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。     

求解约束优化新的引力搜索算法

针对约束优化问题,提出了一种新的引力搜索算法。在该算法中,对每一个粒子定义两个质量,一是"可行质量"另一个是"不可行质量"。若对可行粒子更新,则采用可行质量;否则采用不可行质量。其目的使可行粒子向目标函数值好的方向发展,使不可行粒子向可行域方向发展。最后对5个测试函数进行数值实验,数值结果表明提出的算法是可行的、有效的。     

基于适应度值方差布谷鸟算法参数调整

为了使布谷鸟搜索算法在保持快速搜索能力的同时,提高算法寻优精度.本文首先分析算法参数pa和β对迭代过程所得适应度值方差的影响,根据方差的变化动态调整算法搜索过程中参数的取值,提出了一种基于适应度值方差改进的布谷鸟搜索算法,并通过5个标准测试函数分别对CS和VCS进行测试,结果表明,VCS的寻优性能优于CS.     

德国钟与瑞士表

在瑞士,从高级钟表之城日内瓦、钟表谷纳沙泰尔,到钟表贸易重镇巴塞尔;在德国,从富特旺根、施文宁根、特里堡以时钟闻名的德国黑森林地区,沿着欧洲钟表起源的时间之路一路走访而来。在高度商业化运作的钟表世界里,找回已经被人淡忘的有关钟表制造的历史,重温人类最依赖机械时计的年代。在往日柔光的余晖里,找回现代人已难再拥有的情愫。     

大规模复杂路网条件下的快速径路搜索算法研究

我国铁路建设规模日益扩大,路网连接关系错综复杂,在满足铁路运营条件基础上,快速制定出合理、有效的列车行车径路方案变得更加困难。传统径路搜索方法如深度优先算法、广度优先算法和A*搜索算法等已不能满足大规模复杂路网条件下径路的快速搜索。为了解决大规模复杂路网条件下最优径路的快速搜索问题,对比分析传统的径路搜索方法优缺点,选择基于双向搜索算法的基础上,引入限定车站属性搜索、优化车站节点搜索、向量限定搜索、限定节点分支递归深度、建立现行列车径路库等优化策略来提升搜索算法的执行效率,双向搜索优化算法能够快速规划列车径路方案,保证算法的良好性能,为开行方案、运行图计划提供理论支撑,对优化运力资源配置、提升路网管理水平具有重要意义。     

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。     

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：     

随机仓库布局问题模型与算法研究

通过讨论随机条件下仓库布局问题．建立了随机仓库布局问题机会约束规划模型，并设计出基于随机模拟的禁忌搜索算法求解模型，最后利用算例来验证算法的有效性。     

B2C电子商务中带退货的多配送站点车辆路径优化问题研究

研究了一个带退货的多配送站点车辆路径优化问题,建立了求解该问题的0-1整数规划模型,以实现各个配送站点在给他们客户配送货物的同时,沿途取回这些客户的退货,以节约运输成本的目的。设计了一种新的解的表示方法和邻域变换,以此为基础构造出直接求解多配送站点车辆路径优化问题的禁忌搜索算法,在该禁忌搜索算法中首先通过一个启发式算法求得了0-1整数规划模型的一个较好的初始可行解,从而提高了禁忌搜索算法的收敛速度及性能,最后通过例子对禁忌搜索算法及其性能进行了说明。     

基于禁忌搜索的物流配送中心选址方法研究

物流配送中心选址问题在物流网络规划中占有非常重要的地位,选址的合理与否直接关系到配送中心未来的发展。针对企业选址的一般要求,以配送中心总成本最小为目标,构造了一种物流配送中心选址模型。该模型较接近现实情况,同时,给出了求解该模型的禁忌搜索算法和简单算例。