B2C模式下仓储式超市订单拣货路径优化

针对不规则布局卖场的拣货路径问题,从拣货口数量、进出口角度提出两种先分批后拣货的优化方案,并建立带有载重、容量限制的批量订单拣货路径模型。分批阶段,考虑了紧急订单、商品种类和配送距离,采用种子算法求解;拣货阶段,引用多项式变异和带有随机扰动的单纯形法对麻雀搜索算法进行改进,对批次拣货路径求解。结果表明,方案二更优,可以减少拣货员的人数、缩短在卖场的拣货时间,并提高设备利用率,改进的麻雀搜索算法在求解结果上优于原算法。     

中国股市非理性泡沫的实证分析

文章引入了对数周期幂律模型,通过对2006～2007年金融危机前和2009年救市政策出台后的中国进行股票市场的非理性泡沫进行实证检验,得出中国股市存在非理性泡沫的结论,并根据研究结果提出了相应的政策建议,以避免股市泡沫的破裂。     

基于禁忌搜索算法的城区10kV变压器组经济运行研究

由于居民用电的峰谷差较大,不利于变压器的经济运行,为此,研究变压器的经济运行对供电企业的节能降损具有很好的意义。本文提出采用禁忌搜索算法,以变压器的投切次数为约束,对变压器组备选投切点进行优选、组合,选出最合理的投切方案,从而实现变压器组的经济运行。实际案例的运行结果表明,该方案简单实用,能够迅速找出最优投切策略且避免设备的频繁投切,有效提高了供电企业的经济效益。     

车辆调度问题的混合算法

针对多配送中心车辆调度问题,以及考虑到遗传算法与禁忌搜索算法各自的优缺点建立了多配送中心车辆优化调度的数学模型设计了遗传算法和禁忌搜索算法相结合的混合算法。该算法避免了遗传算法和禁忌搜索算法各自的缺陷,并进行了仿真分析。     

大数据的小进步

Facebook的一项研究表明,调整新闻提要,能够调动用户情绪。Facebook运行类似测试的原因是为让用户停留更久或点击广告。他们还发现,用户的行为差异在0．04％到0．1％之间,这听起来微不足道,但对于数据科学家来说,是个了不起的数据。“考虑到更大层面,即使微小也会产生大效果。”收集更多的数据,并更廉价迅速地处理,可帮助企业确定组合的边际变化调整能力、工作的持久能力和效果。谷歌的搜索算法从用户身上学习,     

采用改进和声搜索算法的稀布线阵综合方法

针对稀布天线阵列中带有阵元数目、阵列孔径、阵元间距上下限和峰值旁瓣电平抑制的多重约束问题,提出了一种基于改进和声搜索算法的综合方法。通过和声变量与阵元间距的矢量映射,原始的强约束优化问题可以转换为仅含双边约束的优化问题,从而在保持可行解空间不变的同时提高了问题的自由度。为了加速收敛过程,采用动态调整参数策略。仿真结果表明,与现有文献中的算例进行比较,所提出的方法能够得到更低的峰值旁瓣电平,且鲁棒性好,收敛速度快。     

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。     

基于GSA的ELM电能质量扰动识别方法研究

ELM是一个单隐层神经网络,具有良好的泛化和快速学习能力,该算法只需用户调整隐含层节点个数,但该参数的选择直接影响了ELM的性能.文章提出一种新的优化方案,该方案使用GSA优化输入特征子集和隐含层节点数以提高ELM的性能,实验结果表明:该方法在识别电能质量扰动方面更快、更准确.     

中国股市非理性泡沫的实证分析

文章引入了对数周期幂律模型,通过对2006～2007年金融危机前和2009年救市政策出台后的中国进行股票市场的非理性泡沫进行实证检验,得出中国股市存在非理性泡沫的结论,并根据研究结果提出了相应的政策建议,以避免股市泡沫的破裂。     

为了小峪更辉煌——记大同煤矿集团公司小峪煤矿矿长杨世和

2005年底,洪涛山上的沙棘果红了,金黄的树叶装扮着山麓,山下的小峪人依然在紧张地工作。清晨的矿区新闻伴着布谷鸟的叫声响彻山坳:2005年1￣11月份,小峪煤矿生产原煤150.48万吨,外销原煤128万吨,生产销售创建矿以来同期最高水平。早起的和通宵未眠的小峪人脸上挂着笑容。面对如