Главная Содержание монографий Методы оптимизации в транспортном процессе. Меламед И. И. (1991, 164с.)

Вопрос-ответ

Можно ли в основания науки включать личностное знание, интеллектуальную инициативу, научно-исследовательскую программу и тематику исследований В...
Что такое социальное познание и каковы его основные модели Говоря о понятии «социальное познание», следует иметь в виду два его основных аспекта: а)...
Чем различаются наука и искусство Искусство в отличие от науки — это особая форма общественного сознания, связанная с рождением художественных образов,...
Что такое понимание Обыденность понимания, иллюзия легкой, почти автоматической его достижимости долгое время затемняло его сложность и комплексный...

Разместить рекламу на сайте

Методы оптимизации в транспортном процессе. Меламед И. И. (1991, 164с.)

Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
Материал из категории  Содержание монографий (логистика, транспорт)
17.12.2012 07:29

Ссылка

Меламед И. И. Методы оптимизации в транспортном процессе // ИНТ ВИНИТИ. Сер. Организация управления транспортом,— 1991.— 10.— С. 1 —164. 

Аннотация 

Транспортный процесс рассматривается как состояние логистической системы. Оптимизация функционирования такой системы приводит к использованию широкого класса малоизученных математических задач оптимизации. Обзору таких задач, методов их решения и применениям их в транспортном процессе посвящена предлагаемая работа.

Изучаются многокритериальные задачи о кратчайших путях, потоках в сетях, маршрутизации и размещении, а также многопродуктовые, динамические, нелинейные транспортные задачи и задачи синтеза транспортных сетей.

По вопросам ознакомления с отдельными частями книги в электронном виде – обращаться email

 

СОДЕРЖАНИЕ 

 

Введение

3

1. Транспортный процесс. Логистические системы

4

1.1. Основные понятия и терминология

4

1.2. Логистические системы

6

1.3. Взаимодействие отправителя и получателя с транспортной организацией

7

2. Задачи многокритериальной оптимизации

8

2.1. Основные понятия. Оптимальность

8

2.2. Принципы оптимальности. Общие сведения об алгоритмах оптимизации

10

2.3. Принятие решений в условиях неопределенности и многокритериальные задачи

13

3. Алгоритмы решения многокритериальных задач

17

3.1. Многокритериальный симплекс-метод

17

3.2. Сужение множества решений. Выбор компромиссного решения

29

3.3. Адаптивный алгоритм ветвей и границ

33

3.4. Метод ветвей и границ решения многокритериальных задач линейного булева программирования

39

4. Преобразования дискретных минимаксных задач

43

4.1. Преобразование булевых минимаксных задач в минисуммные

44

4.2. Сведение многокритериальных задач к однокритериальным

45

4.3. Строгая эффективность и оптимальность

50

4.4. Минисуммный и минимаксный критерии

53

5. Многокритериальные задачи о кратчайших путях

54

5.1. Постановка задач. Эквивалентность критериев

54

5.2. Вычислительная сложность бикритериальных задач

56

5.3. Полиномиальные алгоритмы для бикритериальных задач

58

5.4. Алгоритмы решения бикритериальных задач с критериями минимум суммы

61

5.5. Ограниченная задача о кратчайшем пути

66

5.6. Многокритериальная задача о кратчайших путях с критериями минимум суммы. Алгоритм пометок

68

5.7. Многокритериальная задача о кратчайших путях с критериями минимум суммы. Симплексный алгоритм

72

6. Многокритериальные задачи о потоках в сети

78

6.1. Постановка задач

78

6.2. Максимизация величины потока при минимизации наибольшей длины пути переноса потока

82

6.3. Бикритериальные потоки. Методы параметрической оптимизации

89

6.4. Приближение выпуклых функций. Сандвич-алгоритм

92

6.5. Сетевая транспортная задача. Параметрический подход

95

6.6. Бикритериальная сетевая транспортная задача

97

6.7. Матричная транспортная задача

99

6.8. Бикритериальная задача о назначениях

102

7. Ограниченные потоки в сетях

103

7.1. Ограниченная задача о максимальном потоке

104

7.2. Потоки с косвенными ограничениями на ресурсы

113

8. Многокритериальные задачи маршрутизации и размещения

115

8.1. Многокритериальная задача коммивояжера. Эквивалентность критериев

116

8.2. Многокритериальные задачи коммивояжера. Алгоритмы

120

8.3. Немонотонное моделирование

122

8.4. Задача размещения на сетях

124

8.5. Квадратичная задача о назначениях

126

9. Логистические системы. Учет динамики и неопределенности внешних воздействий

127

9.1. Задачи управления транспортными потоками

128

9.2. Метод двухэтапной оптимизации

132

9.3. Построение оператора обратной связи

134

10. Логистические системы. Учет многопродуктовости и нелинейности

135

10.1. Многопродуктовые потоки минимальной стоимости

135

10.2. Транспортные задачи с нелинейными функциями стоимости

144

11. Проектирование оптимальных транспортных сетей

147

11.1. Постановка задачи

147

11.2. Алгоритм ветвей и границ

148

11.3. Эвристические алгоритмы

150

Заключение

151

Приложение 1

152

Приложение 2

153

Список использованных источников информации

159

 

ЛИТЕРАТУРА

 

1. Резер С. М. Управление транспортным комплексом.— М.: Наука, 1988.— 327 с.

2. Eilon S., Watson-Gandy С. D. Т., Christofides N. Distribution management // Mathematical models and practical analysis. London: Griffin., 1971.— 240 с

3. Резер С. М., Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Математические методы оптимального планирования в транспортных системах // ИНТ ВИНИТИ. Сер. Организация управления транспортом.— 1990.— 9.— 172 с.

4. Ловецкий С. Е., Житков В. А., Плотинский Ю. М. Задачи маршрутизации перевозок на транспортной сети // ИНТ ВИНИТИ. Сер. Организация управления транспортом.— 1980.— 2.— С. 74—118.

5. Daskin M. S. Logistics: an overview of the state of the art and perspectives of future research // Transp. Res,— 1985.— A19, № 5—6.— P. 383—398.

6. Golden В., Baker E. К Future directions in logistics research. // Transp. Res.— 1985.— A19, № 5—6.— P. 405—409.

7. Daughety A. F. Transportation research on pricing and regulation: overview and suggestions for future research // Transp. Res.— 1985.— A19, № 5—6.— P. 471—487.

8. Борисов В. И. Проблемы векторной оптимизации // Исследование операций: Методические аспекты.— М.: Наука, 1972.— С. 72—91.

9. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач.— М.: Наука, 1982.— 254 с.

10. Soland R. M. Multicriteria optimization: A general characterization of efficient solutions // Decision Sci — 1979.— 10, № 1.— P. 26—38.

11. Yu P. L. A class of solution for group decision problems. //Man. Sci.— 1973.— 19, № 8.— P. 936—946.

12. Charnes A., Cooper W. W. Management models and industrial applications of linear programming.— N. Y.: Wiley, 1961.— 468 с

13. Zeleny M. Linear multiobjektive programming.— N. Y., Berlin: Springer— Verlag, 1974.— 356 с

14. Юдин Д. Б. Вычислительные методы теории принятия решений.— М.: Наука, 1989.— 320 с.

15. Marcotte О., Soland R. М. In interactive branch-and-bound algorithm for multiple criteria optimization. // Man. Sci.— 1986.— 32, .№ 1.— P-61—75.

16. Bltran G. R., Rivera M. A combined approach to solve binary multicriteria problems // Nav. Res. Log. Quart.— 1982.— 29, № 2.— P. 181—201.

17. Krarup J., Pruzan P. M. Reducibility of minimax to minisum 0—1 programming problems. // Eur. J. Oper. Res.— 1981.— 6, № 1.— P. 125— 132.

18. Burkard R. E., Krarup J., Pruzan P. M. Efficiency and optimality in mini-sum, minimax 0—1 programming problems. // J. Oper. Res. Soc. 1982.— 33, № 2.— P. 137—151.

19. Кристофидес H. Теория графов. Алгоритмический подход.— М.: Мир,. 1978.— 432 с.

20. Burkard R. E., Keiding Н., Krarup L, Pruzan P. M. A relationship-between optimality and efficiency in multicriteria 0—1 programming problems // Comput. .& Oper. Res— 1981,— 8, № 2.— P. 241—247.

21. Burkard R. E., Krarup J., Pruzan P. M. Some relationship between multicriteria and parametric discrete optimization problems with bottleneck objectives // Report 83—13.— Graz: Institute fur Mathematik, Universitat,. Graz, 1983— 8 с

22. Меламед И. И., Сергеев С. И., Сигал И. X. Задача коммивояжера. Вопросы теории // Автоматика и телемеханика.— 1989.— № 9.— С. 3—33.

23. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи.— М.: Мир,— 1982.— 416 с.

24. Hansen P. Bicriterial path problems // Lect. Notes Econ. Math. Syst.— 1980.— 177.— P. 109—127.

25. Aneja Y. P., Nair K- P. K. The constrained shortest path problem // Nav. Res. Log. Quart.— 1978.— 25, № 3.— P. 549—555.

26. Climaco J. С N., Martins E. Q. V. A bicriterial shortest path algorithm. // Eur. J. Oper. Res.— 1982.— 11, № 4.— P. 399—404.

27. Martins E. Q. V. An algorithm for ranking paths that may contain cycles // Eur. J. Oper. Res.— 1984.— 18, № 1.— P. 123—130.

28. Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Статические потоки в сетях // Автомака и телемеханика.— 1987.— № 10.— С. 3—29.

29. Martins Е. Q. V. On a multicriteria shortest path problem // Eur. J. Oper. Res.— 1984.— 16, № 2.— P. 236—245.

30. Меламед И. И. Бикритериальные потоки в сетях // Тезисы докл. XI Всес. симпоз. Сист. прогр. обсспеч. решения задач оптим. планир.— М.: ЦЭМИ, 1990.— С. 120—121.

31. Bertsekas D. P., Tseng P. The relax codes for linear minimum cost network flow problems // Ann. Oper. Res— 1988.—№ 13.— P. 125—190.

32. Galil Z., Tardos E. An. 0(n2(m+n log n)log n) min-cost flow algorithm // JACM.— 1988.— 35, № 2.— P. 374—386.

33. Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Динамические потоки в сети // Автоматика и телемеханика.— 1987.— № 11—. С. 7—29.

34. Hinkle R. G., Jarvis J. J. Time minimizing flows in directed networks // Nav. Res. Log. Quart.— 1982.— 29, № 2.— P. 247—256.

35. Ловецкий С. Е., Меламед И. И., Плотинский Ю. М. Модели и методы решения задач маршрутизации на транспортной сети // ИНТ ВИНИТИ. Сер. Организация управления транспортом.— 1982.— 3.— С. 55—112.

36. Rune G. Complexity results for multicriterial and parametric network flows using a pathological graph of Zadeh// Zeit. Oper. Res.— 1988 — 32, № 1.— P. 9—27.

37. Pasch H. P. Nonlinear one-parametric minimal cost network flow problems //Oper. Res. Spectrum— 1982.— 4, № 3.— P. 129—134.

38. Burkard R. E., Hamacher H. W., Rote G. Approximation of convex functions and applications in mathematical programming // Report 89—1987 — Graz.: Inst. Math. Univ. Graz., 1987.— 30 с

39. Rote G. The convergence rate of the sandwich algorithm for approximating convex functions // Report 118—1990.— Graz.: Inst. Math. Univ. Graz, 1990.— 23 с

40. Fruhwirth В., Burkard R. E., Rote G. Approximation of convex curves with application to the bicriterial minimum cost flow problem // Eur. J. Oper. Res.— 1989.— 42, № 2.— P. 326—338.

41. Ruhe G., Fruhwirth В. в — optimality for bicriteria programs and its application to minimum cost flows // Computing— 1990.— 44, № 1.— P. 21—34.

42. Aneja P., Nair K- R. K. Bicriteria transportation problem // Manag. Sci.— 1979.— 25, № 1,— P. 73—78.

43. Aneja P., Bartra 1., Gupta S. The constrained maximum flow problem // Sci. Manag. Transp. Syst. Rev. and Version Select. Pap. Int. Confer. Transp. New Delhi. Nov. 26—28. 1980.— Amsterdam, 1981— P. 301—316.

44. Булгак А. С, Меламед И. И. Обобщение задачи о максимальном потоке // Методы оптимизации в экономико-математическом моделировании.— М.: ЦЭМИ, 1988.— С. 105—111.

45. Lawler E. L., Martel G. L. Computing maximal polymatroidal network flows // Math. Oper. Res.— 1982,— 7, № 3.— P. 334—350.

46. Бородин В. В., Ловецкий С. Е., Меламед И. И., Плотинский Ю. М. Задачи маршрутизации. Вычислительный аспект. // М.: Ин-т проблем управления, 1981.— 47 с.

47. Меламед И. И., Сергеев С. И., Сигал И. X. Задача коммивояжера. Точные методы / Автоматика и телемеханика.— 1989.— № 10.— С. 3—29.

48. Меламед И. И., Сергеев С. И., Сигал С. И., Сигал И. X. Задача коммивояжера. Приближенные алгоритмы // Автоматика и телемеханика.— 1989.— № 11.— С. 3—26.

49. Gabovich E., Melamed I. I. On constant discrete programming problems // Discr. Appl. Math,— 1980.— 2, № 3— P. 193—205.

50. Меламед И. И. Метод эквивалентных линейных преобразований в решении задачи коммивояжера // Тез. докл. X Всес. симпоз. Системы програм, обеспеч. реш. задач оптим. планир.— М.: ЦЭМИ, 1988.— С. 159—160.

51. Flnke G., Burkard R. E., Rendl F. Quadratic assignment problems // Ann. Discr. Math.— 1987.— 31.— P. 61—82.

52. Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Оптимальное управление транспортными потоками // Управление в транспортных системах. Сб. трудов.— М.: Институт проблем управления, 1985.— С. 7—13.

53. Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Оптимизация графиков движения транспортных средств // Тез. докл. научно-практич. конфер. Управление взаимодействием транспортных систем в регионе. / ДВНЦ АН СССР.— Владивосток, 1986.— С. 107—108.

54. Ловецкий С. Е., Меламед И. И. Оптимальное управление динамическими транспортными потоками при случайных возмущениях // Математические методы решения задач транспорта. Вып. 802.— М.: МИИТ, 1988.— С. 67—90

55. Меламед И. И., Петрова В. С. Оптимизация грузопотоков между СССР и ГДР через пограничные станции // Тезисы докл. Всес. школы семинара моделирования процессов управления транспортными системами / ДВО АН СССР.— Владивосток, 1989.— С. 17—18.

56. Gersht A., Shulman A. A new algorithm for the minimum cost multicom-modity flow problem // Proc. 26 conf. Die. and Cont. Los. Angeles.— 1989. — P. 748—758.

57. Zenios S. A., Mulvey J. M. A distributed algorithm for convex network optimization problems // Parallel Computing.— 1988.— 6, № 1.— P. 45—56.

58. Kennington J. L., Helgason R. V. Algorithms for network programming.— N. Y.: Wiley, 1980.— 356 с

59. Magnanti T. L., Wong R. T. Network design and transportation planning: models and algorithms // Transp. Sci.— 1984.— 18, № 1.— P. 1—55.

60. Los M., Lardinois C. Combinatorial programming, statistical optimization and the optimal transportation network problem // Transp. Res. Ser. B.— 1982.— 16 B, № 2.— P. 89—124.

61. Ловецкий С. Е., Меламед И. И, Моделирование транспортных процессов. Подходы и проблемы // Тезисы Всес. школы-семинара моделирование процессов управления транспортными системами. / ДВО АН СССР.— Владивосток, 1989.— С. 14—15.

62. Моисеев Н. Н., Иванилов Ю. П., Столярова Е. М. Методы оптимизации. — М.: Наука, 1978.— 351 с.

63. Финкельштейн Ю. Ю. Приближенные методы и прикладные задачи дискретного программирования.— М.: Наука, 1979.— 185 с.

64. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы.— М.: Радио и связь, 1982.— 583 с.




Подобные материалы:
Последние похожие материалы:
Более поздние похожие материалы:

Обновлено 09.01.2017 05:50
 

Случаные тэги (tags)

Результаты тестов

Последние результаты
(ОНИиТС) Тема 04. Организация творческой деятельности (7 тест.заданий) 42.86 %
(ОНИиТС) Тема 03. Эффективность и критер. науч. исслед. (9 тест.заданий) 33.33 %
(ОНИиТС) Тема 02. Наука как система знаний (6 тест.заданий) 66.67 %
Перейти к тестам
Временный отраслевой научно-производственный комплекс (ВОНПК) 1) комплекс, создаваемый для решения по определенным целевым программам оперативных задач,...
Дополнительности принцип 1) один из основных принципов квантовой механики, сформулированный одним из ее создателей Н. Бором. Согласно этому принципу, в...
Социология науки 1) одна из социологических дисциплин, предметом которой является изучение, диагностика, количественное измерение различных свойств и...
Аксиологические основания постнеклассической науки 1) ценностные предпосылки современного этапа развития науки (70-е годы XX в. — по наст. вр.). Среди...
Прогноз 1) предвидение или проектирование будущего.
Логика формальная наука, изучающая мышление с точки зрения его способности быть оформленным в языке. Термин «логика» от греч. ….) - наука о мышлении, …....
Наука как социальный институт один из основных аспектов бытия науки, раскрывающий особенности функционирования научного сообщества, регулирования...
Концепция эволюции науки К. Поппера основана на критике позитивистской доктрины логического анализа научных знаний, их несостоятельности и...
Герменевтика как концепция науки одно из направлений в философии гуманитарных наук, разработанное в к. XIX - пер. пол. XX...
Неокантианская концепция науки - марбургская школа (г. Коген) Неокантианство - рационалистическое течение в немецкой философии рубежа XIX-XX вв.,...

Научные исследования в логистике и на транспорте Copyright © 2011-2018. При использовании материалов сайта - гиперссылка обязательна. All Rights Reserved.

Бесплатный анализ сайта