物流配送中车辆路径问题的模型及算法研究

本文介绍了车辆路径问题的分类及限制条件,重点论述了国内外关于车辆路径问题的模型及算法研究现状,分析了各种算法的优缺点和适用范围,并指出了车辆路径问题的研究前景.     

物流配送车辆调度路径优化问题算法研究

近年来,我国物流运行总体平稳,物流需求规模保持较高增幅,物流业增加值平稳增长,但经济运行中的物流成本与其他发达国家相比依然较高。车辆调度配送路径优化问题同时涉及能源消耗和废物的排放问题,随着人们对环境问题给予越来越多的关注,因而其一直是国内外研究的热点。同时物流配送车辆调度问题在企业运营中起着重要的作用。文章首先简介了车辆调度问题,然后从研究的精确算法和启发式算法两方面较为详细地论述了国内外有关车辆调度问题的研究现状,总结了研究中存在的问题,并对物流算法的发展进行了展望。     

智能优化算法求解车辆路径问题的对比分析

利用智能优化算法解决车辆路径问题(VRP)是组合优化领域的一个研究热点。论文介绍了蚁群算法，粒子群算法和模拟退火算法的算法原理和求解流程，选用了Solomon数据集的三种不同客户规模，通过利用python编制程序对三种智能优化算法的求解性能进行了测试。研究表明粒子群算法对各规模CVRP问题求解的效果均不尽人意；模拟退火算法在中小规模时算法求得最优解能力更好，蚁群算法求解大、中、小规模CVRP问题的综合评价最高。研究结果对于带容积限制的车辆路径问题的算法选择具有一定的参考价值。     

基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究

通过引入改进的蚂蚁算法--蚁群系统算法来解决基本的车辆路径问题。针对具体实例运用计算机编程得出了基于蚁群系统算法的最优解,并与其它两种启发式算法进行对比,指出了蚁群系统算法的优势与存在的不足,提出了进一步研究的方向。     

无人快递机器人路径规划算法研究综述

为解决快递“最后一公里”问题,无人快递机器人逐渐成为研究热点,路径规划是无人快递机器人的难点之一。本文对无人快递机器人的路径规划算法进行研究,当下常用的路径规划算法分为基于几何模型算法、基于局部避障算法、智能仿生算法、基于深度学习算法4类,本文归纳各类算法前沿研究成果与应用,为研究无人快递机器人的学者提供参考。     

基于取送货一体的车辆运输路径优化问题综述

车辆路径规划问题,最早是由Min提出的,他将同时取送货VRP问题并定义为VRPSPD问题,并针对图书馆取送书更新作业模式,建立了VRPSPD数学模型,并采用两阶段启发式算法进行模型求解。随着VRPSPD模型目标、约束条件以及求解算法的不断变化,VRPSPD问题已经发展为一个系统问题。本文主要针对VRPSPD问题的几种类型进行总结和分析,并对日后该问题的研究提出相关建议。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径优化研究

蚁群算法存在一些缺点,如容易陷入局部最小,使整个系统呈现出早熟现象等。文章将蚁群算法和遗传算法结合起来构造混合蚁群算法,建立优化物流配送路径的数学模型。用混合蚁群算法通过仿真实例有效求得物流配送路径问题的较优解。课题的研究对物流配送路径具有优化作用,节约物流运送成本,提升企业竞争力。     

基于模拟退火理论求解库存路径问题的模型与算法研究

借用模拟退火算法的理论和方法,分析与建立m-to-1库存路径模型,利用启发式算法制定求解流程,并对关键环节进行了详细的阐述.为了证明算法的正确性与先进性,结合算例对所提出的模型与算法进行了分析,验证了提出的模型与算法的可行性及在所求解问题的规模上具有先进性.     

关于路径规划的相关算法综述

路径规划算法是智能领域中一项新兴的关键支撑技术;依据路径规划算法的实现原理,将其分为进化型算法与非进化型算法;再依据数学特征将非进化型算法细分为经典数学与几何图论两类;针对每类算法,分别从发展背景、设计思想、优缺点、改进与发展等方面简要归纳分析;最后对路径规划算法的未来发展趋势进行展望。     

基于蚁群算法的通勤车路径问题优化研究

在探讨车辆路径问题和蚁群算法基本原理的基础上,建立了某高校通勤车路径优化模型,并采用蚁群算法对该单位通勤车运行路径进行了优化研究.优化后通勤车总行驶路程减少了10.28％、总时间减少13.93％,而且运行时间和载客量标准差分别减少了43.78％、66.35％.优化方案解决了车辆载客量不均以及驾驶员工作量不均等问题,新的路线方案更加合理.应用蚁群算法解决通勤车路线规划问题的探讨,对解决类似问题具有参考和指导意义.     

货物配装问题两种算法的比较研究

货物配装问题是NP-难问题，对这类问题如何求解，学术界提出了多种算法，这些算法可归结为2大类：精确算法和启发式算法。通过对这2类算法中最具代表性的几种算法的分析、比较和总结，指出了各种算法的优缺点、适用范围和场合、存在的问题以及改进的方案，为货物配装问题求解过程中算法的选择提供了依据和参考.     

遗传算法在工程结构优化中的应用研究

首先介绍了遗传算法，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍几种遗传算法改进的策略，接着通过一个简单的例子验证了遗传算法是求解全局最优解的一个有效方法，同时介绍遗传算法在实际应用中经常使用的几种改进方法，最后探讨了遗传算法与传统优化方法，BP神经网络，Hopfied神经网络，模拟退火算法，通用有限元软件的结合，以期能更好地解决复杂工程结构的优化问题。     

三种常见现代优化算法的比较

现代最优化算法比较常见的有遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法和模拟退火算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。文章主要是对遗传算法、粒子群算法和模拟退火算法三个算法的优化性能进行比较。首先介绍了三个算法的基本思想,以此可以了解三种算法有着自身的特点和优势,而后用这三种算法对典型函数进行计算,并对优化结果比较分析,提出了今后研究的方向。     

Convergence of stochastic approximation algorithms under irregular conditions

We consider a class of stochastic approximation (SA) algorithms for solving a system of estimating equations. The standard condition for the convergence of the SA algorithms is that the estimating functions are locally Lipschitz continuous. Here, we show that this condition can be relaxed to the extent that the estimating functions are bounded and continuous almost everywhere. As a consequence, the use of the SA algorithm can be extended to some problems with irregular estimating functions. Our theoretical results are illustrated by solving an estimation problem for exponential power mixture models.     

公共交通中的数据结构算法与实现分析

近年来,我国城镇化速度不断加快,城市人口不断增多,交通拥堵问题日益突出。公交是城市交通的主力军,通过这一主力军来解决城市交通拥堵问题是必由之路,因此公交数据结构算法与实现问题就显得极其重要。现以GIS为基础,公交数据结构模型为出发点,具体论述了公交数据结构算法与实现的思路,其中包括影响公交数据结构算法与实现的因素,人性化的公交数据结构算法与实现,公交数据结构算法与实现的基本步骤。希望能对缓解城市交通压力问题提供一些借鉴。     

基于混合优化算法的带时间窗的车辆调度问题求解研究

论文建立了带时间窗的车辆调度问题的数学模型，并针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足，提出将模拟退火算法与遗传算法相结合，从而构造了求解车辆调度问题的混合优化算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用这种混合优化算法求解车辆调度问题，可以在一定程度上用模拟退火算法突跳性克服遗传算法在局部搜索能力方面的不足，从而得到质量较高的解。     

蚂蚁算法在复杂性运输路径问题中的应用——多车场多车型路径问题

车辆路径问题中,行驶路线往往取决于一系列约束条件,如配送中心个数,货物需求量,交发货时间,车辆容量限制等。要想达到一定的目标,如路程最短,费用最小,时间尽量少,车辆尽量少等,就得借劲于合适的算法去解决实际的问题。蚂蚁算法在解决著名的旅行商（TSP）问题上已取得了很好的成效,目前已陆续渗透到其他问题的求解上。文章主要针对多车场多车型车辆路径问题,用蚁群算法以及蚁群算法的优化算法去解决一些实际问题。     

带有颜色填充的等值线画法研究

本文分析了常规的等值线绘制算法的缺点,根据经验提出了一种由离散数据生成等值线的算法,不但简单有效,又能达到更好的精度,而且适应能力更强,并且能方便地实现颜色填充,丰富了等值线图的表达能力。文中给出了具体算法的实现原理和过程。     

灰度图像二值化算法研究

在很多图像处理的过程中,经常需要对灰度图像进行二值化。本文对几种常用的图像二值化算法进行了阐述,并通过仿真,进行比较研究。根据实验结果,阐明了各种算法的优缺点。     

供应链管理环境下军用物资多品种采购的多供应商选择研究

为解决供应链管理环境下军用物资采购多供应商选择问题,建立了以供应综合成本最低为目标函数,满足多个约束条件的组合优化模型。为解决求解的困难,采用变换分解算法,将原模型转换为整数规划问题。根据不同迭代方式,给出了两种基本运算步骤。算例分析表明:该新方法克服了常规供应商选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性。