带时间窗和同时送取货的车辆路径问题模型及算法

文章研究了带时间窗和同时送取货的车辆路径问题,建立相应的数学模型,并在量子进化算法的基础上,提出了一种新的改进量子算法。为了得到高质量的初始解,作者通过定义满载率和向心角,设计了带有回场权重的初始解生成方案。同时,作者通过定义量子元胞体、互换量子α位与β位等方法,尝试解决量子进化算法中有效信息丢失严重的问题,为解决量子域、二进制域、问题域之间的映射问题提供了一种思路。最后,选取Wang和Chen测试数据集,对算法性能进行有效性测试。     

非等间距GM（1，1）模型背景值的改进及其应用

根据模型的指数特性以及积分特点,以数据曲线在每个区间[k_(i-1),k_i]与坐标轴所围成的梯形面积作为模型背景值z~(1)(k_i)与z~(1)(k_(i-1))的差值,并对其进行修正,从而达到对传统非等间距GM(1,1)模型进行优化的目的.最后采用实例进行验证,并将结果同其他文献的拟合精度进行对比,从而验证算法的有效性与可行性.     

库存不足条件下车辆路径问题及其改进PSO算法 3

分析并构建了库存不足条件下车辆路径问题的数学模型;在模型的求解上,提出一种基于子群协作的动态粒子群算法;最后通过算例实验表明:该算法能有效克服标准粒子群算法迭代寻优时选择步长的盲目性,也改善了算法求解时容易陷入局部最优、导致早熟的缺陷,具有较强的全局寻优能力,收敛速度快,计算精度高.     

基于灰关联分析的K匿名方法及其在聚类中的应用

采用泛化和抑制技术对数据进行K匿名化处理,需要在数据的有用性和隐私保护度之间保持平衡。提出一种新的利用基于差异信息理论的灰关联分析实现K匿名的方法,利用数据序列之间的均衡接近度描述数据点之间的相似程度,据此进行相应的泛化和抑制操作,并将K匿名后的数据应用于聚类分析。在真实数据集上的测试验证了该方法的有效性。     

Apriori算法的改进及在电子商务中的应用

针对经典Apriori算法中挖掘到的结果不能实现商家利益最大化和推荐权值人为设定的问题,在考虑商品利润和销量的基础上,提出基于Apriori算法的加权关联规则模型.最后,在实际购物篮数据的测试中,验证了改进后算法实用性.     

区域经济信息化程度比较的灰关联分析方法

应用灰关联度分析方法建构了区域经济信息化程度评价的灰色模型。给出了计算的方法和步骤。根据新加坡、香港和深圳3个区域的实际数据,利用此模型对3个区域的信息化程度进行了分析比较,结果印证了本模型的有效性。参5。     

考虑负效应的城市废弃物处理站多目标选址模型及算法

提出一种改进的基于“扩散距离”的负效应测度方法,建立以成本和负效应为目标的双目标混合整数规划选址模型,根据问题特征,设计一个模拟退火算法(SA)与贪心算法相结合的混合算法(HSA)求解.算例结果显示,基于“扩散距离”的负效应测度方法能很好地反映实际情况;HSA算法在求解同类问题上是有效的,且具有较好的收敛性.     

基于微粒群算法的GM(2,1,λ,ρ)优化模型

为了提高灰色GM(2,1)模型的预测精度,本文首先对灰色GM(2,1)模型的向前、向后差分进行线性组合出灰色GM(2,1,λ)模型,利用参数λ修正背景值;然后引入参数ρ对原始数列进行数乘变换,进一步将模型拓展为灰色GM(2,1,λ,ρ)模型.由于参数λ,ρ与误差之间为明显的非线性关系,难以解析,本文基于微粒群算法(PSO),给出PSO-GM(2,1,λ,ρ)优化方法.在该方法中,用λ,ρ构成一个二维的微粒群,以绝对的平均相对误差作适应度函数,以其最小为目标,求解最优的λ,ρ值.实例计算表明,该方法收敛速度快,预测精度高于普通模型,而且可满足实际需要.     

关联规则挖掘算法综述

介绍了关联规则挖掘算法的基本原理，并按照挖掘中涉及到的变量数目（维数）、数据的抽象层次和处理变量的类别（布尔型和数值型），依次对关联规则挖掘算法的研究进行综述，并对一些典型的算法进行分析和比较，最后展望了关联规则挖掘算法的研究方向。     

灰指数规律的熵判据

研究了函数为指数函数的充要条件 ,并给出了白指数律的判别准则 .在此基础上 ,给出了灰指数律判别方法 ,对于固定的分量增量 ,离散函数的实际熵趋于最大熵时 ,此离散函数具有灰指数律 .与此同时 ,讨论了灰指数函数的灰性测度问题 ,并给出了灰指数函数的灰度公式.