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某石化企业加油站成品油补货时间窗预测优化: 2018年; 加油站成品油销售、补货量及补货时间窗预测在整个成品油物流业务中至关重要。对某石化企业加油站成品油补货时间窗进行研究,结合实际提出了解决方案,考虑了成品油零售过程的随机性,提出了补货时间窗问题和运输任务的安排问题,建立了补货时间窗预测优化模型,并用一种启发式方法对问题进行了求解。研究结果表明,通过统筹规划、合理调配,不但可以降低配送过程的成本,还可以有效地避免断油或等待卸油的现象出现,保证在供应不断档的情况下力求总体费用最优。通过对补货时间窗预测算法进行初步探索优化,目的是在运输资源、仓储容量、运输时间等限制和约束下的收益最佳或成本最低的资源调度方案,排出每辆车的作业流程和各配送点的送货时间、数量一览表,达到最小运输成本的目的。用某地区数据对本文优化算法验证后发现,优化后车辆准点到达率可提高0.1%,脱销次数减少3次,节约费用2.5万元。; 王燕; 关键词：成品油槽车

一种改进的粒子群算法——PSO-Powell被引量：2: 2010年; 该文针对PSO容易陷入局部最优的缺陷,提出了PSO-Powell辨识算法。该算法首先进行PSO的全局搜索,以全局搜索的最好粒子作为进行Powell搜索的起始点进行搜素,克服了PSO容易陷入局部最优点的缺陷。通过测试用例的测试,证明了该算法的有效性;并对非线性Hammerstein模型和典型的三级串联模型进行了常规方法和该文算法的辨识,对比结果表明了该算法对于辨识参数具有大范围选取能力。仿真结果表明该算法是模型参数辨识的一个有效方法。; 王燕孙晓天靳其兵张瑶; 关键词：粒子群算法参数辨识

一种改进的粒子群算法——PSO-Powell: 该文针对PSO容易陷入局部最优的缺陷,提出了PSO-Powell辨识算法.该算法首先进行PSO的全局搜索,以全局搜索的最好粒子作为进行Powell搜索的起始点进行搜素,克服了PSO容易陷入局部最优点的缺陷.通过测试用例的...; 王燕孙晓天靳其兵张瑶; 关键词：粒子群算法参数辨识; 文献传递

某石化企业加油站成品油补货量预测优化: 2018年; 加油站成品油销售、补货量及补货时间窗预测在整个成品油物流业务中至关重要。对某石化企业加油站成品油补货量建立方法模型，在充分考虑加油站各个油罐过去一段时间的进销存数据、每个油罐当前的库存量、当前的在途订单、有效罐容、停泵罐容、油罐的罐存标准、可用槽车隔舱容量等信息、加油站的卸油时间、油库的提油时间、各个加油站可用槽车的工作时间、槽车的优先级别、油罐的有效罐容、停泵罐容、销售量波动情况等信息的情况下，预测、生成每个油罐对应的补货量。应用此算法．对某地区500余个加油站每天的补货量进行预测，90．5％的加油站可确保各种油品在正常销售过程中既不会发生断货，也不会发生油罐不容纳的情况，其中一日一配类加油站的适用率能达到95．6％．多日一配类加油站的适用率能达到91．1％，一日多配类加油站的适用率能达到88．4％。采用此算法对某地区配送计划进行验证，对比实际计划，车辆的正点到达率可提高0．1％，可减少脱销3次，节费约2万元。; 王燕; 关键词：加油站成品油销量预测槽车

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王燕