遗传算法基于路径优化问题应用的改进探索研究

遗传算法是一种应用很广泛的智能优化算法,对遗传算法进行了分析研究,针对遗传算法的一些缺陷提出了相应的改进方法。在上述研究基础上,基于遗传算法,研究了物流系统中的库存优化问题及车辆路径问题。将车辆路径问题看做是组合优化问题,并应用遗传算法进行求解。     

基于云计算的物流配送路径优化管理研究

伴随着物流市场的日益成熟,物流配送是提升物流服务质量和时效性的关键。文章引入了云计算平台,并结合并行遗传算法,构建了基于云计算的物流配送路径优化模型,说明了算法的基本思想和求解过程,并通过算例进行了验证。     

基于云平台的突发公共安全事件下应急物流路径优化研究

公共安全事件事发突然,危害极大,往往会造成极大的生命财产损失.应急物资分配不当、协同运输效率低、救灾成本高、非营利组织处理应急物资能力不足等问题也为公共安全事件的防控带来一定的隐患.本文基于新冠疫情、河南洪涝等公共安全事件的处理经验,搭建基于云平台的应急物流模式,以减少由于信息不对称性所带来的成本,提高应急物资分配效率.通过具有君主方案的遗传算法对基于云平台的应急物流路径进行优化.样本网络数值表明,该云平台能降低运输时间,减少配送成本,找到物资最优配送路径,且具有较好的稳定性.     

带软时间窗的冷链物流配送路径优化研究

消费者对生鲜产品的需求不断增加,促进了城市冷链物流的快速发展。文章分析了冷链车的能耗成本和货损成本,并将运输过程和卸货过程分开进行考虑,以总成本最低为目标建立了带软时间窗的优化模型。针对具体模型特点设计遗传算法进行求解,最后结合具体实例进行仿真试验,遗传算法所得配送线路方案比原有扫描法配送方案成本明显更低,从而验证了模型和算法的有效性。     

基于遗传算法的电信网络拓扑优化研究

本文以电信网络的拓扑优化问题为研究对象,给出了利用遗传算法进行电信网络的最小生成树问题求解的方法。遗传算法能够稳定快速地进行电信网络拓扑优化问题的求解,对该领域研究具有重要价值。     

基于改进的蚁群算法的汽车零部件物流配送路径优化

文章针对汽车零部件产业中入厂物流模式进行研究,在分析库存和配送之间的博弈合作关系以及考虑时间窗对实际物流配送过程的重要影响下,建立带软时间窗约束和库存约束的汽车零部件循环取货入厂物流模型,并将禁忌搜索算法中禁忌最优路径的思想融入了传统蚁群算法中,通过改进后的蚁群算法求解模型,最后结合具体实例利用Matlab软件进行仿真试验,得到优化后的汽车零部件的循环配送线路方案,验证了模型和算法的有效性。     

概念分析法在施工段排序优化中研究

针对施工段排序优化问题,本文提出了一种简捷的工程排序优化方法一概念分析法,本文给出了概念分析法的算法分析和计算过程,最后通过某个综合楼项目进行验证该方法的可行性.用该法进行分析计算的特点是思路同其他方法相比更清晰,容易掌握,特别施工单位工程技术人员的实际水平.     

基于遗传算法的网络计划工期——费用优化

建立PERT网络工期－费用模型，应用遗传算法进行求解，适用于大型网络计划。     

电子商务环境下物流配送路线优化研究——基于VRP模型

电子商务环境下的物流配送,因其配送范围广、批次大、批量小、不定时等特点,对物流配送提出了更严格的要求。文章基于跨区域联合配送的实际,构建了基于跨区域联合配送的VRP模型,并针对性地给出了适合于这一模型的优化算法——改进遗传算法的具体步骤。     

成品油物流优化研究及实现

随着国家经济的飞速发展,成品油市场长期保持高速增长。在成品油销售过程中,成品油物流凸现了它的重要性。由于物流过程是一个非常复杂、因素多变的过程,基于成熟的信息化技术进行管理并且对物流过程进行优化,是国内外非常热门的研究方向。     

县域物流对经济发展作用及其优化路径研究——以山东茌平县为例

物流产业是经济发展的"助推器",其能促进区域产业结构调整,协调区域经济发展,增强区域经济发展活力。茌平物流业发展较快,特色的区域性物流基地逐步建立,专业化的物流企业发展迅速,物流装备信息化建设取得成效,满足了当地物流运输的需要,促进了茌平的经济发展。同时,茌平物流业仍存在着物流企业缺乏专业组织,物流市场缺乏政策指导和约束,物流中心设置不合理,物流标准有待规范,物流运行方式亟待进一步转变,物流专业人才缺乏等问题。针对以上问题,要充分发挥市场调节机制,辅以政策支持;科学建立物流中心;发展基础设施,完善物流营运链;强化政府政策支持,优化物流发展的环境;培养专业化物流人才,提高物流产业的管理和决策水平,以促进县域物流发展,充分发挥其在区域经济发展的作用。     

基于GTO的遗传算法研究

借鉴中西医中修改基因片段治疗疾病的方法和思想,将其理论引入到遗传算法中,提出了一种基于医疗算子的遗传算法,给出了实现该算法的具体步骤,并用于TSP问题的优化求解。与标准遗传算法和免疫遗传算法(IGA)仿真对比,在求解TSP问题上,该算法是可行的、有效的,而且具有收敛速度快、有效克服退化、避免早熟收敛的特点。     

农村金融创新路径选择与优化研究

随着农村经济的发展和央行等政府主管部门的政策支持,我国农村金融服务体系已经有了长足发展,但仍无法充分满足农民的潜在需求。本文通过分析农民的金融服务需求与现有农村金融的不足,从农村金融组织体系、农村金融信贷品种和信贷管理模式、农村金融服务方式等方面提出农村金融创新路径和优化建议。     

关于我国房地产税优化标准与优化路径的现实思考

房地产税优化是根据客观环境和社会政治经济发展的要求所进行的渐进的、持续的房地产税改革与完善的过程。收入标准、公平标准、效率标准和法治标准是房地产税能否实现优化的重要衡量指标;渐进的、持续不断的调整与改革是实现房地产税优化的根本路径。     

浅析商业银行广告投放优化路径

本文在对我国商业银行广告投放现状与问题具体分析的基础上,提出了我国商业银行广告投放的优化路径,具体包括我国商业银行广告投放优化路径、明确银行要实现的目标、提升广告营销的层次和水平、综合运用多种媒体组合推出多种类型广告、建立科学合适的广告评估机制。     

基因免疫遗传算法的工程项目多目标优化研究

目前各国在工程建设领域特别是在基础设施领域的金钱投入越来越大,工程项目多目标优化的问题成为人们探究的重点。免疫算法就是一种在自然界生物体免疫系统基础上的优化算法,是目前多目标优化研究的一个新的也是重要的研究方向。本文在多方了解与研究下对遗传算法进行了深入的研究分析,总结当前已有的基因免疫遗传算法在处理多目标优化问题中的优点与缺点,对这些问题提出一些解决的策略。     

基于配送地点变化的物流干扰管理研究

在物流配送过程中,通常会出现各种干扰事件影响配送车辆的正常运行,这时原配送计划往往变得不可使用,文章针对客户配送点变化这一干扰事件,运用干扰管理思想,从三个主体对干扰事件进行分析和度量,并以客户不满意度最小,成本最低,路径偏离最少为目标,建立扰动恢复模型。设计了改进的遗传算法对模型进行求解,并结合算例进行仿真实验,与重调度法进行对比分析,验证了干扰恢复模型的有效性。     

校园安全管理面临挑战及优化路径研究

校园安全管理是学校各项工作顺利进行的安全保证。近年来,由于招生规模的不断扩大,学生来源的多样性以及学生情况的复杂性,校园安全事故的发生率不断增加,这对校园安全管理提出了更高的要求,校园安全管理面临各方面的挑战。所以,为进一步加强校园安全管理,健全学校安全工作机制,提高校园安全管理水平。文章基于加强学校安全管理工作的重要性,针对校园安全管理工作面临的各种挑战,探究加强校园安全管理的实现途径,并对提升校园的安全性,促进学校人才培养工作的顺利进行等问题提出了相关建议。     

基于多周期多品种多目标的生产分布式布局遗传算法研究

市场需求逐渐从小品种、大批量向多品种、变批量转变,现有的工艺原则布局以及成组原则布局的柔性不够,不能适应多变的生产需求,针对不足,文章提出以各种机器能力之间距离最小的分布式布局模型和以物料搬运成本最小为目标的分布式布局模型,并结合两者的特点,对两个目标函数进行标准化处理,构建了一个满足多周期、多变生产需求的多目标分布式布局模型。设计了相应的遗传算法,通过一个示例验证了模型及算法的可行性。