多层物流设施两阶段布置模型及算法研究

分两个阶段解决了多层、多电梯位置以及不等面积、形状不规则、跨楼层不分割部门的物流设施布置问题。建立了以“重下轻上”为原则,物料垂直移动成本最小为目标的第一阶段模型,采用基于模拟退火的布置评价法和空间填充曲线得到了第二阶段最优布置方案。模型和算法对研究多层物流设施问题具有一定的借鉴性。     

多层物流设施两阶段布置模型及算法研究

分两个阶段解决了多层、多电梯位置以及不等面积、形状不规则、跨楼层不分割部门的物流设施布置问题.建立了以"重下轻上"为原则,物料垂直移动成本最小为目标的第一阶段模型,采用基于模拟退火的布置评价法和空间填充曲线得到了第二阶段最优布置方案.模型和算法对研究多层物流设施问题具有一定的借鉴性.     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B。设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量。最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性。     

基于蚁群算法的多单元物料路径协同布置

为保证车间多单元系统布置的物料流路径总成本最小,考虑单元系统物料输入输出I/O点和多单元物料路径布置对总成本的影响,在对I/O点进行定位的基础上,着重对多个单元物料流路径布置进行协同研究,并根据不同情况建立了上下迂回布置的具体优化数学模型--模型A和模型B.设计了一种基于蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)的车间多单元物料流路径优化布置方法,该算法首先通过蚂蚁构建可行解,然后采用局部与全局信息素更新相结合的信息素更新策略,并通过最优改进2-选择局部搜索方法对构建的可行解进行优化,提高了全局最优解的质量.最后通过求解车间多单元系统布置实例,验证模型和算法的有效性.     

车辆数不确定的软时间窗车辆路径问题的改进遗传算法

综合考虑车辆数和行驶距离两种优化目标,提出了VRPSTW的多目标优化模型,同时提出了解决VRPSTW问题的一种改进遗传算法。在算法中,通过适应度函浸透的变化,较好地解决了多目标优化的问题;通过对交叉算子改进,增加了算法的寻优能力,同时又克服了算法对群体多样性的要求;针对遗传算法局部搜索能力弱的问题。加入了2-opt局部搜索方法,很好地弥补了遗传算法的不足。经过实验,本方法能较好地解决VRPSTW问题,从而对运榆决策提供有力支持。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序。然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性。     

基于改进遗传算法的TSP问题优化研究

旅行商问题（TSP问题）已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略．是一种基于群体、隐并行搜索策略，是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此．本文提出使用改进的遗传算法．即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度．较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明．该改进算法的是有效的。     

多时间窗车辆路径问题的数学模型及算法

研究了多时间窗车辆路径问题,增加了车容量及最大行驶距离等限制条件,以总成本最低为目标,建立了整数线性规划模型,并利用Lingo软件编写了求解该模型的精确算法程序.然后通过引入最优个体保留机制对传统的遗传算法进行改进,设计了求解多时间窗车辆路径问题的遗传算法,最后通过具体实例验证了模型及算法的有效性.     

求解多目标TSP问题的离散粒子群优化算法

文章通过分析多目标TSP问题的性质,在Pareto最优解的基础上提出了偏离度,将多目标转化为单目标;然后针对利用离散粒子群算法(DPSO)求解,只考虑排斥算子时,结果会过早的陷入局部最优的不足,将惯性权值保留能起到平衡局部搜索能力和全局搜索能力,适当的设置惯性权值能促进全局搜索;最后,通过计算机仿真验证了用DPSO解决多目标TSP是有效的。     

求解多目标TSP问题的离散粒子群优化算法

文章通过分析多目标TSP问题的性质,在Pareto最优解的基础上提出了偏离度,将多目标转化为单目标;然后针对利用离散粒子群算法(DPSO)求解,只考虑排斥算子时,结果会过早的陷入局部最优的不足,将惯性权值保留能起到平衡局部搜索能力和全局搜索能力,适当的设置惯性权值能促进全局搜索;最后,通过计算机仿真验证了用DPSO解决多目标TSP是有效的.     

基于混合微粒群算法的带时间窗的车辆路径问题研究

本文在基本微粒群算法（PSO）的位置更新中引入了模拟退火算法思想，并改进了模拟退火算法（SA）中的降温操作该算法结合了基本PSO的快速寻优能力和SA的慨率突跳性，避免了基本PSO易于陷入局部最优的缺点，提高了进化后1期算法的收敛精度.把该算法用于解决有时间窗的车辆路径问题（VRHTW），它可以有效地求得有时间窗车辆路径问题的优化解。     

浅析中等职业学校学生缺乏问题意识的成因

问题是思维的核心,一切探究、发现和创新都是围绕问题展开的。传统教育长期形成的教师权威定势、书本定势和从众定势,导致学生严重缺乏问题意识,制约了学生的认知发展、良好个性以及创新能力的发展。     

浅析在建筑施工中如何预防裂缝与渗漏的问题

分析在建筑施工中渗漏问题和裂缝问题产生的原因,并提出防治对策。     

企业实施ERP的现状分析及对策

企业资源计划(ERP)是一个较完整的集成化管理信息系统,包括分销、制造、财务、质量控制、售后服务、人力资源、运输管理等子系统,是管理与技术的结合体。文章深入分析了ERP在企业中存在的问题,并针对这些不足提出了具体的对策。     

多隔间车辆路径问题研究综述

随着不能混装货物需要同时进行配送要求的出现,以及现代物流中待运产品多样性特征的产生,多隔间车辆路径问题(MCVRP)于近年来逐渐受到关注。文章首先归纳了多隔间车辆路径问题的应用场景,并阐述了每种场景下使用多隔间车辆运输不相容货物的优点。然后,根据问题特征,对多隔间车辆路径问题研究进行归纳分类并就每类研究问题分别予以综述。最后,针对多隔间车辆路径问题在当前形势下面临的新挑战进行展望,并提出五个新的研究方向。     

采煤塌陷区移民安置问题分析

采煤塌陷区移民安置问题是关系资源型城市可持续发展的重要课题。本文对此进行实地调研,研究说明在移民安置中应将人理放在首位位置,建议建立以就业为先导的采煤塌陷区移民安置模式。     

对房建工程项目招标存在问题的思考

招标投标是在公开、公平、公正的原则下进行的有序活动,但在实际操作过程中有很多不合理的做法,经常出现偷工减料、低报价高索赔甚至出现承包商中途撤场或停工的现象。文章结合笔者从事房建项目招标的经验,对招标运作过程中存在的问题及应对方法进行思考。     

基于委托代理理论的电子零售业信任问题研究

从分析信任问题的本质开始,讨论信任问题是如何产生的,最后用委托代理理论来解决电子零售业中的信任问题。     

基于双层规划的分配——选址问题研究

针对实际情况中出现的多目标的分配选址问题.建立双层规划决策模型并提出了有针对性的算法.最后给出一个算例进一步说明。     

施工现场质量管理体系浅探

一项高质量的工程是在精心设计的基础上通过现场精心施工而来的,作为施工企业应把建立健全质量管理体系作为一项重要的工作内容来抓。本文是从施工现场质量管理体系的内涵、建立健全施工现场质量管理体系应注意的问题进行阐述的。