基于两阶段法的多车型卷烟配送路径优化研究

在烟草商业企业中,物流是其重要的环节,是连接客户与烟草企业间的纽带,其卷烟配送线路设计的合理与否直接影响到卷烟的配送效率和配送成本,就如何合理的规划线路成为卷烟配送的关键问题。文章以Q烟草公司为例,运用先分组后路线的两阶段法对问题进行求解,先利用K-means聚类算法对区域进行划分,再考虑工作量均衡的条件下引入遗传算法对区域进一步调整,最后利用混合遗传算法对各配送区域进行线路优化,通过实例从线路数、车辆数、空载率、配送里程及总成本等指标上可以看出两阶段法的配送效果更优。     

5种不同类型饮用水水质检测及分析

目的:通过微生物和理化指标检测,对比分析不同类型水净化前后的水质,为居民选择合理健康的饮用水提供参考.方法:取5种不同处理方式的水进行微生物、理化指标检测.具体项目为菌落总数、总大肠菌群、大肠埃希氏菌、耐热大肠菌群、pH、溶解性总固体、总硬度、砷、汞、铅、镉、硫酸盐、氯化物、氟化物和硝酸盐.结果:自来水、净化后的自来水15项指标都合格;井水共有6项指标不合格,分别是菌落总数、总大肠菌群、大肠埃希氏菌、耐热大肠菌群、溶解性总固体和总硬度;净化后井水、直饮水的菌落总数不合格.结论:井水水质卫生质量差,被粪便污染,水硬度高.净化后的水水质较好,但在净化、运输等过程中要防止二次污染.水质达到标准规定的前提下,在日常生活中人们可以根据自身对各类物质的需求,交替饮用自来水、净化水、直饮水和凉白开.     

采用遗传算法的企业动态联盟风险分析与评价研究

企业动态联盟风险体系包括内生体系和外生体系两个方面 ,根据企业动态联盟不同的风险 ,采用不同的分析与评价方法 ,在某种程度上提高了企业动态联盟风险分析与评价的准确性 ,同时也降低了企业动态联盟风险评价的难度。对动态联盟中承担生产任务的成员企业风险因素进行分析 ,采用遗传算法对其风险进行评价 ,旨在为企业动态联盟的具体实施及其风险分析与评价提供技术上的支持     

信用风险测量指标体系研究

在现代商业银行经营中,信用风险是影响其安全高效运营的主要原因。信用风险管理中最重要的就是信用风险测量。自从20世纪80年代末期以来,人工智能技术如神经网络、专家系统也被应用于商业银行信用风险测量中。但预测指标的研究则相对滞后,成为研究的一个难点。     

基于人工免疫算法的多无人机分布式任务分配方法

对多无人机任务分配问题进行了研究,在重量和路径负载均衡的基础上建立了带有攻击顺序的01决策变量的模型,运用分布式的人工免疫算法对该模型进行仿真实验,最终得到每个无人机攻击的目标顺序以及目标函数值,实验证明该方法在得到不劣于遗传算法结果的同时,提高了寻找最优解的收敛速度。     

基于单亲遗传算法的设施布置问题研究

用单亲遗传算法解决设施布置问题,结合设施布置问题的实际需求,提出了S型的编码顺序和基因修正算子,并在赌盘选择方式的基础上,提出了“多个体最优保持”的改进,使算法可求得多个最优解个体。最后通过算例分析和比较,分析了修正概率算子对算法的影响,验证了修正算子和对单亲遗传算法的改进效果,验证了改进单亲遗传算法的有效性。     

云南九大高原湖泊的演变与生态安全调控

系统梳理了云南九大高原湖泊(滇池、洱海、抚仙湖、程海、泸沽湖、杞麓湖、星云湖、阳宗海、异龙湖)的演变历程,依据湖泊演化阶段、湖泊生态系统发育阶段、流域社会经济特征、湖泊富营养化阶段、水质类别、生态安全水平、主导功能核心导向划分9个湖泊的管理类型,并提出了预防型、控制型、治理型湖泊流域生态安全调控途径。     

虚拟企业伙伴选择方法的研究

选择正确的合作伙伴是虚拟企业组建的关键步骤之一,也是虚拟企业成功运作的首要前提。针对某一具体案例,从目前虚拟企业伙伴选择的几种典型方法入手,运用系统研究方法,对各方法的具体思路作一总结,并提出了各方法的适用范围、优势与弊端,同时,找出了它们之间的差异所在。     

两型农业建设中相关利益主体间的博弈分析

资源节约型、环境友好型农业(简称两型农业)建设离不开政府(中央政府和地方政府)、涉农企业和农户。这个过程中也会产生委托—代理问题。基于利益相关者理论,深入分析中央与地方政府之间、地方政府之间、地方政府与涉农企业(农民)之间、涉农企业与农民之间、涉农企业(农民)之间的博弈行为。发展两型农业是利益主体之间动态博弈的结果,但是需要对地方政府、涉农企业和农户实施"引导"。这种"引导",可以使地方政府、涉农企业和农户有充分的信心选择两型生产。需要依靠加大投入力度、促进科技进步、建立科学的政绩评价体系和公众参与制度、加强行业自律和利益协调机制等办法来改进相关主体的博弈行为。     

The differences in hotel selection among various types of travellers: A comparative analysis with a useful bounded rationality behavioural decision support model

This study aims to investigate the hotel selection differences among different types of travellers through online hotel reviews. Specifically, the study performs a detailed examination of the differences in hotel key factors, criterion importance and selection results among five types of travellers, namely, business, couples, families, friends and solo. Using a sample of 194,885 online reviews on TripAdvisor.com, this study identifies the hotel key factors and criterion importance by employing the term frequency-inverse document frequency algorithm and Word2Vec algorithm. Additionally, a bounded rationality behavioural decision support model with picture fuzzy information is proposed to address hotel selection problems for different traveller types. Our results suggest that different types of travellers present differences in hotel key factors, criterion importance and selection results. However, families and friends have similar hotel selection results. This study can serve as a reference for hotel managers in understanding traveller preferences and for tourism website optimisation.