不确定条件下的移动设施规划与调度优化研究

发布时间：2017-05-19 21:33

  本文关键词：不确定条件下的移动设施规划与调度优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动设施指的是既可以像传统固定设施一样为周边的顾客提供服务,又可以像普通车辆一样灵活改变地理位置的设施。依靠其低成本以及能够灵活改变服务地点的特性,移动设施在通信、医疗、公共服务、抗险救灾等多个领域得到了广泛的应用。移动设施规划与调度计划的优劣直接决定其整体的绩效表现,而与之相关的学术研究却仍处于初级阶段。因此,移动设施系统的优化设计是物流与供应链网络规划领域中的一项重要课题。本论文针对不确定条件下的移动设施规划与调度问题展开相关研究,旨在运用随机规划和鲁棒优化等运筹学方法分别对随机需求下的移动设施路径规划与调度问题、随机条件下的应急移动设施重新部署问题和不确定需求下的移动设施车队规模问题进行建模分析,提出相应的两阶段随机规划模型和两阶段鲁棒优化模型,结合问题自身特点提出了增强型的L型算法和两层次割平面算法,并通过数值实验对算法效率和模型有效性进行了评估分析。不同于已有的确定性移动设施路径与调度问题,本论文考虑不确定性需求并提出了移动设施路径规划与调度问题的两阶段随机规划模型。在算法设计上,通过添加下界不等式约束、分解最优性割约束以及松弛停机间隙等措施对传统L型算法进行改进。通过一系列数值实验对算法的计算效率和改进措施的有效性进行评估,并量化分析了运用两阶段随机规划模型处理不确定性需求的必要性。本论文将移动设施多周期规划的理念引入到应急服务系统规划领域,提出了应急移动设施重新部署问题的两阶段随机规划模型,并且考虑了应急移动设施返回系统时间和应急服务需求的随机性对重新部署决策的影响。通过数值实验量化分析了模型有效性和引入随机返回时间信息对系统的整体绩效和鲁棒性的影响。针对不确定需求下的移动设施车队规模问题,本论文采用多面体不确定参数集来刻画不确定性需求,提出了该问题的两阶段鲁棒优化模型。在算法设计上,提出了一种增强型两层次割平面算法,分别从提高主问题下界收敛水平和缩短补偿问题求解时间两方面对算法进行改进,并通过数值实验对算法效率和模型有效性进行评估。
【关键词】：移动设施 路径规划 不确定性 随机规划 鲁棒优化
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F252;TP18;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-27
• 1.1 研究背景及意义8-13
• 1.2 研究现状13-25
• 1.2.1 移动设施路径规划与调度问题13-17
• 1.2.2 应急移动设施重新部署问题17-19
• 1.2.3 移动设施车队规模问题19-20
• 1.2.4 建模工具与算法设计20-25
• 1.3 研究内容及论文结构25-27
• 第2章 考虑随机需求的移动设施路径规划与调度问题27-51
• 2.1 引言27-28
• 2.2 问题建模28-32
• 2.2.1 问题描述28-30
• 2.2.2 数学模型30-32
• 2.3 算法设计32-40
• 2.3.1 下界不等式约束35-37
• 2.3.2 分解最优性割约束37-38
• 2.3.3 松弛停机间隙38-39
• 2.3.4 E-LS算法的流程39-40
• 2.4 数值实验40-50
• 2.4.1 参数设定40-42
• 2.4.2 算例生成42
• 2.4.3 实验结果42-50
• 2.5 本章小结50-51
• 第3章 随机条件下的应急移动设施重新部署问题51-72
• 3.1 引言51-53
• 3.2 问题建模53-58
• 3.2.1 第一阶段问题与模型54-55
• 3.2.2 第二阶段问题与模型55-57
• 3.2.3 确定性等价模型57-58
• 3.3 算法设计58-61
• 3.3.1 分解最优性割约束58-59
• 3.3.2 下界不等式约束59-60
• 3.3.3 E-LS算法的流程60-61
• 3.4 数值实验61-70
• 3.4.1 参数设定61
• 3.4.2 小型算例分析61-65
• 3.4.3 算例生成65
• 3.4.4 算法有效性分析65-70
• 3.5 本章小结70-72
• 第4章 考虑需求不确定性的移动设施车队规模问题72-102
• 4.1 引言72-73
• 4.2 问题建模73-81
• 4.2.1 问题描述73-77
• 4.2.2 确定性模型77-78
• 4.2.3 两阶段鲁棒优化模型78-81
• 4.3 算法设计81-89
• 4.3.1 主问题求解算法83-84
• 4.3.2 补偿问题求解算法84-88
• 4.3.3 两层次割平面算法88-89
• 4.4 数值实验89-101
• 4.4.1 参数设定89-90
• 4.4.2 算例生成90
• 4.4.3 算法效率分析90-94
• 4.4.4 管理学分析94-101
• 4.5 本章小结101-102
• 第5章 总结与展望102-105
• 5.1 论文总结102-103
• 5.2 主要创新点103-104
• 5.3 研究展望104-105
• 参考文献105-114
• 致谢114-116
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果116

【参考文献】

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本文编号：379945