利用轨道交通优化城市群物流运输服务的研究

在概括介绍我国城市群内轨道交通系统的基础上,对城市群内轨道交通与城市群物流运输两方面所存在的问题进行分析,提出运用轨道交通来优化城市群内物流运输服务,并说明其意义和价值。     

基于密度算子的组合预测方法

考虑到单项预测方法在不同时刻预测准确性的差异,提出了一种基于密度算子的组合预测方法.该方法的核心思想是利用样本区间内单项预测方法的预测准确性对预测值聚类;然后基于密度算子的思想对单项预测法集结,得到一种新的组合预测模型;在此基础上,基于预测值和相应观察值误差最小的思想确定单项预测法的加权系数.该模型充分利用了样本区间内单项预测法的预测准确性,因而预测值具有较高的准确性.最后,给出一个实例,并对其结果进行比较分析,证明了该组合预测模型的有效性.     

基于ANP方法的逆向物流决策模型和算法

建立了具有内部关联的多指标逆向物流运作决策评价模型,并运用网络分析法(ANP)结合算例说明了该模型的合理性和实用性。     

基于Matlab的几种常用边缘检测算子的研究

图像边缘检测一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点,首先简单介绍了边缘检测的原理,重点对具有代表性的图像边缘提取方法进行了讨论,分析了这些算子进行边缘检测的优缺点,以及导致它们效果差异的具体原因。为了更清楚看出效果,针对标准例图,利用matlab软件,给出了这些算法的仿真实验效果,最后对实验结果进行了分析,这对进一步学习和寻找更好的熟悉图像边缘检测方法具有一定的指导意义。     

基于Sobel算子的边缘检测算法研究

本文针对传统Sobel算子对图像处理效果不理想现象的分析,以及对噪声敏感的缺点进行深入研究,提出将分母可更改的改进算法与四方向模版的Sobel算子的检测算法相结合,从而更好的实现图像的边缘检测。实验结果表明,该方法从图像中进行边缘检测的实际效果好,而且计算简单、实时性强,极大的提高了边缘检测的准确性。     

基于微分算子的最优边缘检测算法

经典的边缘提取是以原始的图像为基础,考察图像每个像素的每个邻域内灰度的变化,利用边缘邻近一阶或二阶方向导数变化规律用微分算子法检测边缘.Canny推导出最优边缘检测算子,边缘检测和定位优于其他算子.     

基于灰色灾变预测模型的项目经济效益预警分析

项目投入后能否产生经济效益以及未来的时间里经济效益状况如何都是值得特别关注的问题。预测研究较之于一般的结果评价具有前瞻性,对项目投产后的经济效益进行预测评价具有重要的意义。从项目投产后每年产生的净现金流量入手,通过建立灰色灾变预测模型对项目投产后的经济效益进行预测分析,为项目经济效益预警分析提供了一个新的研究思路和方法。     

一种图像边缘提取快速KIRSCH算子的设计与实现

对前人提出的数字图像边缘的经典算子--kirsch算子进行研究,详细分析了这种方法的出发点、理论根据、数学原理和实现方法及优缺点。并通过用Visual C++实现的实验结果,对kirsch算法提出了改进,实现了改进的快速kirsch算子的边缘提取,给出了对于一般图像的处理效果的分析。     

一种基于网络控制系统的时滞优化算法研究

在网络化控制系统中,网络诱导时廷是降低系统性能以及影响系统的稳定性的重要因素之一.本文通过系统建模,借助线性矩阵不等式,提出了一种基于网络控制系统的时滞相关优化算法.仿真实验结果表明,该算法具备一定的优越性.     

论我国物流运输的现状及对策

现代物流是在传统物流的基础上,利用现代信息技术进行货物存贮、交易、卸运的运作方式和管理机制,它将运输、存储、装卸、加工、整理、交通、信息等方面有机结合,形成完整的供应链,从而使物流速度加快,准确率提高,库存减少,成本降低,为用户提供多功能、一体化的综合性服务。     

基于改进遗传算法的供应链物流成本优化模型研究

在竞争全球化的环境下,物流成本控制成为了提高整个供应链增值效益的有效途径.物流成本的控制一直以来都是降低供应链运作总成本的一个重要因素,物流成本的合理化可以使供应链总成本达到最优.将协同概念引入到供应链物流网络中,建立供应链物流成本优化模型来降低整个物流总成本,并采用改进的病毒进化遗传算法来实现模型的计算,使得能更有效、快速地得到问题的最优解,最后用一个算例来说明模型的实用性.     

一种基于郭涛算法的混沌优化算法

本文对郭涛算法的过程和混沌运动的特性进行了分析，将它们进行结合提出了新的优化算法，从数值试验结果看来，将混沌系统引入到郭涛算法加快了算法的收敛速度同时能更好保持种群的多样性。     

函数优化的遗传算法

遗传算法是一种有效的模拟进化算法,针对不同问题,编码方式多种多样。针对函数优化问题,阐述了不同的编码方式及遗传操作,在Matlab环境中用遗传算法实现求解函数优化问题。     

基于Extend的三级物流系统运送策略优化研究

主要考虑基于Extend仿真软件的三级物流系统运送策略问题进行优化与仿真分析.该仿真系统由多个供货商、多个客户和一个中央仓库组成.假定两级库存均采用周期补货策略,每个客户处的产品需求为确定性需求.假设给定一套可行频率的情况下,选择使整个系统总的长期平均成本最小化的仓库的补货策略和仓库到各客户的配送策略.根据两个支配性质构造了一个列举优化算法,通过仿真试验讨论了该算法的有效性.     

基于改进微粒群算法的网格任务调度方法

任务调度是网格计算环境中影响性能的重要因素。提出了一种新的任务调度方法,该方法先对任务执行时间进行预测,然后运用改进微粒群算法进行任务调度,达到最小化任务执行时间的要求,最终实现网格资源的优化分配。通过仿真试验对算法的有效性和性能进行了验证,并比较了与遗传算法调度方案之间的性能差异。     

基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法

大型数据库中的数据的属性种类很多。大规模的计算频繁数据集会造成数据运算量巨大。没有形成很好的数据约束规则,随着数据种类的增加,会使得查询较为耗时。为了解决此问题,提出一种基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法,设计一种关联分辨器的功能,对数据进行关联数据集划分,运用数据约束技术,排除频繁集项过于复杂的干扰,对数据库的查询过程进行优化。实验表明,该方法能够较好的完成数据的关联,提高了查询的效率。     

用Arena对B物流公司作业时间的仿真及优化

用Arena输入分析模块对记录所得数据进行分析处理,将结果用到仿真模型并实施运行,结合仿真运行结果及公司特点提出了作业时间优化方案。对比采取优化措施前后的仿真模型运行结果可以发现,工作人员的时间利用率提高11.37%,等待办理业务顾客的等待时间下降60.49%,提货顾客数、发货成功顾客数、发货不成功顾客数没有明显变化。     

基于A*算法的最短路径寻优数学方法研究

近年来,作为人工智能领域一个分支的最短路径探索仍值得做更进一步的讨论和研究,最短路径问题是给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。在最短路径的算法之中,各个算法也都具有各自的优点和适用性。针对Dijkstra算法、蚁群算法、A*算法的特点,经过分析与研究得出,A*算法在最短路径寻优方面比其它路径寻优效率更高,对A*算法的程序实现,为人工智能领域以及机器人路径应用方面提供了重要的实际应用参考价值。