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关于集装箱装船顺序的多目标整数规划优化模型的研究论文.pdf

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简介：
本文研究了集装箱装船时面临的多目标优化问题，并提出了一种基于整数规划的方法来解决这些问题。通过建模和算法设计，旨在提高装载效率和船舶运营效益。 为了应对集装箱堆场装船顺序的问题，根据实际的船舶与配载情况，并考虑了集装箱航程及装载位置的影响，以减少集装箱堆场翻箱率、降低船舶卸货时的翻箱率以及确保装船后的稳性为目标，构建了一个多目标规划模型。同时利用粒子群算法设计了解决方案，并通过MATLAB进行了仿真实验。实验数据显示，该模型具有一定的合理性和可行性。

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  • 关于集装箱装船顺序的多目标整数规划优化模型的研究论文.pdf
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    本文研究了集装箱装船时面临的多目标优化问题，并提出了一种基于整数规划的方法来解决这些问题。通过建模和算法设计，旨在提高装载效率和船舶运营效益。 为了应对集装箱堆场装船顺序的问题，根据实际的船舶与配载情况，并考虑了集装箱航程及装载位置的影响，以减少集装箱堆场翻箱率、降低船舶卸货时的翻箱率以及确保装船后的稳性为目标，构建了一个多目标规划模型。同时利用粒子群算法设计了解决方案，并通过MATLAB进行了仿真实验。实验数据显示，该模型具有一定的合理性和可行性。
     
  • 关于双层规划模型粒子群优化算法的研究论文.pdf
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    本研究论文深入探讨了基于粒子群优化（PSO）算法在解决复杂双层规划问题中的应用与改进策略，旨在提升决策质量和求解效率。通过理论分析和实验验证，提出了一种新颖的混合优化框架，有效克服传统方法的局限性，为多领域实际问题提供高效解决方案。 论文研究了求解双层规划模型的粒子群优化算法。
     
  • 关于超大型集装箱船风载荷系数的研究（2014年）
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    本文深入探讨了超大型集装箱船在不同海况下的风载荷特性，并提出了一套适用于此类船舶设计与建造过程中的风载荷系数计算方法。研究基于2014年的数据和模型，为船舶结构安全性和经济性优化提供了重要依据。 以一艘16000箱的集装箱船为研究对象，在Fluent软件上建立计算模型，对船体水线以上结构表面风场及风压进行数值模拟，并获得相应的风载荷系数。通过与规范方法以及Isherwood方法的结果对比分析发现：随着风向角的变化，结构表面积累的风载系数变化显著；CFD（Computational Fluid Dynamics）数值模拟得出的数据略低于规范计算结果，但Isherwood方法同样具有较高的精度。文中提出的方法能够根据实际海况条件确定最不利的风倾力矩，在船舶稳性设计和校核中有着重要的应用价值。
     
  • 关于改进NSGA-Ⅱ的多目标优化方法的研究论文.pdf
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    本文提出了一种改进的NSGA-Ⅱ算法，用于提高多目标优化问题的求解效率和精度。通过实验证明了该算法的有效性和优越性。 为解决传统多目标优化算法在处理多个子目标时不同时达到最优的问题，本段落提出了一种基于改进的非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的方法。该方法以多目标优化遗传算法为基础，并采用多输入多输出反向传播神经网络作为适应度函数评价体系，确保算法能够快速收敛并找到全局最优解集。在建模前对实验数据进行主成分分析，以此来减少计算时间和降低算法复杂性。通过在进化过程中引入正态分布交叉算子（NDX）和改进的自适应调整变异算子，实现了多个目标的同时优化，并确保Pareto最优解集能够快速且准确地获取。 为了验证改进NSGA-Ⅱ算法的有效性和优越性，本段落使用UCI数据集进行了仿真实验。实验结果表明，在精度、收敛速度以及稳定性方面，该方法均优于其他常用多目标优化算法。
     
  • 集装箱船舶3D模型
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    本产品为高度精确的集装箱船舶3D模型，适用于各种设计软件。它拥有详细的结构和逼真的外观，广泛应用于海事规划、教育及娱乐等领域。 集装箱船3D模型适用于集装箱船的设计。
     
  • 关于基于进化多目标优化的自步学习方法的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了一种新颖的自步学习方法，该方法结合了进化多目标优化技术，旨在提高机器学习模型在复杂环境下的适应性和性能。通过模拟自然选择过程中的竞争与合作机制，有效解决了传统算法在处理多目标问题时遇到的挑战，为人工智能领域提供了新的研究视角和实用解决方案。 自步学习是最近提出的一种新的机器学习技术，它模仿了人类的学习过程。在人类的学习过程中，人们通常会从简单的概念开始学起，然后逐渐过渡到更复杂的内容。
     
  • 关于船舶调度优化问题的研究论文
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    本研究论文深入探讨了船舶调度中的优化策略，旨在通过算法改进和模型构建来提高港口运营效率与经济效益。 船舶调度的优化问题论文探讨了港口之间船舶调度的问题。
     
  • 关于ROS环境下多目标A*路径规划算法的改进研究论文.pdf
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    本文针对ROS环境下的多目标A*路径规划问题，提出了一种改进算法，旨在提高路径规划效率与适应性，并通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 刘祎然和魏世民提出了一种基于ROS环境的改进A*算法，用于移动机器人的连续多目标路径规划问题。他们首先分析了传统A*算法的基本原理，并在此基础上进行了优化改进。通过仿真测试验证了该改进算法的有效性。
     
  • 关于物流中心选址的多目标优化模型研究（2011年）
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    本文于2011年探讨了针对物流中心选址问题构建多目标优化模型的方法，并分析其应用效果。通过综合考虑成本、服务范围等因素，提出了一套有效的决策支持方案。 物流中心选址的多目标优化模型研究 一、选址问题的基本概念与理论 选址问题是古老的数学难题之一，包括连续型的平面选址问题和离散型的网络选址问题，其主要目的是寻找一个或多个供应点以最小化到需求点的距离成本。在单个供应点的情况下，已有成熟的模型如重心法和KH模型等可供使用；然而，在多供应点的情形下，数学上的挑战仍然存在，并且缺乏实用计算方法。 二、物流中心选址模型的构建 本段落研究的是在一个经纬型网络中选择一个或多个物流中心的位置问题。目的是使这些物流中心与各需货点之间的连接费用最少。具体工作分为两个部分： 1. 基本模型：考虑单个物流中心的情况，将运行时间转化为距离约束条件，从而形成带约束的选址问题。 2. 确定最佳物流中心数目：这个问题可以被理解为如何用最少的数量来覆盖所有需货点。 三、多目标优化的概念 在进行物流中心选址时需要综合考虑多个目标，如运输费用最小化和运输时间最短化。通常使用吨公里数来衡量运输成本，并且最大距离确定了运输时间。 四、物流中心选址模型的算法研究 本模型的研究重点在于设计实际可行的计算方案。基于现有选址问题理论与方法建立了新模型求解途径，所建立的方法具有操作简便和效果显著的特点，在理论上也是严格的，能够提供精确最优解。该算法预计有广泛的应用前景，并可以为运输、供销及物流系统部门提供参考。 五、实际应用中的因素考量 在确定物流中心位置时需要考虑的因素包括： 1. 确定合适的物流中心数量。 2. 在满足需求的情况下尽可能降低运输成本。 3. 保证服务效率的前提下，尽量缩短货物的运输时间。 六、案例背景 研究中设定的是一个经纬型网络环境。这种道路布局模式广泛应用于城市规划和工厂选址等场景中，其特点是东西向与南北向的道路规则分布。在这种环境下需要建立物流中心来满足各需求点的需求。 七、模型的创新与优势 本段落所提出的模型具有以下几点创新性和优点： 1. 提出了一种适用于实际物流情况下的多目标优化模型。 2. 研究并提出了解决实际物流中心选址问题的有效计算方案。 3. 模型具备严格的理论基础，并能提供精确最优解。 4. 预计该算法的应用范围广泛，能够带来显著的经济效益和社会效益。 八、结论 通过研究和实践证明，本模型及其算法为解决物流中心选址提供了科学依据。这将有助于提升运输、供销及物流系统的管理技术与供应链效率，并对实际操作具有重要的指导意义。
     
  • 关于机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了一种改进的中心粒子群算法，专门用于解决机械工程中的复杂多目标优化问题。通过引入Pareto最优解的概念，该算法能够在多个评价标准间寻找最佳平衡点，有效提升机械设计和制造过程的效率与性能。 为了解决基于权重法的多目标算法在处理约束多目标问题上的不足，本段落将中心粒子群算法与Pareto解集搜索算法相结合，提出了一种新的Pareto多目标中心粒子群优化方法。通过应用这种方法来改进气门弹簧模型的设计，实验结果表明该方法能够快速且准确地收敛到Pareto最优解，并使这些解在目标域中均匀分布于整个Pareto最优区域。