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．     

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。     

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.     

基于改进蚁群算法的VRPTW优化问题研究

VRPTW被证明是一个NP难题,VRPTW的意义旨在车辆数最少和路径长度最短。本文在对VRPTW的数学模型进行分析的前提下,对基本蚁群算法状态转移概率加入了时间窗限制因素,对信息素轨迹更新采用了上下限因素,且应用改进后的蚁群算法解决了算法在处理带时间窗的车辆路径问题时出现的搜索效率低、易陷入局部最优等问题。仿真结果表明,本文的改进算法与其他智能启发式算法在解决VRPTW时,具有最优路径较短、总耗时少的优势。     

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。     

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。     

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.     

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...     

基于蚁群优化的异步电机矢量控制系统的研究

异步电机在运行过程中,由于温度升高、磁路饱和、频率变化等因素的影响,电机的机电参数会发生变化,直接改变的是电机对象的模型,影响控制精度。为了得到更好的控制效果,本文采用在线辨识及在线优化控制器参数的方法,得到了较好的动态特性和稳态精度。应用Simulink设计基于在线辨识及蚁群优化的异步电机矢量控制系统,并进行仿真研究,结果证明了此种方法的有效性,不仅可以满足异步电动机矢量控制的实时性要求,而且可以大大改善异步电动机的动态性能与稳态特性,表现出较强的自适应性与鲁棒性。     

基于能力本位的高职院校教学质量评价体系的构建

通过对高职院校教学质量评价机制的不足分析,按照全面质量管理的"三全一多样"的特征研究提出建立以提高学生能力为本位、由多主体参与的教学评价机制,并阐述了教学质量得以稳步提升需要靠保障体系的支持与调节。重点介绍了通过蚁群算法确定教师教学质量评价各项指标的最优权重,从而建立了有效的教学评价模型。     

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...     

机械设计参数优化

应用现代设计理论建立一种优化模型。采用非传统设计方法,以设计者追求的某种性能指标建立目标函数,以设计时影响性能及结果的参数为设计变量,以设计变量的取值极限为约束条件,通过MATLAB软件对机械产品进行优化设计。经计算证明此方法可以应用于实际检测。     

区域优势转化与产业集群形成

集群经济的形成是一定区域的历史与现实、内在与外在、主观与客观等一系列相互交错因素综合作用的结果。在这一过程中 ,主导因素与驱动力量不同 ,集群的形成路径与发展模式也各异。而这些不同类型集群的形成都与区域优势有关。本文构建一个“区域优势转化与产业集群形成演进互动关系”模型 ,将内生式集群、外生式集群和高科技产业集群的起源与演进纳入一个统一的分析框架中     

产业集群的创新、合作竞争和区域品牌效应分析

产业集群是一种世界性的经济现象。产业集群有利于促进企业的创新,能够产生创新效应;有利于提高产业的整体竞争能力,加强集群内企业间的有效合作;有利于形成“区域品牌”,保持产业集群区位的持续发展。     

税收政策与产业结构优化问题探讨

税收政策对产业结构的调整和优化具有非常重要的作用，而现行的税收制度由于仍存在一些缺陷。在一定程度上影响了产业结构的优化升级步伐。因此，必须深化产业税收政策改革，实行轻重有别的产业税收政策和灵活的税收激励政策等。     

地方政府在促进产业集群发展中的路径选择

文章简述了产业集群的概念与内涵，分析了我国产业集群的现状及存在的问题，提出政府应从宏观和微观两个方面来培育和促进产业集群的发展。