基于Dijkstra算法的物流运输最短路径的研究

运输是物流活动的一个主要组成部分,是物流的核心环节.运输的路径优化是物流运输中的一个重要问题,也是在实际应用中的一个难以解决的问题.文章首先介绍了运输在物流中的重要性以及优化运输环节进行物流分析的必要性和可行性,接着阐述了Dijkstra算法的基本思路以及求解运输最短路径的具体步骤,通过Dijkstra算法找出运输中的最短路径,进而减短运输距离,降低物流成本,提高产品竞争力.     

基于多层路径规划的自动布线优化研究

为实现大规模集成电路中的自动布线问题,首先针对单层平面内通道自动布线问题使用A*算法,发现上下引脚连接线路发生路径冲突时,单通道自动布线问题无解.对多层数电路通道自动布线使用Floyd算法建模,分别对每层线路进行优化.构建基于遗传算法的A*目标函数最优化自动布线模型,来解决三维空间结构优化、系统整体布线距离优化以及金属线与通孔寄生电阻最小化问题.之后使用样本测例对建立的模型进行验证,提出新的解决路线.     

EXCEL求解最短路径实际应用问题研究

EXCEL是日常办公软件Office的套件之一,除了常用的报表处理功能外,还有另外一个强大的功能——管理决策和优化决策的应用。文章针对线性规划中的最短路径问题,提供了求解开发产品总时间最短的案例,利用EXCEL软件给出了最短路径问题的解决步骤和优化方法。     

基于NSGA Ⅱ算法的多循环物流选址-运输路径优化问题研究

物流是国民经济的重要动脉,而其中车辆路径问题与配送中心选址分配问题是物流系统中的重要子课题。为了提高物流效率,解决多阶段配送选址问题,以降低运输时间、运输成本为优化目标,构建了多循环物流选址-运输路径优化数学模型。采用NSGA Ⅱ算法结合计算机编程求解双目标的优化问题,解决了车辆选择、备选中心选取、路线选择等问题,通过题库部分数据验证了算法的可行性。研究结果显示,时间和成本是无法同时达到最优的帕累托解集,决策者可以根据实际需要,选择更适合自身需求的选址-运输路径配送方案。     

基于节约算法的港口集装箱运输路径优化研究

近年来,一带一路倡议推动了港口集装箱海运业务的迅速增长,同时也给港口集装箱的仓储量和运输成本施加了压力。本文以集装箱运输总成本最小化为目标函数,基于客户满意度探究港口集装箱的出港运输优化路径,并以舟山-宁波北仑港口某集装箱物流运输为例,建立结合实际的VRP数学模型,运用节约算法讨论不同情况下的运输路径优化,对比分析最佳运输路径,降低港口集装箱运输总成本。     

基于最短路的多阶段决策问题研究

最短路问题是图论中的重要问题之一,许多实际问题都可以转化为最短路问题。文章重点研究了多阶段决策问题,如设备更新和生产策略用Dijkstra算法求解的过程。该方法清晰直观,具有通用性和实用性。     

基于启发式算法的自动化立体仓库堆垛机拣货路径优化

许多自动化立体仓库仍凭借仓管人员的经验和习惯进行物料的拣货操作,导致自动化立体仓库的出库调度效率低下,没有发挥自动化立体仓库应有的作用。文章通过建立以巷道堆垛机拣货时间最短为目标的数学模型,并运用启发式算法对优化模型进行求解,得到了合理的物料出库操作顺序。     

基于GIS的遗传算法在路径诱导中的应用与实现

最优路径搜寻是路径诱导问题的核心,文章在路径优化问题的求解中,将遗传算法和蚁群思想进行融合,首先利用前部分遗传操作迅速产生优化解,并由此衍生的初始信息素进行蚁群计算,并将后部分遗传操作引入蚁群算法以保证群体多样性以防陷入局部,仿真实验验证了算法的正确性和有效性。在系统实现部分,基于GIS环境,利用面向对象的程序设计语言C++,在VC集成开发环境下,通过MapInfo获取地图,并且把得到的路径优化结果回显在地图上。     

基于资源优势的新疆产业结构优化与路径依赖

自然资源作为一种重要的生产要素,在区域经济发展中的作用是毋庸质疑的,它是区域经济增长的物质基础。但在经济实践过程中,资源禀赋丰富的区域未必是经济增长最快的区域,甚至相反,成了落后区域。新疆自然资源丰裕,但过度依赖资源的发展模式造成近年来新疆资源型经济加剧、产业结构升级缓慢。所以,研究适合新疆产业结构优化的战略,使其资源优势转化为竞争优势和经济优势对新疆经济发展有着十分重要的意义,也是新疆实现跨越式发展亟待解决的问题。本文分析了新疆产业结构的演进及特征、产业结构的路径依赖,并构建模型对产业结构与经济增长之间的关系进行了实证分析,最后提出了基于资源优势的新疆产业结构优化升级的路径选择。     

基于改进型伪并行遗传算法的背包问题求解

文章提出了综合运用不同贪婪解码策略的改进型伪并行遗传算法以求解0／1背包问题。该算法有效避免了种群的单一性。在初始种群的构造以及约束条件的处理方面采用了贪婪法,群体之间的信息交换采用粗粒度孤岛模型。仿真研究表明,该算法有效克服了标准遗传算法早熟收敛问题,寻优效率较高。     

基于PCA算法的低碳城市建设影响因素研究

在“双碳”目标背景下,城市作为落实低碳战略的重要主体,迎来了诸多挑战。为助力城市生态可持续发展,研究构建评价指标体系,量化数据并进行信效度分析,利用PCA算法对数据进行降维和特征提取,通过对主成分的解释和权重分析,确定关键影响因素。研究表明,影响低碳城市建设的关键因素分为环境、能源、建筑等八类,共11项指标。据此,探索低碳城市建设的优化路径与可行性策略,以促进“双碳”目标建设。     

企业内部审计的优化路径

企业内部审计是企业经营管理的关键内容,和企业的经营发展息息相关。目前而言,很多企业在进行企业内部审计的过程中已经具有完善的模式,但是在进行内部审计工作的实施中还存在一些问题,对企业内部审计的水平以及质量发展产生了一定的影响。这就需要企业对内部审计中存在的问题进行,找到问题产生的原因,制定优化措施,进而提升企业管理水平,促进企业的可持续发展。基于此,本文主要就企业内部审计的优化路径进行了分析。     

基于治理机制优化的上市公司内部审计提升路径研究

文章分析了内部审计对治理机制优化的重要意义,并从内部审计风险的产生的公司治理因素角度,提炼了包括设立审计委员会、优化治理结构、完善治理机制等提升路径.     

基于多种障碍环境建模的机器人路径规划

移动机器人路径规划问题一直受到人们的广泛关注.针对不同复杂程度的障碍物环境分别采用传统算法和智能化算法进行控制.针对环境简单、障碍物较少且分散的情况,使用人工势场法进行局部路径规划.当环境复杂、障碍物数量较多且密集时,采用蚁群算法进行路径规划.首先使用栅格法对全局环境建立数学模型,然后模拟蚂蚁群体觅食过程,通过多次信息交流和数据更新最终在全局环境中规划出一条最优路径.在蚁群算法的模拟实验中,通过大量对比实验和仿真结果确定最佳组合参数设置,然后将这组参数用在不同的障碍物环境进行实验,均得出了最优路径.结果证实人工势场法和蚁群算法分别用于较简单和较复杂的路径规划环境是可行的且参数选取是合理的.     

基于智能优化算法的作战资源部署分析

区域防空作战逐步成为部队防空作战方面的核心方向,战前资源部署及战时火力分配问题既是难题又是核心环节。基于此,文章以战前资源部署为研究对象,针对传感器网络部署问题,借助改进的粒子群算法构建起传感器网络优化数模;针对火力单元部署问题,使用匈牙利算法,构建火力单元部署数模。仿真结果表明,改进之后的算法有效,求解精度较好,收敛速度较快。     

浅析算法合谋的规制路径

随着数字经济和人工智能的发展,算法在商业中的应用变得普遍而不可或缺,其在帮助经营者预测市场发展、改善商业模型、完善客户服务的同时,也更切实地影响了经营者,特别是平台经营者之间的竞争。就此,算法为价格合谋的认定与监管带来了新的挑战,面临包括垄断协议、主观意图以及责任承担等诸多法律认定难题。对此,应结合我国反垄断法现状,从算法合谋主观意图认定以及责任承担角度分析算法合谋规制困境,提出个人见解,以期探求算法合谋的规制路径,保护消费者权益。     

支付大战的技术路径

移动支付目前有四种商业模式。第一种是移动运营商主导的商业模式,第二种是银联与移动运营商合作的模式,第三种是第三方支付企业主导的模式,第四种是银联主导的模式。     

基于短视频的图书馆数字阅读推广服务的路径优化研究

随着信息时代的飞速发展,短视频App如雨后春笋般出现,借助于短视频App开展数字阅读推广活动已经成为图书馆当前的一项重要工作。文章分析了短视频与数字阅读的相关概念,从阅读资源、阅读需求与推广形式等方面剖析了图书馆利用短视频技术开展数字阅读推广服务的现状,总结和分析了图书馆当前利用短视频开展阅读推广服务面临的主要问题,最后着重从阅读内容、推送方式、阅读营销、用户社交属性等方面提出了基于短视频开展图书馆数字阅读推广服务路径的优化策略。     

信息化背景下民营企业预算管理的优化路径

随着我国整体经济的发展,信息化环境对企业的影响深深触及预算管理层面,使得民营企业预算管理显现出来的问题更加突出而紧迫。民营企业要继续保持强劲发展势头,就要在实现信息集成和应对问题的路径上下功夫,才能到在市场上获得较大的竞争力。全面预算管理,对于民营企业来讲,是重要的管理方式,它可以帮助民营企业节约资源资本,为企业提供合理的资源配置方案,促进企业实现利益最大化。如今是信息化的时代,企业的全面预算管理也要朝着信息化的方向迈进,为此,民营企业要积极引进先进的管理设备和技术,立足于企业的实际发展,不断改进和提升,从而促进企业的正向发展。     

基于遗传蚁群混合算法的公交线网优化模型

随着城市经济不断发展,城市交通问题日趋严重,公共交通成为解决城市交通供需矛盾的重要手段。文章提出了以社会总出行时间最小、污染排放量最低、乘客直达率最大、线网日均满载率最大、公交企业年收益率最大以及线网效率最大为优化目标的多目标城市公交网络优化模型,并运用遗传蚁群混合算法对模型进行计算,大大降低了模型的求解时间。