所有工作进行整理总结,并展望今后的工作及需要后续研究的问题。

关键词：三维建筑管道优化布置自适应模拟退火粒子群算法罚函数改进协同进化