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是一种全新的基于群体智能的后启发式计算技术,具有高教的计算性能和优良的全局搜索能力.本文描述了0/1背包问题的数学模型,分析混合蛙跳算法基本流程,改进混合蛙跳算法,并将该算法应用到0/1背包问题的求解,形成了基于混合蛙跳算法的背包问题求解算法. 相似文献
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MAX—MIN蚁群算法是一种改进蚁群算法,文本构造了求解VRPTW的最大最小蚁群算法,将仿真结果与其他经典算法进行比较,结果证明该算法性能优良。 相似文献
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蚁群优化算法作为一种新型的启发式算法,在解决组合优化问题如旅行商问题,中可以得到较好的次优解而备受重视,但蚁群算法的运算过程由于受各种参数设置以及信息素更新方式的影响,存在着早熟收敛,容易陷入局部最优的现象。本文在这方面应用蚁群系统来进行尝试解决,并将其应用到邮递员的路径安排中进行实证检验。 相似文献
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随着信息技术的发展,数字经济在影响现代物流产业的同时也为冷链物流运输管理注入了新的活力。冷链物流产品在配送运输过程中,除了要关注时效性,还要关注客户的满意度。综合考虑时间窗约束和配送车辆载重量约束,以冷链物流配送车辆的运输距离最短和客户满意度最大为目标建立数学模型。通过引入人工蜂群算法(ABC)的分级思想,对蚁群算法(ACO)进行改进,并对每条路径上的信息素浓度做出限制,将其控制在一个已知的范围内,有效弥补蚁群算法早熟和搜索停滞的缺点,进而利用改进蚁群算法来求解该数学模型。最后,利用MATLAB软件对A城市某生鲜农产品冷链物流配送进行仿真,测试出改进蚁群算法的性能要优于基本蚁群算法和遗传算法,并为配送中心今后的物流配送指明了方向。 相似文献
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基于混合蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
建立优化物流配送路径的数学模型,然后构造求解该问题的混合蚁群算法。进行多次实验和计算,证明用混合蚁群算法优化物流配送路径,可以有效地求得问题的最优解或近似最优解。 相似文献
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在人工智能和工程技术等诸多领域的研究课题中有很多属于组合优化问题,其问题的解决需要利用各种优化算法在庞大的搜索空间中寻找最优解。文章首先回顾了非线性组合优化问题的研究历史和研究现状。然后重点介绍了解决非线性组合问题的四种常见方法:Hopfield神经网络算法、模拟退火算法、遗传算法和蚁群算法,对研究NP问题又进一步拓宽了研究思路。 相似文献
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本文提出了包含多个供货点和配送点的物流配送中心选址模型,并将物流配送选址问题分为供货和配送两个阶段,在其中分别应用蚁群聚类算法,实现了整个问题的最优化。这是一种基于蚁群聚类算法的分阶段求解包含多个供货点和配送点的物流配送中心选址算法。 相似文献
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客户关系管理(CRM),现已逐渐成为企业生存与发展的焦点之一,也正成为计算机科学技术领域的一个活跃研究方向。文章简介绍CRM;针对客户关系管理中的客户分类问题,提出了一种基于蚁群算法和数据挖掘的客户聚类算法,并开发了一个基于蚁群算法的客户聚类软件。最后对实际问题进行验证,验证结果表明方法是可行的。 相似文献
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本文将蚁群优化算法引进到碾压混凝土坝的参数反演当中,充分地利用了蚁群算法对参数搜索的能力,把待反演的参数离散化处理,从而对参数进行分析优化。 相似文献
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动态规划解决具体的0/1背包问题 总被引:1,自引:0,他引:1
背包问题是计算机算法中的一个经典难解问题,已归为NP-完备问题类,已有的算法有动态规划、回溯法和分枝-限界法。其中动态规划方法就是在要在所有容许选择的决策序列中选取一个会获得问题最优解决的决策序列,即最优决策序列。运用传统的动态规划的方法来解决学生生活中的具体的0/1背包问题。 相似文献
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电子商务高速发展背景下,研究第四方物流模式下供应链资源整合决策优化问题有着重要意义。基于此,本文建立了第四方物流模式下供应链资源整合的数学模型,采用蚁群算法对第四方物流模式下的供应链资源整合模型进行了求解分析,并采用实例进行验证。实验结果表明,蚁群算法有效解决了第四方物流模式下供应链资源整合决策优化问题,适当地对第四方物流模式下供应链资源整合决策中的参数进行调整可以得到非常好的收敛效果,并实例验证了蚁群算法的有效性,以供参考。 相似文献