基于蚁群算法的物流配送车辆路径优化问题研究

本文应用蚁群算法对企业的车辆调度问题进行了算法设计,构建了车辆路径问题的蚁群算法解决方案.通过对蚁群算法的分析,提出了蚁群算法的改进算法,并结合实例进行了测试和实验结果分析,验证了改进的蚁群算法的有效性,证明了其可行性,使其更能适应实际的需要.     

基于蚁群算法的农产品配送路径优化研究

根据生鲜农产品保鲜期短的特点,考虑了农产品对配送时间和车辆载重量的限制,研究了非满载型配送优化问题,建立了有时间窗的农产品配送路径优化模型,并结合实例,采用改进的最大最小蚁群算法求解模型,运用Java编写相应的程序,提高配送决策的效率和精度。     

改进的蚁群算法在VRP中的应用研究

物流配送路径优化问题是公认的NP难题，本文运用一种新型的模拟进化算法——蚁群算法对其进行求解。针对车辆路径问题及蚁群算法各自的特点，本文对蚁群算法进行改进，以优化其搜索能力和加快收敛速度。文中通过对实例计算求解，取得了满意的结果，从而证明了新算法的有效性。     

基于综合满意度的电商物流车辆路径优化

针对电商企业开放式物流配送路径优化问题,考虑车辆使用成本、运输成本以及碳排放成本,建立企业满意度模型,考虑顾客的多个模糊时间窗口建立顾客满意度模型,将二者综合,构建了基于企业与顾客综合满意度的开放式电商物流车辆路径优化模型(Open vehicle routing problem-the model based on comprehensive satisfaction of enterprises and customers, OVRP-CSEC),并结合早晚高峰交通状况分析车辆时变速度与行驶时间。设计“自适应-邻域搜索蚁群算法”(Adaptive-neighborhood search ant colony optimization, A-NACO),对蚁群算法的状态转移概率,信息素更新策略进行改进,并在算法中加入大邻域搜索机制以增强算法的搜索性能。采用实际案例与改进的Solomon测试算例,设计两组对比实验,验证了模型及算法在综合与提高电商企业与顾客满意度、降低物流配送成本上的有效性。     

基于改进克隆算法的WSN的QoS路由研究

为解决在无线传感器网络QoS约束下的最优路由选择问题,在优化网络拓扑结构的基础上,提出利用克隆选择算法和蚁群算法结合求解WSN组播路由的方法．该算法利用克隆选择算法对原始路由种群进行优化改善,避免搜索过程陷入早熟收敛问题,然后利用蚁群算法快速搜索．该算法在保证能力最优的前提下,提高了路由搜索速度,在保证最优路径选择基础上,节约了通信成本,仿真结果证明了其可行性和有效性．     

免疫蚁群算法在常规医疗器械配送路径优化中的应用

将免疫蚁群算法引入到求解常规医疗器械物流配送路径优化问题中,结合免疫算法和蚁群算法的优点,相对于基本蚁群算法求解常规医疗器械配送路径优化问题,免疫蚁群算法具有更快的收敛速度、更短的搜索时间。通过实验仿真,证明免疫蚁群算法的优化结果优于蚁群算法。     

基于蚁群算法的第四方物流信息化路径研究

从仿生学的角度,研究蚂蚁从蚁巢到觅食区之间觅食行为,抽象出蚂蚁觅食路径行为,得出蚂蚁觅食路径最优化规则,并用计算机对多个觅食点进行模拟仿真.基于该蚁群算法的仿真,从最优路线选择的角度,应用于第四方物流中,规划出最优配送路线,解决配送的路线规划问题,并且应用到实例中进行验证,可为企业第四方物流中的配送最短路径的选择,提供...     

基于挥发系数的自适应蚁群算法

针对基本蚁群算法容易出现早熟和停滞现象的缺点,从信息素的更新策略方面对蚁群算法进行改进,自适应地调整挥发系数,提出了基于挥发系数的自适应蚁群算法。以TSP问题为例,分别用自适应蚁群算法与基本蚁群算法进行了计算,实验结果表明,该算法比一般蚁群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度,可以在加速收敛和防止早熟、停滞现象之间取得很好的平衡。     

基于蚁群—关键链的资源受限项目调度

针对资源约束下的多项目调度问题,在前人提出的有效启发式算法研究路径基础上,提出了基于蚁群—关键链的多项目资源调度算法：采用了蚁群算法找到关键链,然后利用关键链的“剪贴法”,在该计划中嵌入输入缓冲和项目缓冲,保证项目计划在非确定环境下的稳定执行,并能更准确地确定项目的完工时间.     

基于改进蚁群算法的供应链物流配送路线规划

利用粒子群算法本身的个体信息和全局信息,采用遗传算法的交叉、变异操作策略,对蚁群算法进行优化,提出了新的改进的蚁群算法,并将改进后的算法利用到物流路线的规划上。实验结果表明改进算法有较好的有效性和实用性。     

有顾客时间窗的物流配送干扰管理研究

物流配送延迟问题严重影响了顾客的满意度和企业物流的效率与效益,如何最小化配送延迟带来的损失,成为目前学术界和企业界面临的难点。本文在描述了有顾客时间窗的物流配送问题后,建立了配送延迟的干扰管理模型,提出了改进的遗传算法,重点研究配送延迟时,通过局部调整配送路径而非舍弃原有路径全局调整,并且结合具体配送实例,对模型进行了求解与分析,实验结果验证了此模型的有效性。     

探究两阶段式的物流配送路径优化方法

两阶段式物流配送通常是应用遗传算法,并整合蚁群算法的相关优化点,经由组合优化理论完成物流配送。而遗传算法能够有效明确物流配送的基本路径,并对路径优化展开了初步了解。但随后,又出现了蚁群算法,这一算法能够快速明确物流配送的理想方案。在本文中,笔者将结合实践经验,重点剖析两阶段式物流配送问题,希望可为相关的研究活动提供一定的借鉴。     

改进的蚁群算法求解居家养老服务调度与路径规划问题

老年化时代,居家养老模式更便于老年人在家养老和看病,将更受到老年人的欢迎.然而,当前我国居家养老服务行业医疗成本增大,无法满足更多老年人的养老需求.本文构建整数规划模型,研究居家养老服务调度与路径规划问题,以提高护工的服务效率,降低护工的服务成本,为更多的老年人提供养老服务.设计改进的蚁群算法求解数学模型,并通过数值分...     

物流区部集配货路径问题的研究

集配货路径问题（VRP）指为服务一系列地面中心的卡车等大型车队设计一组开始和结束于一个网关的最小费用路径，每个地面中心可被多辆车服务，并具有集货和配货双重要求。在建立集配货一体化车辆调度模型的基础上，将改进的模拟退火算法应用于模型求解。     

一种安全的基于Logistic映射的加密算法

通过分析Logistic混沌映射所产生序列的随机特性,指出了这种序列用于加密时存在的安全问题。提出了相应的改进算法,算法通过增大控制参数的值和取模运算来产生混沌序列,突破了分支控制参数不能大于4的限制。实验表明,改进的映射所产生序列的伪随机性好,不再出现Logitic混沌映射所存在的“稳定窗”、空白窗口和序列分布不均匀等问题,同时密钥空间有大幅度提高。改进的算法计算复杂度与Logistic混沌映射相当,非常适合于多媒体等数据的加密。     

城市一刻钟便民生活圈建设满意度提升路径研究——基于改进Gale-Shapley算法的实证分析

公共服务的资源优化配置问题是维持城市健康发展与社会和谐稳定的重要课题,城市一刻钟便民生活圈正是这样一项由政府部门主导的关于公共服务资源分配的保民生重点工程。基于改进的Gale-Shapley算法,研究政府统筹兼顾为主原则下便民生活圈建设项目的居民满意度提升路径,在证明研究问题的最优解存在性和算法的帕累托最优的基础上,将新算法应用于无锡市部分区域便民生活圈建设对象的实施顺序选择问题,从政府、居民和系统三个层面进行对比实验,结果表明新方法在提高系统整体效用方面具有有效性。对此,政府作为建设的主体应当落实精细化管理,因地制宜,统筹兼顾。     

能源产品的最优价格路径

完全竞争市场上,能源产品的最优价格路径,是以市场平均利率水平随时间增长;垄断市场上,能源产品的最优价格路径是确保边际收益以市场平均利率水平稳定增长;寡头市场上,能源产品的最优价格路径则相对比较复杂,要视厂商之间是开展产量竞争、还是价格竞争的行为而定,同时还必须考虑互动策略、时间等多种因素。     

求解K阶斐波那契数列第m项值的解决方案

【摘要】求解K阶斐波那契数列第m项问题的编程算法可以采用递归算法和迭代算法，递归算法编写简单，而迭代算法的时间与空间效率都要高于递归算法，但普通的迭代算法还可以继续改进，引入循环队列后，在空间效率上能再度提高，形成一个最优求解方案。     

体能测试时间安排的排序优化模型

本文运用线性规划的有关原理和方法,建立了体能测试项目安排顺序问题的数学模型.通过匈牙利法算法求得了模型的最优解,给出了最优解相应的测试时间和测试项目的安排计划。     

最大熵分布估计算法及其在旅行商问题中的应用

分布估计算法是一种基于遗传算法的种群进化算法，但在处理较大规模的旅行商问题时容易过早陷入局部最优．针对这一情况，将最大熵理论引入分布估计算法，对其概率分布模型及种群生成策略进行改进，提出了一种最大熵分布估计算法．并基于旅行商标准测试库TSPI。IB进行了实例仿真测试，结果表明，最大熵分布估计算法的性能得到了有效的改善．