基于p-中位模型的高速铁路快运网络枢纽节点城市选址

我国快递需求的快速增长和高速铁路规模的发展对高速铁路网络优化、运力合理配置及枢纽节点布局等持续经济运营问题提出了发展要求,也对运输组织和网络运行等提出了规模化的高要求,基于高速铁路客运运力复合利用视角,借助p-中位模型,以最大二次中转的成本最小化函数构建了我国高速铁路快运网络枢纽节点城市的选址模型,并使用禁忌搜索算法求解和利用矩阵表示法合理分配货流量。考虑我国实际高速铁路网络城市分布及城市内站点分布,将高速铁路与枢纽节点城市内中转车辆两种运输方式相结合,以2019年实际的高速铁路旅客列车运行时刻表为实例计算了枢纽站点、城市的枢纽运输成本,形成了高速铁路快运网络节点城市的枢纽成本位序和集散点集。     

鲸鱼、布谷鸟和益生菌

把商业看成生态系统，是商业界常用的一个比喻，很多管理观念都有着生态学的影子，比如适者生存式的竞争，比如产业圈中公司的相互依存。审视当下的商业生态系统，会发现这样的特征：     

分时段配送车辆调度问题的禁忌搜索算法

建立了分时段配送车辆调度问题的数学模型,同时采用禁忌搜索算法计算优化的配送线路和配送时间,并采用实例进行仿真计算。计算结果表明算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也比较稳定。     

电子采购中组合多属性招投标的优化研究

由于物品之间存在互补效应,往往投标者会将几个标的物作为一个组合标进行投标。这一方式在传统的多物品电子采购中仅仅从价格或成本的考虑来确定竞胜标,因而无法同时解决采购中的多属性问题。在网络技术的支持下,这种组合招投标的采购模式已经成为可能。通过以最大化采购方的效用为目标建立数学模型,并运用禁忌搜索算法进行求解,可满足多属性决策的招投标方法要求,解决电子采购中对于具有互补效应的多物品多属性的竞胜标确定问题。但由于问题自身的复杂性,对此类问题的研究处于起步阶段,对于多属性间的关系研究,多属性评价方法的改进,以及求解方法的研究与计算效率的提高等问题还有待于进一步解决。     

取送货路径优化问题的候鸟群自适应变邻域搜索算法

具有时间、车容量和后进先出约束的多车辆取送货路径优化问题在现实中具有广泛的应用,针对现实问题中规模性和模型的复杂性使其在短时间内无法精确求解的问题,提出了候鸟群自适应变邻域搜索算法(MBO＿AVNS)。以三种贪婪插入算法构建初始种群,确保种群的多样性和初始解的质量,对传统候鸟优化算法的邻域搜索算法进行改进,加强了算法的局部搜索能力。通过真实数据进行实验分析表明,与模拟退火算法(SA)和一般自适应变邻域搜索算法相比,MBO＿AVNS算法在求解具有时间和后进先出约束的取送货路径问题上更具有优越性。     

基于遗传禁忌搜索算法的AGV物料输送调度问题研究

研究AGV物料输送工作过程,建立多复杂、多约束条件的AGV物料输送多参数调度问题数学模型。将禁忌搜索算法引入遗传算法组成混合遗传禁忌搜索算法。通过所建立的数学模型进行算法设计和仿真,结果表明该算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进,使AGV完成物料输运任务时耗用时间最短。     

基于禁忌搜索算法的货物运输路径和方式选择问题研究

在对货物运输路径和方式选择问题进行简单描述的基础上,提出了将该货物运输问题分解为多个单路径、多种运输方式组合问题进行求解的策略.通过设计解的表示和评价方法,构建了求解该问题的禁忌搜索算法,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的算法优化货物运输路径和方式选择问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且收敛速度较快,结果也较稳定.     

运动搜索算法的发展应用探讨

随着视频压缩技术的发展以及人们对大尺寸、高质量图像日益增长的需求,视频压缩算法已成为当前视频技术发展研究的热点,而搜索策略又是视频压缩算法中研究最多的领域。以传统经典快速搜索算法为依托,重点对当前研究的各种快速运动估计算法进行阐述、分析和比较。     

考虑线路安排的物流配送方案模型及其算法研究

在分析车辆路径问题现有启发式算法的基础上，建立了考虑线路安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种搜索算法，实验结果表明，该算法可有效求得问题的优化解或近似优化解，且具有运算速度快、算法简便的特点。