基于动态规划的拣选作业路线建模分析

货物拣选作业是自动仓储作业中一个重要环节.为了缩短拣选路程以减少自动叉车运行时间,建立了拣选路线优化问题的图模型,该模型属于一类特殊的TSP问题-SteinerTSP问题;通过将SteinerTSP转化成为经典的TSP问题,并采用动态规划算法对该模型进行求解,得出了该模型的最优解.     

分层物流网络设计及启发式算法求解研究

按照服务小区将物流设施分层划分,在传统物流网络的基础上设计了分层网络.以建设费用最小、运输费用最小为目标,建立了多目标整数规划模型.模型分解为选址问题和运输问题,并采用邻域搜索算法计算选址问题、免疫克隆算法求解运输问题,设计了求解模型的启发式算法.算例说明了算法的可行性和有效性.最后,在给定不同建设、运输费用权重参数的条件下对零售商的建设数鼍进行了灵敏度分析.     

单周期随机库存控制策略下的选址分配问题优化模型及其算法

基于零售点所采取的单周期随机库存控制策略,建立了考虑库存的物流系统选址分配问题的混合整数非线性规划模型.设计了一种求解该模型的启发式算法:先用解析法求出各个零售点的最佳订货量,然后利用Hopfield人工神经网络算法求解各个零售点的最佳配送量,最后通过枚举法确定配送中心的选址以及最佳配送方案.将该启发式算法与分支定界法进行了模拟比较,结果表明该算法具有相对的先进性.最后,用实例对模型与算法进行了数值演算.     

关联规则算法探讨

文章对关联规则的发展进行了简单的介绍,分析了关联规则的经典算法,介绍进了一种新的关联规则算法,并对这三种算法在挖掘关联规则的特点进行了对比分析,最后对关联规则以后的发展进行了总结。     

基于二进小波分析的电力系统瞬态信号研究

在多分辨率分析的基础上,采用二进正交小波变换对电力系统暂态信号进行了分析.将信号分解成许多细节部分和平滑部分(分别是信号的高频部分和细节部分),通过分析信号在各个尺度下的细节部分,从而可以对暂态信号的时域和频域进行定位.实验结果证实了方法的有效性.     

本科生算法课程的思政元素挖掘与教学实践

为落实立德树人根本任务,高等学校在本科课程中广泛开展课程思政教学.结合本科算法课程的教学实际,论述开展算法课程思政教学的重要性,并通过挖掘算法课程教学内容中的各种思想政治元素,开展了算法课程的思想政治教学实践,为面向立德树人的人才培养探索新途径,为算法课程教学改革提供新思路.     

基于粒子群算法的项目群网络计划资源优化研究

传统的网络计划(CPM/PERT)默认项目实施所需资源已合理投入,并就此安排各项工作。由于该技术传递信息量较少,不利于项目群资源共享。文章通过对工程项目群工期、成本、管理资源分析,提出基于粒子群算法的项目群网络计划优化模型,引入柯布-道格拉斯生产函数完善目标函数,并以某区域管道铺设工程为例开展实例研究,为今后项目群管理提供参考与借鉴。     

采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值,通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇,根据这些系数按比例地分配接收噪声,再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明,当导频数远少于待估计参数的个数时,半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error,MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood,ML)算法。     

多通道随机信号系统数字信号处理的组合算法

以下对多通道随机信号系统的输入输出信号时间关系进行了分析与研究,为了能更好实现系统控制组合算法,提出统一多通道随机信号的离散序列进行处理的方法,算法通过输入输出随机信号系统的验证.结果表明了组合算法能够将系统的实时性与时间控制精度有效提升,从很大程度上简化了编程,与独立循环算法相比较,组合算法将各通道多信号的随机性问题有效避开.     

RSB-CWS算法解决CVRP问题

RSB-CWS算法结合了蒙特卡洛模拟和CWS节省算法,利用蒙特卡洛模拟对CWS算法节省列表中顾客对间的边进行模拟,模拟过程中采用基于类几何分布的直接抽样方法进行路径采样。对模拟得到的边序列应用CWS算法,所得解的质量能达到或者优于当前最优解.与其他CVRP问题算法相比具有高效、高质量的特点,且可以解决规模较大的CVRP问题。