油料装备的应急维修技术探讨

近些年来,我军配置和研制了一大批全新型的油料装备,这些全新的油料装备技术含量非常高,但是带来的维修难度也非常大.如何在现代战场的高难度环境下,有效的解决油料装备的应急工作成为一个首要话题.针对这个高难度的问题,本文详细阐述了应急维修技术的重要意义和维修的具体步骤.     

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.     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。蚁群算法是一种用于求解优化问题的新型模拟进化算法,该算法在许多相当困难的优化问题的求解中体现了极强的寻优能力和较好的性质。提出了一种利用蚁群算法来解决网络最短路径问题的新方法,并用Matlab语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,蚁群算法在寻求网络最短路方面的应用是可行的。     

黑龙江省旅游路线优化设计

讨论了游遍黑龙江省30个旅游景点最短路径问题。将30个景点之间的关系转化为图论问题,建立赋权图,利用蚁群算法来解决最短路径问题,并用Matlab软件编程进行蚁群算法和改进的Dijkstra算法实现和仿真。同时最短路径问题也可以看成在赋权图上找到一个权最小的Hamilton回路。从而得到黑龙江省最优旅游路线。     

用遗传算法求解最短路径问题

文章应用遗传算法求解图论中的最短路径问题，并提出了该算法在解决这一问题中的一些处理方法，使用该算法可以很快地求出一批最短路径集。文中最后给出了算法运行结果及总结。     

一种限制搜索区域的最短路径改进算法

最短路径算法效率是许多应用领域普遍关注和迫切需要解决的问题。该文在深入分析经典Dijkstra最短路径算法优化途径的基础上,从控制路网规模入手,提出了矩形限制搜索区域的最短路径算法。根据路网分布的特点,采取比值系数分段取值的方法,进一步提高了算法效率。原型系统实验显示了改进算法的高效性和可行性。     

多约束最短路径模型与求解

提供满足驾驶员多个心理期望的路径是导航系统该解决的关键问题,其本质是资源约束最短路径问题,属于NP难问题,无法使用传统的最短路径算法解决.提供了多约束路径规划的数学模型,并使用了蚁群算法对其求解,在算法中针对问题重新设计了信息素更新规则和启发因子.实验证明算法具备良好的寻优能力,能准确找出路网中满足多种属性约束的路径.     

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.     

图论中最短路问题的MATLAB程序实现

解决图论中最短路问题的最好方法--“Dijstra算法,”通过解析实例模型,对模型算法进行描述、拓展,并给出了求最短路以及求最短路长的MATLAB程序,此程序具有通用性。     

基于双最短时间的运输分配研究

以运输分配为研究对象，提出了先遣需求完成最短时限和总运输时间最短问题，并给出了问题的网络模型。运用图论知识，构造了基于网络最大流算法和最短时间流算法的计算步骤，算例表明，本算法可有效地解决运输问题。     

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。     

浙江旅行商问题研究

本文主要解决浙江旅行商问题，应用蚁群算法，通过MATLAB编写程序，最终计算出浙江旅行商最短路径。最后画出最短路线图，以直观方式展现在读者面前。     

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。     

铁路票据审核系统中里程计算问题软件实现

针对Dijkstra算法在实际应用中遇到结点多浪费内存空间,系统效率降低的问题,采用网络分析方法,对最短络算法进行分类和评述,结合铁路交通网现况进行网络分析,以此为基础在网络分割策略下采用Dijkstra算法解决实际问题是有效的、可行的.结果表明该算法解决铁路客票核查系统中的里程计算问题满足客户需求.     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析，提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构，使整段路径的优化问题能够通过局部得以实现，将模拟退火算法的框架引入路径寻优中，提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法。最后给出了数值仿真实例。     

基于极小代数赋权有向图最短路径求解算法

应用极小代数给出了求解简单有向赋权图最短路径问题的代数算法.该算法基于赋权有向图的直接距离矩阵A,在极小代数意义下计算k步最短路径距离矩阵Ak和最短路径距离矩阵A+,并依此确定出赋权有向图的最短路径以及最少步数最短路径.与Dijkstra算法相比较,所提出的代数算法求解路径规划问题能够较快地得到特定的最短路径及其长度.     

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。     

最短路径问题的DNA算法

最短路径问题是在一个带权图的两个顶点之间找出一条具有最小权和路径的问题,它是图论中一个经典的NP完全问题,用电子计算机需要指数级的时间内才能得到解决,本文基于分子生物技术并利用Adleman-Lipton模型给出最短路径问题的DNA算法,这个DNA算法理论上能在多项式的时间内解决这个NP完全问题。具体地对个城市的最短路径问题,首先将它视为一个具有顶点和边的图,并将顶点,边分别用DNA链编码表示,边的方向通过顶点的编码获得;再将这些DNA链投放在试管中进行生物化学反应,利用DNA计算的高效并行性,通过基本的生物实验操作最后得到最短路径问题的解,其过程的复杂度为O(n)。该算法的创新之处在于表示城市和路径的DNA链长度的设计以及在操作中巧妙的消除了路径途经城市数目不同的影响,能使我们在合理小的范围内寻找最短路径问题的解,较大地简化了问题的复杂度。     

求最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计与实现

从最短路径问题的研究背景、最短路径问题概述、求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计及其实现等方面提出了一种新的求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法,实验仿真比较了该算法与Dijkstra算法的路由过程、算法的收敛性和执行的效率,结果初步证明该算法高效可行,尤其适合于大规模网络.     

用粒子群算法优化装备初始备件量

装备初始备件需求量优化问题是一个比较复杂的非线性整数混合规划问题,为了尽可能降低备件购置费用,提高装备可靠度,将新颖的粒子群算法构造成可以解决装备初始备件需求量问题的优化算法,通过粒子间的相互作用,发现复杂搜索空间中的最优区域,得到装备初始备件的最优配置。算例结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。