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期刊信息/Journal information
重庆师范大学学报（自然科学版）
重庆师范大学学报（自然科学版）

杨新民

双月刊

1672-6693

cqnuj@cqnu.edu.cn

023-65362431

400047

重庆市沙坪坝区

重庆师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Chongqing Normal University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
正式出版
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    主持人语

    王锐
    74页
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    带软时间窗的多商品需求可拆分两阶段车辆路径问题研究

    徐东洋吕闯王利娟
    75-87页
    查看更多>>摘要：干线、支线作为电商企业物流配送的关键环节，两者协同优化对降本增效意义重大。基于干线、支线实际运营特征，提炼出软时间窗、多车场、多商品、需求可拆分两阶段车辆路径问题，建立以车辆路径成本、固定派车成本和惩罚成本(违反配送时间要求)为优化目标的混合整数规划模型;基于派车次数和运输距离节约的贪婪思想，设计高效启发式求解算法，并借助27个小规模算例和8个较大规模算例对模型和算法的求解效果进行验证。实验结果表明:1)借助优化软件，模型在2 h内能够求解5个区域中心仓库、20个中转仓库、4种商品的算例;所设计的启发式算法能够在较短时间内对现实中的较大规模问题求出可行解，求解能力和求解效率远优于优化软件CPLEX。2)问题复杂度随着问题规模即区域中心仓库个数、中转仓库个数和商品种类数的增加急剧增加，且中转仓库个数对问题复杂度的影响最大，区域中心仓库个数对问题复杂度的影响次之，商品种类数对问题复杂度的影响最小。3)对于较小规模算例，干线配送成本占比较大;随着算例规模增加，支线环节派车数量增幅较大，进而导致支线配送成本明显增加。4)延长车辆最大工作时间后，干线环节派车数量减幅较大，总配送成本明显降低;放宽配送第2阶段车容量限制，则该阶段的用车数量大幅度降低。研究成果不仅可拓展两阶段车辆路径问题现有理论，而且有助于电商企业实现多级配送网络高效协同运作;此外通过优化配送方案，可减少派车次数，并有助于缓解城市交通压力和改善城市交通环境。

    两阶段车辆路径多车场多商品软时间窗需求可拆分协同配送数学规划启发式算法

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    "日产日清"背景下的医疗废物清运车辆路径优化研究

    李凡立黄帅王佩林尤武...
    88-99页
    查看更多>>摘要：研究"日产日清"背景下的清运车辆调度优化，以避免医疗废物引发二次污染。综合考虑医疗废物清运工作中面临的各种约束条件，建立混合整数优化模型。针对模型特点，设计混合蚁群算法，通过不断迭代求解整数优化子模型与线性规划子模型来得到合理的清运策略。构建的模型和算法可以有效帮助医疗废物处置企业决策合理的清运车辆访问顺序、访问时间、清运量以及车辆数与工作时间等。与传统模型相比，"日产日清"背景下的清运策略需要更多车辆与更高成本，但可以有效避免医疗废物的堆积。

    医疗废物清运日产日清需求可拆分车辆路径规划混合蚁群算法

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    基于NSGA-Ⅱ的物流末端人员配置的多目标决策

    李翰章马暕
    100-108页
    查看更多>>摘要：研究同时考虑客户满意度和成本的物流末端配送环节中快递人员配置问题。在考虑到满意度和快递员的情况下，通过人员配置成本、惩罚成本和运输成本所构成的总成本最小和顾客满意度最大时的人员配置方案，并采用NSGA-Ⅱ算法在Python软件上求解物流末端配送问题，最后进行了案例分析。分析结果表明:所建立的物流末端人员配置和路径优化的多目标优化模型实现了人员配置、客户满意度和成本的优化，且能够在保证客户满意度的情况下降低人员成本。所提出的方案为物流末端快递人员配置的多目标优化问题提供了理论依据。

    人员配置NSGA-Ⅱ多目标优化客户满意度路径优化

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    基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法

    陈伟炳白富生
    109-118页
    查看更多>>摘要：针对结构化道路下自动驾驶汽车的轨迹跟踪问题，提出了 一种基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法。首先基于凸近似避障原理，对安全约束进行优化，适当缩小轨迹可行域，只保留与特定周车交互相关的部分可行点;然后结合模型预测控制算法，建立低速场景下线性化的自行车运动学模型，以轨迹跟踪误差最小为目标，考虑自车和周车的外形、道路几何约束和安全约束，构造多个与静态路径相关的最优控制问题，使用外罚函数处理约束，基于序列二次规划方法进行求解，选择最优轨迹进行跟踪。在Carla仿真平台上的高速公路仿真实验结果表明提出的基于凸近似避障原理的自动驾驶集成决策与控制方法虽然通过效率有所下降，但是驾驶安全性得到充分保障，并且轨迹跟踪性能未受影响，因此该方法能够有效降低自动驾驶中的决策风险。

    自动驾驶轨迹跟踪凸近似避障集成决策与控制

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    中断情景下EV充电站与多类型充电桩联合布局优化

    范志强师冉冉梁宁宁李姗姗...
    119-128页
    查看更多>>摘要：考虑到现有研究多是对充电站的选址进行规划，较少讨论中断情景与电动汽车(electric vehicle，EV)用户充电距离。因此，在中断情景下将研究范畴拓展至充电站与充电桩联合布局优化，以成本最小和距离最短为目标构建了多目标规划模型。针对问题的NP-困难特性，首先设计了基于K-Means聚类的启发式算法，以快速生成较好的初始可行解，然后提出改进遗传算法求解模型。通过算例分析，验证了模型的有效性。所建模型能够有效解决中断情景下的EV充电站与充电桩联合布局优化问题，所提算法在求解精度与稳定性方面要优于已有算法。

    中断情景多类型充电桩多目标规划模型K-Means聚类改进遗传算法

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    基于混合寡头垄断模型的碳排放交易机制社会福利分析

    周强陈雁玲陈哲
    129-136页
    查看更多>>摘要：构建了基于混合寡头垄断模型的碳排放交易市场，分别计算了企业进入碳排放交易市场前后的均衡产量决策以及社会福利的变化情况，讨论了碳配额分配政策与社会福利之间的联系。研究结果表明在基于混合寡头模型的碳排放交易市场中，政府对碳配额分配政策做适当的优化可以在不损失环境有效性的前提下提高社会福利，推广了已有的一些成果，充实了混合双寡头垄断模型下碳排放交易体系中的社会福利分析，为政府产业政策的制定提供了理论依据。

    碳市场双寡头垄断碳减排社会福利

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    融入单元格结构信息的表格抽取方法

    乔岩吴至友高桓段旭祥...
    137-144页
    查看更多>>摘要：现有的端到端方法和基于预训练模型的方法在训练过程中未有效利用表格单元格的结构信息，从而影响了表格文本在模型中的向量表示和最终的语义信息抽取精确率;因此提出了进一步利用单元格结构信息来改进光学字符识别效果的端到端方法和增加单元格序列预测任务的预训练方法。实验结果显示改进后的2种方法在表格语义信息抽取任务中取得了更好的效果，F1值分别提升了 0。204 6和0。017 6。改进后的方法加强了单元格结构信息在表格中的重要性，提高了表格语义信息抽取的精确率。

    表格信息抽取单元格结构信息表格识别算法单元格区域识别

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