基于蚂蚁算法的物流平面选址问题研究

文章把蚂蚁算法引入到物流平面选址问题中,并获得满意解。通过实例证明其比混沌优化算法与Dixon算法相结合的混合算法及模拟褪火算法在平面选址问题中更为精确和有效。     

物流系统随机车辆的调度研究

本文针对物流系统中客户随机需求的车辆调度问题进行了分析,建立了数学模型。设计了针对问题的染色体表达式,建立了此问题的混合遗传算法,并且针对具体实例进行了求解。实验表明,该混合遗传算法提高了收敛速度,能够找到较好的近似最优解。     

差分进化算法的算法设计研究

优化技术是一种以数学为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。而作为一种优化算法,差分进化算法因其有效性,在现代优化技术和工程实践应用中的作用越来越凸显。阐述了差分进化算法的基本概念,对差分简化算法的原理进行了介绍,对算法步骤进行了论述,并结合一物流配送路径优化例子,重点围绕该算法的设计进行分析,为差分进化算法的应用提供了思路。     

一种混沌密码序列的产生及其改进

尝试用数字滤波器产生混沌密码序列 ,针对已有算法和它的一些改进算法存在内部状态间具有较强相关性的问题 ,提出了一种新的改进方法 ,通过合理选择系数 ,产生了效果较好的混沌密码序列     

用进化策略优化多层感知器产生混纯序列

利用进化策略建立产生混沌的优化感知器模型。该模型产生的混沌序列更换调整容易。计算机仿真结果表明：该模型比ＢＰ算法训练的多层感知器模型能更好地重构的混沌吸引子。     

物流系统混沌边界确定及其模型效应分析

混沌理论作为解决经济系统中存在的大量非线性问题的一种全新研究方法,借助其非线性动力学模型对物流系统这一典型非线性复杂经济系统边界进行界定,有助于物流系统的正常运行.物流系统涉及交通运输、工业生产、商贸流通、邮政通信等各行各业,并受经济政策、产业环境及社会环境等诸方面因素的影响,必须按系统、分层次明确各级物流系统(企业物流系统、区域物流系统、物流供应链跨行业混序系统和社会物流大系统)的边界范围及其所包含的要素,并以此为基础分析物流系统的混沌特性和范围界定.文章通过测度系统的熵对系统是否产生混沌进行判定,能够对企业物流系统状态进行定量化描述,表征企业系统状态的复杂与有序程度,确定物流系统内部的不确定性,可以有效控制物流系统,实现物流系统经济效益的最大化.     

多目标遗传算法探究及其工程案例应用

针对多目标优化问题,本文提出一种多目标遗传算法(MOGA)。该算法引入重启动策略,从而来避免进化种群过早的收敛到某一局部Pareto最优解。一旦进化种群早熟,则在设计变量空间中重新生成一个进化种群,同时提出一种探测算子在非支配解的设计空间中进行探测性的搜索,以提高收敛效率。采用非支配解排序,将每代中的非支配解集存入一外部种群中,同时为了保持外部非支配个体分布的均匀性,进一步根据个体拥挤距离进行同一非支配级个体的比较和选择。最后将该算法用于求解汽车被动悬架结构的多目标优化设计案例,求解结果表明其具有较强的求解工程问题的能力。     

物流配送中心选址模型及其算法分析

随着国民经济的发展,物流业越来越受到重视。在大力发展物流业的同时面临的一个共同的问题是:配送中心如何进行合理选址。文章提出,较佳的配送中心选址方案是使商品通过配送中心进行汇集、中转、分发直至输送到需求点的全过程的效益最好。因此,配送中心如何选址是一个重要问题,且需要一个系统性、全局性的安排。文章根据配送中心选址问题的特点和所应满足的条件,以运输成本最低为约束条件,构造选址问题数学模型,并通过启发式算法得出选址模型最优解,求得工厂对各物流配送中心配送能力和物流配送中心对需求点配送能力的最佳配送方案。实证研究表明,该模型是正确的,可有效解决物流系统分析和设计中的配送中心选址问题,优化物流系统,促使物流系统有效运作,提高企业经济效益,真正实现物流"第三利润源泉"的功能。     

一种基于网络的语音混沌加密算法

由于混沌同步问题,目前基于混沌的加密数据在网络中传送多采用TCP协议.文中针对网络中传输的数字语音数据,提出了一种数据分块加密算法,这种加密算法可以使用UDP协议传送密文数据,在一定程度上解决了部分密文丢失后接收端的解密问题.算法采用混沌模型库随机加密数据的方法,极大增强了混沌密码序列的随机性,克服了混沌序列加密大数据量数据时的序列周期问题,编程试验验证了这种算法的可行性.     

汽车产业的逆向物流无约束选址问题数学模型的研究

鉴于汽车逆向物流的重要性,提出了一种构建整体模式系统的思想来保证汽车逆向物流的有效进行,构建了回收站设置的无约束选址问题模型,进而更好的用数学的形式更好的描述此类问题,进而从数学应用的角度更好的解决汽车逆向物流问题,同时提出了一种用于求解无约束选址问题的离散粒子群算法,我们所提出的构建整体运作系统的思想以及无约束选址模型能够改善了汽车逆向物流当前存在的问题,具有较好的实用性。     

应用萤火虫算法的混沌信号盲源分离

针对现有的独立成分分析法分离混合混沌信号精度不理想的问题,提出了一种新的混沌信号盲分离方法。该方法以求解最优解混矩阵为目标,利用峭度构造目标函数,将混沌信号的盲源分离转化为一个优化问题,并用萤火虫算法求解。同时,通过预白化和正交矩阵的参数化表示降低优化问题的维数,能有效提高分离精度。仿真结果表明,无论是处理混合的混沌映射信号还是混合的混沌流信号,该方法都能快速收敛,并且其分离精度在各项实验中都优于独立成分分析法等现有的盲源分离方法。     

基于新型的蚁群算法在路径安排的研究

蚁群优化算法作为一种新型的启发式算法,在解决组合优化问题如旅行商问题,中可以得到较好的次优解而备受重视,但蚁群算法的运算过程由于受各种参数设置以及信息素更新方式的影响,存在着早熟收敛,容易陷入局部最优的现象。本文在这方面应用蚁群系统来进行尝试解决,并将其应用到邮递员的路径安排中进行实证检验。     

基于改进遗传算法的农产品配送路径优化研究

以第三方物流企业为视角,在保证配送质量最高的情况下,将配送成本最低作为优化目标,构建多目标农产品配送路径优化模型。针对此类NP问题,结合改进的遗传算法,在Matlab2015环境下设计仿真实验。结果表明,改进的遗传算法在解决此类问题时,可行解能够快速收敛到帕累托最优,同时证明了模型和算法的科学性。     

集合等分问题的几种算法策略

将一个集合等分为几个尽可能接近的子集，是一个复杂度为指数数量级的问题，设计有效的算法是让计算机能解决这一问题的关键。论文先提出一种能得到近似解并且高效的启发式算法，然后在启发式算法基础上运用回溯算法，在运算量可自由控制的情况下，使得解的近似度更进一步提高，为有效解决这一问题提出了很好的解决方案。     

基于Solis&Wets算法的物流配送中心选址研究

针对目前应用在物流配送中心选址问题上的算法实现复杂、鲁棒性差和求解精度不高等问题,提出了一种基于Solis&Wets算法的物流配送中心选址研究。文章通过对四个算例进行仿真实验,并与其它几种现有方法作比较,结果表明:Solis&Wets算法实现简单,程序运行时间短,具有较好的鲁棒性,且求解精度较高,取得了更好的优化效果。     

电商背景下基于第四方物流的供应链资源整合决策优化研究

电子商务高速发展背景下,研究第四方物流模式下供应链资源整合决策优化问题有着重要意义。基于此,本文建立了第四方物流模式下供应链资源整合的数学模型,采用蚁群算法对第四方物流模式下的供应链资源整合模型进行了求解分析,并采用实例进行验证。实验结果表明,蚁群算法有效解决了第四方物流模式下供应链资源整合决策优化问题,适当地对第四方物流模式下供应链资源整合决策中的参数进行调整可以得到非常好的收敛效果,并实例验证了蚁群算法的有效性,以供参考。     

复合形遗传算法求解功率优化分配研究

传统遗传算法存在过早收敛及局部搜索能力差的缺点,在求解无线网络协作通信功 率优化分配等NP难问题时难以求得最优解。通过小生境策略解决遗传算法过早收敛问题,引 入复合形法提高局部搜索能力,构造了兼顾广度搜索与深度搜索的高性能混合算法,并对上 述问题进行求解。实验结果表明,所提算法与已有算法相比有一定优势,有效延长了协作网 络寿命,稳定性较好,分配的功率波动范围小。     

绿色农产品封闭供应链建立和完善的必要性分析

建立和完善绿色农产品封闭供应链,可以较好地解决我国当前农产品物流中存在的许多问题,较好地体现了农产品物流的发展趋势。进行绿色农产品封闭供应链的研究和实践,不仅有着理论上的意义,而且有着十分重要的实际应用价值和良好的推广应用前景。     

绿色农产品封闭供应链建立和完善的必要性分析

建立和完善绿色农产品封闭供应链,可以较好地解决我国当前农产品物流中存在的许多问题,较好地体现了农产品物流的发展趋势.进行绿色农产品封闭供应链的研究和实践,不仅有着理论上的意义,而且有着十分重要的实际应用价值和良好的推广应用前景.     

生鲜配送中心选址常见方法的对比

生鲜配送中心选址决策在冷链物流运作中至关重要。本文分析了生鲜物流的特点,对比分析了生鲜配送中心选址的一般方法,从而得出选址问题的解决需要多种方法进行合理有效的组合,得到全局最优解,找出最优选址方案。