钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

钢铁企业产成品物流控制中转库流向的优化问题

以我国大型钢铁企业上海宝山钢铁集团(公司)为背景,描述了其产成品物流控制中的产成品转库问题,建立了转库流向优化问题的数学规划模型·使用遗传算法,提出一种称为“两段式可重复非负整数编码”的编码策略来获得大规模01规划模型的近优解·计算结果表明,当可用能力足够大并且准发数较少时,结果与SAS/OR的计算结果非常接近·当可用能力不是足够大,并且准发数较多时,计算结果要好于实际调度结果,此时SAS/OR软件在规定的时间内无法算出优化解·     

求解0-1背包问题的两种方法的分析与比较

背包问题(KP)是计算机科学中典型的NP-hard问题,不存在多项式时间的精确算法。本文首先给出了求解0-1KP问题的一种改进的近似算法,讨论了算法复杂度与近似比;然后,给出了求解0-1KP的动态规划算法描述,并分析了算法的复杂度;最后,对两种方法进行了理论分析,并利用3个较大规模0-1KP实例的仿真计算结果与GDPSO进行比较。     

一类特殊车辆路径问题(VRP)

描述了一类特殊的车辆路径问题(VRP)-混合车队车辆路径问题·在分析问题特性的基础上,通过引入“车队模式”定义,提出了求解框架,设计了基于遗传算法和禁忌搜索启发式的混合算法·针对其中的混合车队车辆路径问题,所设计混合算法,利用了GA搜索全局性好,TS局部爬山能力强的特点·提出的车队、任务分段组合编码和解码规则充分考虑了混合车队车辆路径问题的特点·实例计算结果表明了框架、模型和算法的有效性     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

旅行商问题(TSP)的改进遗传算法

对于中大规模ＴＳＰ问题的求解,提出了２种新的改进遗传算法:两交换启发交叉算法和三交换启发交叉变参算法·经过仿真实验和实例应用证明了算法的有效性·三交换启发交叉变参算法的性能优于两交换启发交叉算法·     

基于遗传算法求解NPC问题的研究

首先建立了0-1KP问题和3-SAT问题的数学模型;然后分别基于遗传算法（GA）与贪心策略相结合给出了一种求解0-1KP的有效算法,基于GA与局部搜索相结合给出了一种求解3-SAT问题的可行算法;最后通过对0-1KP实例和3-SAT实例的仿真计算验证了算法的可行性与有效性。     

差异演化算法求解多维0-1背包问题

多维0-1背包问题是典型的NP难题,设计了一种求解它的差异演化算法,阐述了算法求解多维0-1背包问题的具体操作过程。用提出的算法对55个测试算例进行了仿真实验,得到了全部算例的最优解。测试结果表明了文中算法是求解多维0-1背包问题的一种有效方法。     

0-1背包问题的非线性降维近似算法

求解0-1背包问题的精确算法不能在较短时间内求解大规模0-1背包问题,使其实用性受到限制.针对该问题,给出求解0-1背包问题的非线性降维算法,并进行了数值实验,验证了算法的有效性.该算法属于近似算法,相对其他一些近似算法,计算结果更为精确.     

一种改进的模拟退火算法求解0-1背包问题

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发,提出应用改进的模拟退火算法求解0-1背包问题.对模拟退火算法有所改进,并有效地克服它的弱点,使其在优化性能,优化效率和可靠性方面有明显的优越性.阐明了用该算法求解0-1背包问题的具体实现过程,并通过实际数值计算和结果比较表明,该算法在求解0-1背包问题优于传统的模拟退火算法,并且得到更有效的近似解.     

改进Q-Learning 算法在路径规划中的应用

针对Q-Learning 算法在离散状态下存在运行效率低、学习速度慢等问题,提出一种改进的Q-Learning 算法。改进后的算法在原有算法基础上增加了一层学习过程,对环境进行了深度学习。在栅格环境下进行仿真实验,并成功地应用在多障碍物环境下移动机器人路径规划,结果证明了算法的可行性。改进Q-Learning 算法以更快的速度收敛,学习次数明显减少,效率最大可提高20%。同时,该算法框架对解决同类问题具有较强的通用性。     

大学考试时间表问题的混合遗传算法求解

考试时间表问题是一类典型的组合优化问题,也是NP难问题。分析了大学考试时间表编排的特点,给出了一种解决考试时间冲突的自动生成考试时间表的可行时段-查找算法。为进一步解决时间间隔问题,将可行时段-查找算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法。实验结果表明,本文提出的混合遗传算法能快速、有效的解决大学考试时间表问题。     

求解双侧障碍问题的自适应投影算法

对一类具有双侧障碍的自由边界问题得到求它的数值解的自适应投影迭代算法。采用有限差分法将障碍问题离散为有限维双侧障碍问题,该问题等价于一个新的投影不动点问题,可得到双侧障碍问题的投影算法。并通过迭代数据自动调整投影算法的参数,加快其收敛速度。从而提出求解双侧障碍问题的自适应投影算法,给出算法过程和收敛性分析。理论分析和数值算例结果都表明该算法的有效性。     

OPTW的两阶段网络优化算法

以组合最优化问题中的定向问题为原型,结合它的新一类变形问题包括网络磁盘故障修复问题、制药销售员问题和垃圾回收车路线问题等进行分析,建立网络上有时间窗口限制的定向问题的数学模型,利用两阶段算法原理的思想,设计一种网络上满足时间窗口限制的定向问题求解算法,进行实例验证.结果表明该算法易于实现、且收益增幅明显等优点,为一类网络上有时间窗口限制的最优化问题提供新的求解算法.     

大学课程表问题的模型与算法

课程表问题(Tinletabling problem．简称TTP)是时间表问题之一，也是NP难问题。根据大学授课形式的特点建立了大学课程表问题的数学模型．并给出了求解该问题的遗传算法。为了提高解的质量和加快收敛速度，当相同时问段内班级重复出现时，给出了寻找可能的新位置的方法，并将其嵌入遗传算法，实验结果表明该方法是可行和有效的。     

多种物品三维装箱问题的一种启发式算法

针对多种物品单箱三维装箱的问题,设计了一种新的启发式算法.该算法基于"平面"和"块"的概念,采取树搜索策略,允许货物在任何可行方向上旋转,在保证箱空间利用率足够高的同时,满足货物摆放稳定性的要求.实验结果表明,该算法是解决此类问题的一种有效的方法.     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

二叉树队列关系问题非递归算法的推导及形式化证明

该文对二叉树类问题进行分划,寻找其递推关系,并针对具有队列递推关系的一类问题,给出了其推导过程和形式化证明策略.再结合每个算法后置断言的不同,提出3种开发循环不变式的策略,并构造出该类问题的通用循环不变式模板.同时,发现该类问题是基于2个母算法的功能加以实现的,由此派生出3类问题.首先,对这3类派生问题进行推导,得到递...     

求解奇异边值问题的一种三次样条方法

构造了一种三次样条．借助该样条求解一类奇异边值问题．首先,应用罗必达法则去除奇异性,将问题转化为标准的边值问题;然后,构造一种三次样条求解标准化后的边值问题;最后,对几个算例进行数据模拟．     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法.文章提出了改进的蚁群算法.该算法采用伪随机比例规则,不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新,还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新.模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法.