需求可拆分车辆路径问题研究——文献综述

对研究需求可拆分的车辆路径问题(VRPSD)的文献进行了归纳和总结。结果发现:VRPSD的研究内容随着约束条件的改变而日益多样化,其求解难度增大;根据是否带时间窗、取送货、多车型、多车场等不同约束条件,VRPSD可分为基本类型和衍生类型,其求解方法有精确算法、经典启发式、混合启发式和元启发式算法等。     

基于蚁群算法的物流配送路线优化研究——以重庆市渝中区为例

蚁群算法于上世纪末提出,是继遗传算法之后的一种启发式算法,用于解决组合优化问题.它借鉴蚂蚁通过自组织的协作能力而产生的群体智慧来解决组合优化问题.ACO算法的特点在于使用正反馈,在较优的解的路径下,留下较多的信息激素,信息素会吸引更多蚂蚁走这条路径,这个过程中,会引导整个系统向最优解的方向迈进.蚁群算法可以用来解决一些尚未找到有效算法的问题,而且蚁群算法还是元启发式算法(Meta-heuristic),是一种算法框架,可以在其基本思想上针对不同问题做改进从而应用到不同问题上去.     

应急救援车辆路径寻优——基于多目标改进蚁群算法

论文研究多目标应急救援的单一起点与终点的车辆路径问题。在对问题的基本情况描述以后,以救援路线长度和时间长度最短为目标,建立多目标应急救援车辆路径寻优模型。以蚂蚁搜索前决策作为解决多目标问题的方法,在算法处理时遵循路径最短原则,以此为依据寻找最短时间。在此基础上,对蚁群优化算法进行修改,提出了基于精英蚂蚁排序的信息素更新方式,提高了算法的收敛速度;并在构造能见度时加入了时间因素,以此突出时间与路径两因素的作用。通过Matlab仿真实验,用迭代次数控制算法的运行时间,得出最优路径和时间,解决了离散组合优化的NP难题,使改进的算法更具有实际意义和可操作性。通过改变其参数,可以使该方法与Matlab仿真具备一定的可扩展性。     

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。     

基于agent和蚁群算法的多供应商选择问题研究

一、算法设计 (一)问题描述 本文所讨论的供应商选择模型是一个多目标、多阶段的研究模型.核心企业生产的产品A,由若干个加工工序构成,各个工序之间有相互的约束关系.其中有的工序需要由核心企业自己生产,有的工序外包给供应商进行生产,供应商的可选择数量大于1.     

基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由算法研究

蚁群优化算法具有正反馈、鲁棒性、并行分布式计算等特点,在诸多领域得到了广泛的应用和发展.蚁群优化自身结构的自组织、随机性、动态性和分布式的特点与无线传感器网络结构有着不谋而合的相似之处,将蚁群优化应用带无线传感器网络中,是当前研究的一个热点方向.文章介绍了蚁群优化的基本原理和实现方法,针对无线传感器网络QoS路由的特殊性,提出了一种基于蚁群优化的无线传感器网络QoS路由算法.     

模拟植物生长算法在组合优化问题中的应用:研究进展

首先介绍了系统文献综述方法论与操作流程,从不同维度给出了文献分类标准;然后基于行政机构和出版来源分类标准,梳理了模拟植物生长算法(PGSA)的研究现状;接着分别针对电力系统、应急管理、设施选址、斯坦纳树、车间调度和旅行商等组合优化问题,对PGSA应用的代表性研究进行了综述,重点介绍了PGSA在若干领域的应用;最后从不同视角总结了已有研究成果,并指出PGSA解决组合优化问题的未来研究方向和具体内容。     

面向含分布式电源配电网的改进模糊遗传供电烣复算法

针对含分布式电源的配电网故障重构问题。提出一种基于改进模糊遗传算法的供电恢复算法,以风电分布式电源特性设计配电网网络重构评估模型,并根据含分布式电源配电网特性设计IFGA的适应度函数。供电恢复算法的选择算子采用联赛选择法和精英选择法相结合形式。最后通过含风电单元的27母线算例,验证了算法的有效性和可行性。     

基于模糊偏好关系的工程项目方案优选方法研究

方案优选是工程项目决策的关键环节。基于模糊偏好关系原理及C-IOWA(一致性导出有序加权平均)算子,根据群决策的理论和方法,提出了工程项目方案选择的决策方法和流程,较好地克服了专家对工程项目进行方案选择的主观性,提高了群决策的效率和质量。利用算例演示了方法的具体应用,验证了方法的科学性和实用性。     

基于换乘次数最少的城市公交网络最优路径算法

依据对公交乘客出行心理调查的统计结果,指出换乘次数最少是乘客出行时考虑的首要因素。描述了传统的Dijkswa算法,并分析了Dijkstra算法不适合公交网络最优路径选择的原因.最后根据公交乘客可以步行小段距离再转车的实际情况,提出一种基于换乘次数最少的公交最短路径改进算法.     

关于公路运输车辆技术管理的问题研究与对策思考

分析了公路运输行业的车辆技术管理中存在的若干问题,并提出了解决的方法和措施.     

基于C语言的连续背包问题贪心算法研究

背包问题是算法设计中的经典问题.本文对不同的背包问题、解决背包问题的几种常用算法设计技术及几种不同贪心准则进行了介绍.并通过对不同贪心准则的讨论,给出了一个解决连续背包问题最优解的贪心准则并用C语言程序得以实现.     

基于蒙特卡洛模拟的商业银行排队问题研究

本文以排队论为理论基础,用蒙特卡洛模拟在Excel上对银行柜台多服务器单队列（M／M／C）的服务状况进行了动态模拟。得到不同顾客到达速率下,银行排队状况和银行为满足一定服务水平应该开设的服务器个数,并对目前日益严重的银行排队问题提出了建议。     

基于能源承载力的区域发展路径模拟——以北京市为例

从能源资源、经济发展、社会发展和生态环境四个子系统建立了区域能源承载系统结构模型,应用系统动力学—超效率SBM耦合模型科学评价北京市2005—2017年能源承载力,并设置现状延续、政策规划和目标发展情景,进行北京市2018—2035年的能源承载力多情景模拟,为能源承载力约束下的区域发展路径制定提供参考。研究发现：2005—2017年,北京市能源承载力水平逐步提升;2018—2035年,按照政策规划情景,北京市预计在2035年达到目标发展情景(发达地区)2032年的能源承载力水平,缩小与发达地区的差距;现状延续、政策规划、目标发展三个不同情景下所实现目标的差异性效果显著,建议北京市基于政策规划情景,以目标发展情景为方向,综合运用两种情景中的指标参数设定区域发展规划目标。     

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。     

中国问题银行退出路径研究——基于国际比较视角

完善的市场退出机制是一个成熟、高效金融市场应具备的特征之一。市场竞争的结果有好有坏，市场应该有进有退，劣汰才能优胜，银行业建立平稳有序的退出通道、纠错机制是完善市场的重要组成部分。相对于发达国家，中国问题银行市场退出还存在政府干预过多，政府主导行政色彩浓厚，处置手段和路径单一，规则不透明、不确定，法律不健全等问题，对此应采取救助、收购或兼并、重组、接管、解散、撤销、破产等路径选择。     

基于GA-BP算法的非营利组织绩效评价模型及实证研究

本文在分析进行非营利组织绩效评价意义的基础上,基于建立指标体系的基本原则,构建了非营利组织绩效评价指标体系(包括三层结构、21个指标),并利用GA-BP算法建立了非营利组织绩效评价模型,并以收集到的样本为例,对该模型进行了实证研究,表明了该方法的有效性。     

基于微粒群算法的自主创新能力综合评价研究

应用数量方法对自主创新能力评价是一个较新的课题。在引入自主创新能力内涵以及自主创新能力评价指标体系基础上,以与最优和最劣对象距离之和最小为目标,运用微粒群优化算法(PSO)确定指标权重,用模糊隶属赋值方法确定隶属度,进而对区域自主创新能力做出模糊综合评价,最后以我国八大经济区为实例加以说明,并进行了差异、比较分析。     

欠发达地区小微企业融资行为和路径问题研究——基于甘肃数据分析

资金的有效供给与利用是促进小微企业发展的重要动力,由于诸多因素限制,现阶段小微企业存在着较为严重的融资瓶颈问题,资金短缺在很大程度上制约了小微企业的健康发展。以甘肃数据为基础分析欠发达地区小微企业特点和融资现状,并以小微企业融资规律和融资优序理论等为基础,提出欠发达地区完善小微企业融资的总体思路和一般的路径选择。