多配送中心车辆路径问题的两阶段算法

对多配送中心车辆路径问题进行描述,并建立该问题的数学模型,设计了求解多配送中心车辆路径问题的两阶段算法。第一阶段把多配送中心车辆路径问题转化成单配送中心车辆路径问题,提出基于边界客户分配法的转化策略;第二阶段对单配送中心车辆路径问题进行求解,采用禁忌搜索算法进行优化求解,最后表明算法的有效性和可行性。     

基于免疫算法的地下物流中转分配节点选址研究

互联网加速了物流业发展,地下物流网络节点选址成为新的研究热点。将二分K 均值算法和免疫算法相结合,对物流中转分配节点(一、二级节点)选址进行了研究。首先根据问题的约束条件和优化目标建立物流一、二级节点选址数学模型,然后采用二分K 均值算法和免疫算法求解最佳一、二级节点选址方案。对南京市仙林区110个物流节点分配方案进行实验,结果表明该算法能很好地解决组合优化问题。     

基于LRP模型的灾害应急物流研究

结合自然灾害的特点建立定位一路径问题(location-mutiIlg problem.LRP)数学模型,并通过一个两阶段启发式算法求解该模型.利用最小包络法进行聚类分析确定应急救援中心的定位配给问题.运用最近邻点法思想下求出K条较短路径;考虑以紧急救援运输的时间,安全性,经济成本和环境成本等多目标,应用网络层次分析法(ANP法)确定最优运输路径.以某地发生台风灾害救援为例进行分析和计算,结果表明该LRP模型计算的有效性和可行性.     

全局人工鱼群算法求解水果运输调度问题

分析4种不同的水果运输调度问题（Fruits in Vehicle Routing Problem,FVRP）：带硬时间窗的具有需求关联的模型、带容量约束的车辆运输调度问题模型、车辆运输调度问题模型和旅行商问题模型,并构建了相应的数学模型,采用基本人工鱼群算法和全局人工鱼群算法对所建立的4种模型求解,实验证明,全局人工鱼群算法克服了精度低、后期收敛慢、复杂度较高等缺点,能有效地求解此类问题,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型越复杂,收敛更慢.同时,也体现出当问题模型较复杂时,全局人工鱼群算法的寻优质量和速度优于人工鱼群算法.     

免疫算法在运输问题中的应用

运输问题是一种典型的组合优化问题。对以往免疫算法作了适当的改进,将其用于运输问题。通过数值实验将改进的免疫算法与遗传算法进行了对比,验证了该算法求解运输问题的有效性。     

基于蚂蚁算法的供应链二级分销网络优化研究

在综合考虑各种费用要素的基础上，提出了供应链二级分销网络优化模型，该模型较以往模型的不同之处在于，此模型更适合于多产品、多工厂、多客户的大型网络，建立起的模型属于一类选址-分配问题，文章采用遗传算法对其进行求解，从中选出预建立的分销中心，然后采用蚂蚁算法对建立起的二级网络优化运输路线，从而使得总成本更小，文章中用具体的例子进行了仿真，验证了优化模型的正确性和算法的有效性。     

运输问题求解的一种内点算法

文章提出了运输问题内点算法的基本理论和一般步骤,该算法从运输问题可行域的内部出发,沿着中心路径的方向,通过反复迭代寻找运输问题的近似最优解．     

公务员招聘的数学模型建立与求解

在分析公务员招聘问题的基础上,根据问题的条件和要求建立了数学模型,给出了求解模型最优解的方法,解答了题目中的所有问题。重点讨论了在大规模问题下模型的推广问题,提出了求解大规模问题优化解的若干原则和相应算法,最后对算法和模型进行了评价。     

公务员招聘的数学模型建立与求解

在分析公务员招聘问题的基础上,根据问题的条件和要求建立了数学模型,给出了求解模型最优解的方法,解答了题目中的所有问题。重点讨论了在大规模问题下模型的推广问题,提出了求解大规模问题优化解的若干原则和相应算法,最后对算法和模型进行了评价。     

柔性制造系统负荷最优分配的LINGO算法

本给出一种新的数学模型及其巧妙的LINGO算法，解决了多目标的柔性制造系统负荷最优分配问题。     

基于文化烟花算法的电动汽车充电站规划研究

针对电动汽车充电站规划问题,建立以最小化充电站服务与用户需求综合成本为目标的数学模型,并提出基于文化思想的改进烟花算法求解该问题。将烟花算法嵌入文化算法计算框架中,进行底层搜索寻优,提取其进化过程中的有用信息组成信仰空间知识。信仰空间以粒子群迭代规则更新知识并通过接受函数指导种群空间进化,以提高搜索效率。仿真实验结果证明,文化烟花算法在求解电动汽车充电站规划问题时具有良好的稳定性和较高的求解效率。     

并行计算的网格应用探讨

针对并行计算网格中资源管理和分配的特点,主要利用蚁群算法在求解组合问题中的优越性来解决网格中资源分配问题。通过对蚁群算法原理的分析和深入探讨,设计了基于蚁群算法的网格资源分配模型和算法。     

港口集装箱码头泊位与岸桥的多阶段协作调度仿真研究

港口集装箱码头泊位与岸桥的分配与调度分开运行有局限性，两者的协作调度能有效提高码头的装卸效率。为解决连续型泊位分配中岸桥动态调度的协作优化问题，建立以最小化延迟完工作业量和偏离最佳泊位的惩罚代价为目标的目标函数。为求解最优化目标，将协作调度分阶段进行，提出BA算法对连续泊位分配进行求解；将岸桥分配分两步进行，提出QA＿B算法求解船舶泊位时的岸桥分配，QA＿D算法进行船舶离港后的岸桥分配；采用粒子群算法对模型进行编解码及求解。     

实验室排课问题的分析及排课算法

本文分析了实验室排课问题,该问题属于NP类问题。文中,我们建立了问题的数学模型,提出了两种实验室排课的基本算法。实验室排课问题实质上是资源调度与分配问题,特殊之处在于资源消费者具有一定的时间约束条件。该模型及算法对于资源管理具有普遍应用价值。     

智能物流下货到人模式的货位分配优化

为了求解智能物流环境下货到人模式的智能仓库货位分配问题,首先根据货物出入库频率、货物质量和货位信息,从提货架稳定性、提高出入库效率、相关货物靠近存放角度建立多目标货位分配模型,然后运用权重法将多目标问题求解转为单目标问题求解,最后提出一种基于改进的遗传算法求解数学模型.该算法通过优化种群初始化方式、选择合理的适应度函数...     

基于粒子群算法的可靠性优化

系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题,不存在精确的求解方法。人们构造了大量的启发式算法,如遗传算法(GA),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)等。针对各种算法所存在的早熟收敛,易陷入局部极值点的缺点,提出了将粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于求解可靠性问题。给出了基于粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。     

CVRP物流配送路径优化及应用研究

车辆行驶路径优化问题是智能安全交通网络的重要组成部分。针对传统车辆路径求解搜索时间过长、得不到最优解、求解质量不高的现况,在研究一般物流配送路径问题处理方法和数学模型的基础上,提出了一种改进的蚁群算法求解问题以提高构建路径的速度和质量,在限量车辆路径问题（CapacitatedVehicleRoutingProblem,CVRP）中用改进的蚁群算法来优化求解车物流的配送路径。通过MATLAB仿真结果表明,蚁群算法搜索速度相对较快,具有良好的全局求优能力,收敛结果表明可以准确求出最优路径,相比传统方案,优化后解的质量得到了提高,速度提高了80%左右,是一种可行性较高的求解物流配送路径优化问题的有效算法。     

基于网络的单应急中心选址问题的三阶段算法

本文以降低应急中心选址费用为目标,结合重心法、层次分析法和求解K短路径算法,提出了一个求解单应急中心选址问题的三阶段算法,并通过实例阐述了算法的求解过程。算法中,第一阶段使用重心法来缩小选址范围。第二阶段中,使用求解K短路径算法KSP,排除不满足时间紧迫性限制的候选地点。第三阶段使用层次分析法,根据选址费用和其它影响选址的因素,对剩下的少数候选地点进行分析,确定最终的选址地点。     

广义多维多选择背包问题

在分析多维背包问题和多选择背包问题的基础上,提出一种广义的多维多选择背包问题,给出了该问题的数学模型并改进传统的贪婪算法对其进行了求解.该算法以价值密度为准则,并对每个约束条件先后执行贪婪优化,从而得到问题的近似最优解.     

工程结构设计的组合定界算法及其软件系统

介绍了设计变量的许用离散集不同的离散变量结构优化设计问题的定界组合算法及其软件系统。根据静定化假设，给出了离散变量结构优化问题的数学模型，该模型实际上是一个组合优化问题，定界组合算法被用来求解该模型。给出了此算法的通用软件，利用Microsoft Visual C 6．0在Microsoft Window 2000 Professional下进行程序设计，实现了既可求解一般离散变量的线性规划问题，又能进行杆系结构优化的工具软件。软件也实现了用遗传算法求解离散变量结构优化设计，用户可以选择计算所用的算法。