突发事件下应急物资配送问题的改进算法研究

应急物资配送主要是应急车辆在最短的时间内把应急物资从各地应急储备仓运送到救灾点集散中心,其研究的核心是最短路径选择问题。将最邻近算法应用于应急物资的配送路径选择,提出一种多对多的改进最邻近优化算法。在该算法中,克服以往只能解决一对多问题的局限性,引用全新的编码方法,以时间作为衡量标准,同时对组合参数进行选择进化,以实现组网路径的有效选择。通过仿真实验证明该算法具有很好的适应性。     

基于风险态度的紧急物资保障方案研究

从全局上考虑紧急物资保障的路径选择问题和保障点组合问题，建立了基于风险态度的紧急物资保障规划模型。在路径选择问题中，用区间数表示网络权值，用偏好结构因子来表示决策者的风险态度，群组决策确定网络权值，求取保障点到需求点的最短路径；在多保障点组合问题中，以最早保障时间为约束条件，最少保障点数目为目标函数，建立了保障方案优化模型，从而在全局上解决了紧急物资保障问题，最后给出了一个算例。     

一种随机时变神经网络最短路径算法

提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的框架来解决随机时变网络最短路径问题.由于随机时变网络中弧的长度是不确定的,因此传统的最短路径算法无法有效的解决随机时变网络最短路径问题,本文中提出的随机时变神经网络(STDNN)算法通过构造具有随机时变特性的神经网络来解决随机时变网络的时变和随机特性.理论和实验分析可以得出,算法针对边较少,结点稠密的随机时变网络求解效率较高.     

三维最短路径算法在山间修路问题中的应用

针对交通工程中山间修路问题,建立了三维最短路径模型,并将三维最短路径问题转化为图论最短路径问题,提出了一种三维最短路径算法.结果表明,三维最短路径算法可有效地解决山间修路中出现的问题.     

关于二维数组解决的最短路径问题

在寻找由结点和路径组成的图或实际应用中两结点之间的最短路径。要解决的内容的形式包括:确定起点和终点的最短路径问题就是在已知起始结点的情况下开始求最短路径的问题,并寻求得到最终结点的关于最短路径的问题。研究的目的在于通过二维数组的结构优势,为研究最短路径问题探讨了一些可以解决的办法。利用二维数组的数据结构优势,通过原始的直接和间接距离得出的数据组成的二维数组,其在C++的基础上做出空间分析,不仅计算出了最短路径,还找出了该最短路径下所经过的路径结点。通过该平台,可以有效的设计算法程序,实现计算,用于解决最短路径问题。     

时间依赖的交通网络模型及最短路径算法

为了解决传统最短路径算法不能很好地应用于实时公交查询系统的问题,研究了时间依赖的交通网络模型和理论基础,提出了一种时间依赖的最短路径算法,以此算法为基础实现了南京市公交查询系统。实践证明,时间依赖的交通网络模型能更好地反映实际交通网络的运行情况。     

基于模糊模拟的遗传算法在最短路径问题中的应用

模糊最短路径问题将网络中弧的权值描述成模糊的，突破了传统最短路径问题的局限性，更符合实际网络的要求。采用模糊期望值模型求解最短路径问题，由于模糊变量隶属函数的形式多种多样，对于有些模糊变量，很难求出其具体的期望值，所以本文设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解，获得了良好的效果。     

突发事件下多目标应急救援物资配送路径规划

突发事件发生后,选择最优应急救援物资配送路径提高物资配送的效率和效果,是应急决策者面临的主要问题。以最小化最晚车辆服务结束时间来提高物资配送的效率,以最小化需求未满足率来保证配送公平性,从而达到良好的配送效果。在配送中心唯一的情况下,考虑道路对车型限制、道路阻断修复和道路可靠性对路径的影响,建立多目标应急救援物资配送路径优化模型。设计优先邻点交叉算子来改进基于非支配解排序的遗传算法,提高了局部搜索能力和收敛速度,通过仿真实验验证了算法和模型的有效性,为决策者选择合适的车辆配送路径提供辅助决策作用。     

蚂蚁算法在导航系统中的应用研究

对导航系统中的最短路径问题做了进一步的研究,针对传统的Dijkstra最短路径算法的缺陷,提出了一种自适应式的动态最短路径算法———基于分布式路由选择的蚂蚁算法,对传统蚂蚁算法作了改进,可成功的应用于导航系统中的最短路径寻优算法.     

PL/SQL在求解最短路径问题中的应用

图论中的一个典型的问题就是最短路径和最小代价问题.本文介绍了一种基于Oracle的表、视图及存储过程求解最短路径(最小代价)的方法,该方法使得解决复杂的有向图问题更加容易,而且不需要很多代码.     

带单一限制条件的单源多权最短路径算法及其实现

带限制条件的单源多权最短路径比一般网络中的最短路径有更加广泛的 ,给出了仅带单一限制条件的单源多权最短路径的算法及其实现,最后给出了算法分析。     

含负权有向图最短路问题的一种新算法

Dijkstra算法是求解最短路问题的一种经典算法，但是它的缺点是不能用来求解含有负权的最短路问题。本文对图论中含有负权的最短路问题进行研究，提出了一种新算法，将含有负权的最短路问题先转化为不含负权的最短路问题，最后再利用Dijkstra算法求解，并用实例验证该算法的有效性，具有一定的现实意义。     

无向图中严格第三短路问题的多项式时间算法

给定一个无向图G=(V,E;w;s,t),其中s,t是2个固定顶点,w:E→R+是边的长度函数.最短路是指所有路中长度最小者,次短路是指长度比最短路严格大的所有路中的最小者,严格第三短路是指长度比次短路严格大的所有路中的最小者.对正权重无向图中严格第三短路问题给出一个O(n4)多项式时间算法.     

随机网络的动态最短路研究

本文对于权值为时间t的连续函数动态最短路的问题,通过先求解某个时刻从起点到终点的最短路,然后分析某个时刻的最短路与该时刻的邻域内的最短路关系,再借助有限覆盖定理,求解出某一闭时间区间内的最短路时．从一新途径研究了变权的最短路问题．     

无向图中严格第三短路问题的多项式时间算法

给定一个无向图G=（V,E;w;s,t）,其中s,t是2个固定顶点,w：E→R^＋是边的长度函数．最短路是指所有路中长度最小者,次短路是指长度比最短路严格大的所有路中的最小者,严格第三短路是指长度比次短路严格大的所有路中的最小者．对正权重无向图中严格第三短路问题给出一个O（n^4）多项式时间算法．     

赋有权向量网络的字典序最短路

本文以多目标优化设计为背景,提出了赋有权向量网络的字典序最短路概念。在字典序极小的意义下,推广了最短路问题的Dijkstra算法和Floyd算法,讨论了算法的复杂性,为一类问题的多目标优化决策提供了一种工具。     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

时变环境下的物流配送中心选址问题

配送中心选址是物流管理中的一个重要研究问题,受到广泛重视．一般选址问题所涉及的模型都是静态的,即沿一条路径行进时所需的成本（或时间）是与出发时间无关的常数．但在实际生活中,沿一条路径行进时所需的成本（或时间）是会随出发时间的变化而变化．讨论这类时变环境下的选址模型,给出模型的数学描述并提出一个求解的算法．     

关于动态最短路问题的探讨

主要研究网络优化领域中一种具有动态特征的最短路问题,给出了离散时间模型下关于时间和费用的动态最短路问题的描述,通过引入时间扩张图概念,将动态最短路问题转化为对应的静态网络中的最短路问题,讨论了两类动态最短路问题的复杂性并给出算法。