战区装备保障点动态选址决策模型及算法

传统的选址决策方法没有考虑需求变化和物价上涨等因素,而在现实情况中这些因素对决策结果的影响很大。针对战区装备保障点动态选址决策问题,建立了相应选址模型,分析了遗传算法、反向传播(Back Propagation, BP)神经网络和模拟退火算法的优缺点,给出了一种基于遗传模拟退火算法的BP算法。最后运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

物流设施选址问题的双层模拟退火算法

设施选址问题的相关优化模型的本质,都是在最小化相关费用的前提上,从可选设施集合中确定设施的修建位置,并分配用户的需求,即都必须进行选址决策和需求分配决策.本文主要根据设施选址问题的特点,设计了适合求解一般设施选址问题的通用型双层模拟退火算法,算法的外层对设施选址决策进行优化,内层则在上层确定的设施选址决策基础上,进行用户需求分配的优化.最后的多个算例证明了相对其他优化算法,双层模拟退火算法不但收敛速度快,而且能求取更高质量的最优解.     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

多目标平面选址问题的模拟退火算法

用模拟退火算法求解一类困难的多目标平面选址问题，经微机上大量试算，效果较好.     

占线中心选址问题及其竞争算法分析

基于在建立的设施的个数未知的前提下需要决定如何建立初始设施集,同时要求,当新的设施集建立后,前面已经建立的设施不能被删除的实际选址约束条件下,从占线理论出发考虑了待选址个数不确定的动态选址问题.设计了一个多项式时间的竞争算法,证明了该算法具有的竞争比,该竞争比结果优于已有的结果.     

一个竞争选址问题的新模型及其求解算法

提出了一个竞争环境下使获得的市场份额最大化的选址模型,该模型通过引入竞争设施聚集引起的需求增长率和距离折扣率来刻画设施的聚集效应.同时给出了求解该模型的分支定界算法和贪婪算法,并通过一个数值例子说明和检验以上算法.最后,分析了需求增长率和距离折扣率对选址决策的影响.     

贪婪取走启发式算法在离散网络选址中的研究

物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物流配送中心选址中的有效性,为实际的选址决策提供理论参考。     

电子商务下的配送中心选址问题及其优化

分析了电子商务环境下的物流配送中心的特点,提出了电子商务环境下带软时间窗的配送中心选址与车辆路线集成模型,设计了遗传算法与模拟退火算法相结合进行求解.最后通过算例说明了该模型的实用性及其算法的可行性.     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

逆一般中心选址问题的算法研究

主要讨论了逆一般中心选址问题的算法研究。对于实例是树且U为整数的情况,逆一般中心选址问题转化为逆中心选址问题。对于实例是一般简单图的情况,本文给出了一个逆一般中心选址问题转化为权重为1的S te iner树问题的拟多项式算法。并对于权w=1的S te iner树问题,本文也给出了一个近似界为43的近似算法。     

一类半开放式车辆路径问题及其禁忌算法研究

对半开放式车辆路径问题进行了描述,提出了核心路径的概念和理论,并根据问题的特点设计了基于核心路径的禁忌算法.算法分为初始优化、核心路径的提取和连接以及后期优化三部分,采用自然数编码,用GENI插入法构造初始路径和进行邻域操作,设计了三种邻域以扩大搜索空间,用能力约束控制单条路径的配送点数,以增加惩罚的方式加入配送距离约束.算法利用核心路径的特点阻碍不良路径的生成,并在后期优化的第二阶段拆开核心路径,进行优化路径的调整.最后采用多组数据进行计算并对结果进行了分析,证明了基于核心路径禁忌算法对优化有能力和距离约束半开放式车辆路径问题的有效性.     

关于Tabu Search算法收敛性的研究

对ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ算法的收敛性进行了研究。并对ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ算法运行的迭代次数与收敛性的关系进行了理论上的说明,从而使ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ算法迭代次数的选取有了一定的估计。     

作业排序模拟退火算法影响因素分析和一种多次淬火模拟退火法

研究了作业排序模拟退火法各要素对搜索结果的影响特性 ,给出降温函数概念及其解析特征和有关问题的适宜参数值 ,在此基础上 ,给出了一种多次淬火的模拟退火算法     

基于Tabu搜索算法的产品族配置问题研究

产品族的可配置零部件之间存在约束关系,用户需要从产品族的有效配置结果中找到最满意的配置。对于配置项较多的问题,由于搜索空间很大而不能用传统方法求解。给出了按订单装配模式下产品族配置问题的数学模型,并设计了Tabu搜索算法对模型进行求解。使用了动态惩罚、频数表、多阶段搜索和优化配置池等方法改进了算法的效率。应用模型和算法对复合热载体产品进行了仿真计算,取得了比较好的效果。     

解决位置管理问题的混沌混合差分进化算法

位置管理问题是移动计算环境中的一个重要问题.提出了一种解决位置管理问题的混沌混合差分进化算法,给出了将浮点编码的种群个体映射为问题解的方法,给出了解决标准差分进化算法早熟收敛问题的混沌搜索算法.仿真结果表明,混沌混合差分进化算法能有效解决移动计算中的报告小区规划问题,且算法的搜索质量优于遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和传统差分进化算法.     

带装载能力约束的开放式车辆路径问题及其禁忌搜索算法研究

对另一种类型的车辆路径问题——开放式车辆路径问题进行了研究 .提出了一种用于求解带装载能力约束的开放式车辆路径问题的禁忌搜索算法 .给出了算法对测试算例的运算结果 ,并与文献中目前最好的结果进行比较 .比较结果表明 ,在绝大多数情况下 ,该算法能求出更好的解 .     

基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究综述

传统基于出行的交通流分配模型未考虑个体的出行需求源于参与活动的需要这一内在驱动力,忽视了出行与出行之间的连贯性。基于活动的交通流分配模型能够弥补传统交通流分配模型的缺点,综合考虑活动时间窗、活动地点、活动性质等活动属性对道路交通流时空分布的影响,从而更准确地为城市道路规划、城市规划提供理论指导。围绕现有文献,首先介绍描述出行者活动-出行行为过程的超网络结构模型;然后,评述基于活动-出行超网络的交通流分配模型研究;最后,分别从决策主体、决策内容与决策情境视角探讨未来的研究内容。     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.