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郭秀萍: 作品数：20 被引量：95H指数：6; 供职机构：西南交通大学经济管理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金重庆市教育委员会科学技术研究项目更多>>; 相关领域：经济管理自动化与计算机技术机械工程理学更多>>

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用改进的MOEA/D算法求解微电网电力调度多目标优化问题被引量：14: 2020年; 针对包含可再生能源发电装置,微型燃气轮机(microturbine,MT),燃烧电池(fuel cell,FC)以及镍氢电池(nickel-metal hydride battery,Bat)的典型低压微电网电力调度多目标优化问题,文章提出一种改进的基于分解的多目标进化算法IMOEA/D(improved multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition),最小化发电成本和污染物气体排放量.IMOEA/D算法将多目标问题按照切比雪夫权重射线均匀展开分解为若干子问题进行优化;基于Pareto占优概念以及模糊聚类策略更新子问题非劣解,引入基于欧氏距离的解的稀疏度评估法对非劣解保留集进行更新和对其储存空间大小进行控制.最后,将提出的算法与其它进化算法如GA(遗传算法)和AMPSO(自适应改进粒子群优化算法)等分别进行单多目标性能比较,结果表明,IMOEA/D算法在多目标优化性能比较中能较稳定的得到质量更高,范围更广,分布更均匀的非劣解保留集,即该算法在解搜索的深度和广度上都有较好的表现.; 罗顺根郭秀萍; 关键词：微电网电力调度多目标优化

求解随机拆卸线平衡问题的改进人工蜂群算法被引量：3: 2018年; 考虑拆卸时间不确定，以最少工作站开启数量、负荷均衡、尽早拆除有危害和高需求零部件为目标，建立随机拆卸线平衡问题优化模型，并提出一种改进人工蜂群算法。在雇佣蜂、观察蜂开采蜜源阶段，采用变邻域深度搜索策略，通过系统改变邻域结构以增强开采能力；在侦察蜂探索蜜源阶段，构建基于左右变异机制的全局学习策略，以提高探索蜜源质量加速跳出局部最优。最后，通过求解不同规模算例并与其他算法对比，验证所提算法的优越性。; 王书伟郭秀萍周玉莎; 关键词：人工蜂群算法

考虑决策者风险偏好的微电网多目标区间优化: 2023年; 为使包含可再生能源在内的微电网的发电成本和气体污染物排放量最小,首先,建立了日前24小时多目标区间优化模型,同时引入区间可能度以处理不确定性变量,并转换该模型以满足决策者的风险偏好。其次,根据模型特点,设计解的初始化和修正元启发式策略,并提出一种基于模糊隶属度和切比雪夫函数混合分解的多目标进化算法MOEA/HD求解该模型。最后,通过算例仿真,验证了与其他算法相比,MOEA/HD算法效率更高,能得到质量更好、范围更广、分布更均匀的非劣解集。; 罗顺根郭秀萍; 关键词：微电网多目标优化电力调度风险偏好

第Ⅱ类拆卸线平衡问题建模及优化被引量：4: 2019年; 环境资源问题日益凸显、人们环保意识的增强以及经济利益的驱动,促使社会进行废旧产品回收再利用,以发展绿色经济。拆卸作为回收再利用过程中的核心环节,采用流水线的方式组织产品精细化拆卸,可实现资源最大化价值。然而,零部件作业任务在流水线上分配排序过程复杂,各工作站上的作业负荷需保持相对均衡,才能保证拆卸线高效运行。为此,本文在拆卸线工作站数量固定的情况下,以最短节拍时间和均衡任务在工作站上的分配为目标,建立第Ⅱ类拆卸线平衡问题优化模型,并提出一种并行动态邻域深度搜索算法进行求解。所提算法采用动态搜索机制实现解在各邻域结构集内的并行深度搜索;通过设置扰动阈值对解实施干扰,以加快跳出局部最优;在节拍时间调整过程中,采用基于二分法的定界策略,以实现向最优节拍时间的快速靠拢。最后,通过不同规模算例验证了模型的有效性以及算法的高效性。; 王书伟郭秀萍刘佳

无接触式“卡车+无人机”联合配送问题研究被引量：15: 2022年; 新型冠状病毒(简称“新冠”)因其高传染性,在隔离措施下进行应急物资配送时避免接触是一大难题。考虑无人机具有无人参与,可做到无接触的特点,提出“卡车+无人机”联合配送模式。构造三阶段求解方法,第一阶段,采用改进K-means算法对客户点进行归类,选出卡车配送点;第二阶段,采用模拟退火算法以旅行商问题为背景对卡车配送路线进行确定;第三阶段提出尾部客户判断法改进模拟退火算法对无人机飞行路线进行确定。三个阶段均采用C++编程进行实现。算例测算结果表明,“卡车+无人机”联合配送模式相较于卡车单独配送可有效提高配送效率,减少配送成本;尾部客户判断法可显著提高算法收敛速度。; 杨双鹏郭秀萍高娇娇

卡车-无人机混合配送的两阶段求解方法被引量：8: 2022年; 利用无人机成本低、受地面交通状况影响少的特点,考虑卡车-无人机混合配送路径优化问题,在多卡车同时配送且存在单个包裹重量超出无人机最大载重情形下,构建问题模型,并提出两阶段求解方法。第一阶段,采用变邻域模拟退火算法求解载重约束下卡车车辆路径问题,为货物指派配送车辆并确定需要的卡车数量;第二阶段,设计一种自适应K-means聚类方法,对每辆卡车运送包裹的目的地进行聚类,聚类中心即移动配送点,也是无人机发射点,再对无人机配送路径和卡车行驶路径进行协同优化,实现成本最小化。两个阶段均采用Python编程实现。仿真结果表明,本文提出的方法较文献中的方法具有更好的优化效果和普适性。; 孟姗姗郭秀萍

卡车与无人机联合配送模式下物流调度的优化研究被引量：21: 2021年; 无人机以其体积小、成本低、速度快、直线飞行等优势被越来越多地用于农村电商物流配送。考虑无人机续航里程约束和装载量限制,提出一种卡车-无人机联合配送模式,并设计三阶段规划求解方法。首先,采用改进的K-means聚类算法对客户进行分类,将聚类中心作为卡车配送点;第二阶段,基于旅行商问题模型确定卡车经过所有配送点的最优行驶路线;第三阶段,构建每个配送点续航和容量约束下无人机的路径优化问题并求解,实现以较低成本将货物送达客户;最后,采用C++编程和CPLEX实现提出方法。算例仿真结果说明:卡车-无人机联合配送模式较卡车单独配送模式以及文献中提出的联合配送模式能够更高效地完成货物配送。; 郭秀萍胡运霞

随机混流U型拆卸线平衡排序问题多目标进化算法优化被引量：4: 2017年; 针对混流U型拆卸线平衡排序问题,考虑拆卸时间不确定,建立了该问题最小拆卸线平均闲置率、尽早拆卸危害和高需求零部件、最小化平均方向改变次数的多目标优化模型,并提出一种基于分解和动态邻域搜索的混合多目标进化算法(Hybrid Multi-objective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition,HMOEA/D)。该算法通过采用弹性任务分配策略、动态邻域结构和动态调整权重以保证解的可行性并搜索得到分布较好的非劣解集。最后,仿真求解实验设计技术(DOE)生成的测试算例,结果表明HMOEA/D较其它算法能得到更接近Pareto最优、分布更好的近似解集。; 谷新军郭秀萍; 关键词：PARETO最优解集

存在产品互斥和车辆匹配的多中心开环车辆路径问题被引量：14: 2016年; 在企业自身运力有限及旗下多个配送中心运力不均的情形下,考虑多产品、多车型、产品互斥性和产品-车辆匹配等因素,提出了多中心、多车型、存在车辆租赁和共享的开环车辆路径问题,并建立其非线性规划模型。基于"分段处理,整体优化"的思想,设计了一种基于多次扫描操作和阶段信息反馈的"两阶段自适应遗传算法"。以重庆天友乳业物流分公司业务数据为例,验证了模型的可行性和有效性。最后,对模型参数进行了灵敏度分析。; 刘家利郭秀萍; 关键词：多中心遗传算法

求解机器人制造单元调度问题的化学反应优化算法被引量：3: 2017年; 针对多类型工件加工机器人制造单元调度NP难题,提出一种局部搜索的化学反应优化算法。该算法采用基于迭代次数的线性排序选择,维持解的多样性;构建紧后工件阻塞时间最小化交换的邻域结构加快收敛速度。此外,该算法主要参数由正交试验获得。通过求解随机产生的算例,仿真结果表明,化学反应优化算法优于遗传算法,提出算法较化学反应优化算法能更有效地搜索到更好解。; 赵晓飞郭秀萍; 关键词：局部搜索

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