基于逆向物流的拆卸和恢复策略优化算法

针对逆向物流中产品拆卸回收和恢复的难题,从图论的角度采用最短路径算法探讨了产品拆卸的路径选择问题。随后结合回收产品的恢复策略、不同种类的拆卸方法以及不同的拆卸修复质量,采用随机动态规划算法解决产品回收后的恢复策略的优化问题。     

基于数据结构的最短路径算法的研究

基于数据结构的最短路径问题已成为研究图论中的热门课题之一。Dijkstra算法作为解决最短路径问题的基础理论,被广泛应用与工程计算中。本文针对传统Dijkstra算法存在的缺陷,提出优化方法,主要通过对最短路径结点的选取、数据的存储结构与组织进行了改进,经过比较分析,得出改进后的算法,降低了存储空间,有效提高了运行效率,在最短路径计算中具有更好的适用性。     

物流配送车辆路径优化问题模型的研究与应用

在实际中最短路径的选取需要考虑多种因素,而这些因素往往又是模糊的,如何综合利用这些模糊因素,是交通线路选取所面临的一个关键性问题。现有最短路径问题指的是狭义最短路径问题,针对该问题而设计的算法求得最短的一条路径。在图论理论基础上分析问题之后,设计了一种算法,该算法可以求取最短路径,以满足实际应用需要。20世纪中后期,随着计算机的出现和发     

危险货物运输中最佳路径的计算

以运输风险最小、运营时间最小和运营成本最小作为危险货物运输路径问题的目标函数,建立多目标决策模型.把多目标问题按权重转化为单目标问题,然后应用图论中的广度优先搜索思想,给出优先队列的进出队方式,求出最佳路径.最后通过算例验证了算法的有效性,证明了该算法简单,计算效率高.     

危险货物运输中最佳路径的计算

以运输风险最小、运营时间最小和运营成本最小作为危险货物运输路径问题的目标函数,建立多目标决策模型。把多目标问题按权重转化为单目标问题,然后应用图论中的广度优先搜索思想,给出优先队列的进出队方式,求出最佳路径。最后通过算例验证了算法的有效性,证明了该算法简单,计算效率高。     

最短路径算法在物流中心选址中的应用

分析了目前物流中心选址最常用的线性规划法和重心法的不足，阐述了利用图论中最短路径算法进行选址的新思路，使选址方法更符合实际，更合理。     

基于深度优先的铁路站场图遍历算法研究

对车站站场图的遍历大多是通过将站场中各个设备的连接方式转换成站场拓扑模型，并将车站设备抽象分为图中节点存储。这样进路的搜索问题就转换成了在图中搜索路径的问题。本文以计算机图论为基础，建立基于铁路站场结构的拓扑模型，结合站场实际情况与图的深度优先搜索算法思路，提出一种基于邻接矩阵的连续遍历站场的算法，提高了遍历效率。     

基子图论的自动化立体仓库堆垛机拣选路径优化

以拣选路径作为研究对象,结合目前国内自动化立体仓库的规模现状．建立了相应的仓库简化模型与拣选路径模型,并对模型进行相关的说明。应用图论的有关算法,提出了针对现有仓库的堆垛机拣选路径的优化方法,最后通过算例证明该方法的有效性。     

关于路径规划的相关算法综述

路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术;依据路径规划算法的实现原理,将其分为进化型算法与非进化型算法;再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类;针对每类算法,分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析;最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。     

运筹学在管理中的应用研究——图论应用

图论的应用也更加广泛,目前图论已经成为解决管理科学,运筹学等自然与社会科学问题的有力工具.     

认知网络中基于图论着色模型的频谱分配算法的分析

无线频谱资源的紧缺是无线通信发展的瓶颈，认知无线电技术被认为是解决无线频谱紧缺问题的一种新方法。首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型，紧接着给出图论着色模型的数学描述，接下来总结了图论着色模型下的现有分配算法，并分析了算法的不足。     

运筹学在管理中的应用研究——图论应用

图论的应用也更加广泛，目前图论已经成为解决管理科学，运筹学等自然与社会科学问题的有力工具。     

基于公交网络的最短路径算法的分析及对比

路径分析是GIS最基本的分析功能,在公交网络方面有着广泛的应用。而最短路径分析是地理信息系统（GIS）中网络分析的一项重要功能．等价于图论中的节点间求解最短路径问题．在GIS应用的各个方面都有着很重要的地位。对于最短路径的研究也一直没有停止。对地理网络进行地理分析和建模．实现最短路径算法已经有大量论文讨论,但是专门针对公交网络的最短路径算法则鲜有研究．本文在总结公交网络特点的基础上,引入了“搜寻”算法来计算公共交通系统的最优路径。最后用一个简化的例子来说明了这种算法的算法流程,对这种算法以及经典的Dijstra算法做了几点比较,无论在空间复杂度还是时间复杂度方面都优于Dijstra算法。     

论欧拉图、哈密顿图的判定及应用

图论在现实生活中有着较为广泛的应用。欧拉图、哈密顿图的判定方法有多种,主要应用于解决中国邮路问题、旅行售货员问题、排座位问题、判定图是否可一笔画等。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径研究

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）是近几十年来运筹学、应用数学、网络分析、图论、计算机应用及交通运输等学科研究的一个热点问题,其产生于现实的公路交通运输领域,并在通讯、生产、国防、生物、计算机应用等领域得到了广泛的应用。本文着重研究有时间窗的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW）}VRPTW现已被证明为NP-hard问题,当问题规模较大时,将很难得到问题的精确解。探讨如何经过少量的计算,得到一个相对满意的解,已成为现阶段学者研究的重点。文中提出用混合蚁群算法求解VRPTW,有效的缓解了信息传递快速与物流反应缓慢的矛盾,提高了物流配送的科学化效率,对电子商务物流配送的发展具有一定的理论意义与应用价值。     

无向简单图与无向连通图自动识别系统

近年来,图论越来越受到全世界数学界和其它科学界的广泛重视。图的理论及其在物理、化学、运筹学、计算机科学、电子学、信息论、控制论、网络理论、社会科学及经济管理等几乎所有学科领域中各方面的应用研究都迅速发展。无向图作为图论的重要组成部分,研究无向图的连通性问题具有很重要的意义。本文介绍了无向简单图与无向连通图自动识别系统的设计与实现过程。     

基于Python的公共交通最佳路线算法的研究 ——以武汉市为例

常规公交、地铁、有轨电车、BRT及轮渡等公共交通方式按照不同的乘坐时序,乘坐距离,有着不同的收费标准.本文将出发地到目的地的线路抽象为图论单源最短路径的求解,运用图的邻接矩阵来表示各个站点的乘坐情况.在已有的收费标准下结合武汉地铁、公交线路的数据库数据,运用MATLAB软件进行多属性决策,从时间成本、费用成本、步行步数、换乘次数等因素中抉择最优的出行方案,并通过Python验证.     

基于图论的铁路集装箱货场龙门起重机配置的研究

铁路集装箱货场龙门起重机的配置问题,就是在堆场中配置一定数量的龙门起重机,配合集卡为进场的货车提供装卸服务。目前铁路集装箱货场的龙门起重机配置大都根据经验进行配置,缺乏定量模型和方法。针对铁路集装箱货场装卸过程中龙门起重机配置问题,依据图论的有关知识,给出货场装卸作业中确定龙门起重机配置的定量化模型及其算法。     

经济控制论的研究综述

本文阐述了国内外经济控制论现状,分析了经济控制论发展遇到的问题,并提出了主要发展趋势是研究图论,网络优化,以及生物信息、随机控制及在经济系统的应用。     

浅析运筹方法在物流系统中的应用

运筹学是物流管理的基础学科,物流配送企业在活动中的运输资源的优化使用、最短配送线路设计选择等问题在一定程度上都可以通过运筹学中的动态规划、图论知识及其数学建模加以解决。