合理的物流园区功能区布局有助于提高物流作业效率、降低物流成本.在考虑碳排放影响基础上,提出一种结合拓展环境负荷模型(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)与系统布局规划理论(Syste...合理的物流园区功能区布局有助于提高物流作业效率、降低物流成本.在考虑碳排放影响基础上,提出一种结合拓展环境负荷模型(Stochastic Impacts by Regression on Population,Affluence,and Technology,STIRPAT)与系统布局规划理论(Systematic Layout Planning,SLP)的物流园区布局优化方法,针对物流园区的功能布局需求,采用Kaya扩展恒等式与对数平均迪氏指数模型(Log Arithmic Mean Divisia Index,LMDI)进行因素选择及分解,通过构建STIRPAT碳排放模型,对员工规模、产业结构、能源结构及能源强度等因素进行回归分析,探讨物流园区碳排放的影响机理.然后,以改进SLP法为依据,采用灰色预测模型划分货运需求状态并基于马尔科夫链进行预测结果修正,以货运搬运成本最小、综合相关性最大、碳排放量最低为优化目标,采用多种群遗传算法进行布局优化方案求解.实例分析结果表明:物流园区布局优化时,非物流关系及综合相关性分析中需要考虑与园区运营及运输组织相关的产业结构和能源强度因素,与非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NGGA-Ⅱ)求解的对比分析结果显示,采用STIRPAT-SLP方法所得到的布局方案更符合物流作业的流程关系,在求解收敛速度、优化目标的兼顾性以及实际布局的合理性等方面具有相对优越性,更符合物流园区功能区布局的实际需求.展开更多
数独是一个难以求解的整数规划问题,可以通过实数编码的方式去除整数约束的限制,将整数规划模型转化为一个ℓ_(0)范数极小化模型.已有算法大多是求解松弛的ℓ1范数极小化模型,只能求解部分数独问题.本文证明对于数独这样一个特殊的问题,ℓ_...数独是一个难以求解的整数规划问题,可以通过实数编码的方式去除整数约束的限制,将整数规划模型转化为一个ℓ_(0)范数极小化模型.已有算法大多是求解松弛的ℓ1范数极小化模型,只能求解部分数独问题.本文证明对于数独这样一个特殊的问题,ℓ_(q)(0<q<1)范数极小化模型等价于ℓ_(0)范数极小化模型,同时用ℓ_(1/2)-SLP(sequential linear programming)算法求解ℓ_(1/2)范数极小化模型.数值实验表明该方法可以求解更多的数独问题,本文从时间和成功率两方面验证了算法的高效性.展开更多
文摘数独是一个难以求解的整数规划问题,可以通过实数编码的方式去除整数约束的限制,将整数规划模型转化为一个ℓ_(0)范数极小化模型.已有算法大多是求解松弛的ℓ1范数极小化模型,只能求解部分数独问题.本文证明对于数独这样一个特殊的问题,ℓ_(q)(0<q<1)范数极小化模型等价于ℓ_(0)范数极小化模型,同时用ℓ_(1/2)-SLP(sequential linear programming)算法求解ℓ_(1/2)范数极小化模型.数值实验表明该方法可以求解更多的数独问题,本文从时间和成功率两方面验证了算法的高效性.
