考虑节能的城市物流配送方案优化

针对城市物流配送环节,提出了一种能够节约车辆能耗的物流配送方案优化方法.首先,在考虑载重和车速对车辆能耗因子的影响及时间窗开启前的等待时间约束等条件的基础上,提出了以能耗最小为目标的物流配送路径选择数学模型,并采用蚁群算法求解该问题,实现物流配送方案的一次节能优化;然后,基于一次优化结果,通过调整配送车辆从配送中心及各配送点出发的时刻,实现物流配送方案的二次节能优化;最后,基于北京市道路网的仿真试验显示,相对于以最短时间为目标的优化方法,本文提出的节能优化方法可使城市物流配送过程中的能源消耗平均降低约6.68％.     

物流配送问题的混沌优化算法研究

探讨了定位——运输路线安排问题的解决方法,提出一种首先用启发式规则将客户集聚类,从而划分出若干客户子类;然后,用混沌搜索算法求解LRP的优化方法.提出将用于聚类分析的启发式规则和混沌搜索算法结合的混合算法求解物流配送路径优化问题是有效的.由于混沌序列具有随机性与遍历性,容易寻找全局最优解,从而避免了传统优化方法中的＂局部最优现象＂的发生.计算机仿真实例证明了该算法简洁、实用、性能良好,有利于解决带有约束的非线性物流配送路径LRP优化问题.     

有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法

为了克服并购算法在求解有时间窗物流配送路径优化问题时局部最优的缺陷,提出了混合并购算法的构想.通过对原有并购算法中单个并购操作的改进,增加多个并购操作,提高了算法的收敛性.在建立有时间窗物流配送路径优化问题数学模型的基础上,构造了有时间窗物流配送路径优化问题的混合并购算法模型.在Solomon数据集上进行多次实验,获取了有时间窗物流配送路径问题的最优解或近似最优解.     

城市物流共同配送优化方案研究

现代物流发展过程中,随着城市交通状况的恶化、生态环境的破坏,城市物流的"外部不经济"逐渐引起人们的重视.在当前的金融危机环境下,如何优化城市物流配送方式,协调城市物流活动与城市发展日益受到社会关注.通过借鉴城市物流优化流程,应用定性以及定量的方法,提出基于共同配送的城市物流配送方案.方案通过城市物流配送中心数量确定方法、选址模型以及配送路径的优化问题,并结合泉州市某知名运动鞋店进行了实证分析,说明了城市物流共同配送方案的优势,为实现城市物流配送优化提供参考.     

基于GIS的城市物流配送系统规划方法

根据地理信息系统（GIS）的特点，将GIS所提供的空间分析能力以及数字图形环境等功能与城市物流配送系统规划有机结合，提出了基于GIS的城市物流配送系统总体结构，并据此改进了传统的城市物流配送系统规划步骤。对于在配送中心数目优化中规模大小难以确定这一难题，提出了基于克理斯塔勒（Christaller W）六边形法则划分区域的方法，结合配送车辆经济配送半径，有效解决了配送中心数目的确定问题。同时建立了配送中心空间布局优化模型，并提出采用交替选址划分法对模型进行了有效求解，为完善城市物流配送系统的规划提供了新的途径。     

基于免疫克隆算法的物流配送车辆路径优化研究

物流配送车辆路径优化问题是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解．在物流配送车辆路径优化问题数学模型的基础上,构造了一种免疫克隆算法来求解该问题,并在算法中引入了克隆选择、克隆删除、受体编辑、体细胞高频变异、抗体循环补充等思想．仿真计算结果表明,免疫克隆算法能快速收敛于全局最优解,克服了遗传算法中易陷入局部最优解和收敛速度慢的缺点,可有效地解决物流配送车辆路径优化问题．     

基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型研究

针对当前企业物流配送总成本过高、配送距离过长等问题,提出基于距离测算的企业物流配送最优路径规划模型.测算企业物流配送时的车辆行驶时间距离与空间距离,将两者归一化处理实现配送距离测算;借助鲸鱼优化算法,通过包围猎物的形似搜索最优配送路径;为避免陷入局部最优解,融合莱维飞行与鲸鱼优化算法,选择最优配送路径;结合距离测算值与改进后的鲸鱼优化算法,构建企业物流配送最优路径规划模型.通过该模型选择捕猎路径最短的鲸鱼,将该鲸鱼的位置作为最佳鲸鱼位置并输出,实现企业物流配送最优路径规划.该模型可在城市内有大量需求点情况下,规划出最优路径,且规划后的路径能够有效减少配送距离、降低时间消耗.     

城市物流配送模型及优化调度研究

通过对城市物流配送特点的研究，分析了在电子商务环境下城市物流配送的现状和存在的问题，提出了在地理信息系统环境下的城市物流配送优化调度模型，结合电子商务城市物流配送中心系统构建提出了解决城市物流配送的优化调度方案。     

遗传算法求解物流配送中带时间窗的VRP问题

用遗传算法求解第三方物流企业物流配送中带时间窗的车辆路径问题. 建立了一个配送优化调度模型, 使配送计划的编制在任何情况下都能归约为求解某种车辆路径问题.     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

基于遗传算法的Flow Shop调度问题求解

如何对大规模的生产进行有效合理的调度,在分析企业生产流程的基础上,提出了一种用改进的遗传算法来求解流水车间调度问题的方法。仿真实验结果证明了算法的可靠性与实用性,具有较好的工程应用价值。     

一种时空高效的多类别文本分类算法

低时空复杂度始终是多类别文本分类算法希望达到的性能。新闻文档集中Token频率分布的研究再次验证了Token频率分布普遍服从幂律。据此设计了一种新的多类别Token频率索引数据结构,并基于该数据结构提出了一种低时空复杂度的多类别文本分类算法。在TanCorp数据集上的实验结果表明该算法在多类别新闻文档分类应用中是时空高效的。     

ABS方法解病态线性方程组

本文通过对—典型病态方程组求解,显示 ABS 方法的潜在能     

基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上,提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法,能够迅速准确定出运动目标的位置坐标,并对二者的优缺点进行了比较。     

一种基于并行算法的逆M矩阵的判定方法

提出了一种判断三角矩阵是否为逆M矩阵的方法，并根据Wahid Nasri的求矩阵的逆的思想，给出了判断三角矩阵是否为逆M矩阵的算法，并且在分别在两台，四台并行机上，利用并行虚拟机PVM(Parallel Virtual Machine)平台，编制程序进行了数值试验及算法的复杂度分析。     

顾客时间窗变化的物流配送问题干扰管理方法研究

为解决物流配送过程中顾客时间窗变化而导致的物流配送计划无法实现的难题,运用干扰管理方法,以干扰事件发生时的问题状态为基础,提出了新车增派策略和多车协作策略及其实施条件,并在此基础上建立了问题扰动救援的一种启发式算法.该算法针对受扰车辆路线上的所有顾客,根据新车增派策略和多车协作策略,依次将每一顾客在原计划的送货车辆、其他在途车辆,以及增派的新车之间分配,并重新规划分配之后的车辆路线.最后在标准算例上使用该算法与文献遗传算法进行了比较分析,结果表明该算法对于干扰事件发生后的车辆路线重排结果在系统整体扰动程度方面明显优于文献算法.     

模糊逻辑和数据融合在监控系统中的应用

传统监控系统的一个主要缺点是利用单一传感器来监控单一监控点,由于传感器内部品质和系统外部噪声的影响使得系统的可靠性不理想.数据融合技术可以把互相独立的传感器变为互相联系的整体,增加了信息的冗余度从而提高系统的可靠性.而模糊逻辑可以把数据很好地融合在一起.笔者给出了数据融合算法的推导过程及系统的结构框图.     

智能决策在教务管理系统中的应用

从4个方面简述了智能决策的内涵和要点.针对教务管理系统中智能决策的应用情况,从智能决策角度给出了教务管理系统的结构.分析了其功能.结合两个智能决策在教务管理中应用的实例,探讨了用神经网络解决考试质量分析问题和用遗传算法解决排课问题的方法,最后展望了智能决策在教务管理系统中的应用前景.     

基于概率分布和形态学的快速聚类算法

提出了一种新的聚类算法PMM，使用概率分析和密度直方图法确定密度阈值，应用多密度阈值对数据空间进行滤波以消除不相关数据的干扰，使用数学形态学理论发现聚类簇，提高了聚类的准确性，按照聚类的特点实现了相关形态学操作的快速算法，提高了运算效率．实验表明PMM的计算复杂度与数据量呈线性关系，能够发现任意形状的聚类簇，对噪声不敏感，并能区分密度不同的聚类簇．     

具有全调制范围的空间矢量脉宽调制算法研究

在分析空间矢量脉宽调制（SVPMW）过调制原理的基础上,对经典的双模式过调制算法进行了适当的简化,提出了一种新型的具有全调制范围的SVPWM算法．仿真和实验结果表明该算法简单实用,只用一种算法就实现了线性调制区、过调制区直至方波工况的平滑过渡．