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．     

网络优化中最短路问题的改进Floyd算法

在Gauss-Seidel迭代法思想的基础上,提出了一种改进的Floyd算法来计算任意两点之间的最短路问题。通过对带权邻接矩阵按照行列由小到大和由大到小的顺序进行计算,只需两步迭代求得最短路长。算法分析和计算实例表明,改进的Floyd算法大大减少了迭代次数,提高了算法效率。     

时变网络中物流车辆调度问题的研究

研究了时变网络中的车辆调度问题,设计了该问题的并行遗传算法并进行求解.仿真结果表明,该并行遗传算法优于BC-saving启发式算法.     

卫星时变网络中基于连接计划的最短路径优化算法

在卫星时变拓扑网络中,针对Dijkstra最短路径算法不能时刻保证路径最优的问题,结合卫星节点运动规律的确定性,研究分析了卫星网络拓扑动态变化的周期性特征,提出了一种基于连接计划(contact plan,CP)的最短路径算法(CP-Dijkstra).在低轨(low earth orbit,LEO)卫星系统中,首先根据不同时刻星间链路的时变连接情况形成动态CP,然后根据CP是否发生改变对信息进行不同的处理:当节点检查到CP未改变,则根据之前计算的最短路径进行转发;反之,则根据当前最新的CP重新计算到达目的节点的最短路径,直至信息成功转发到目的节点,从而确保信息经过的一系列路径序列为最短路径.仿真结果表明,与卫星时变网络中常用的动态虚拟拓扑路由(dynamic virtual topology routing,DVTR)算法相比,CP-Dijkstra算法不仅能够较好地提升网络吞吐量,而且可以有效地降低网络平均时延和丢包率.     

时变网络中零等待时间最短路问题的一个对偶算法

时变最短路问题是最短路问题的一个推广.假设图G=(V,A)是一个有向图且有唯一的源点t,图G中的每条弧(i,j)∈A都附有两个参数:弧的传送时间b(i,j,u)和弧的传送费用c(i,j,u),它们都是在弧的顶点i上的出发时间u的函数.找出从源点到其它各点的最短路,即最小费用的路,并且要求每条最短路的传送时间不能超过给定的时间限制T.假设除源点外,在其它任何顶点都不能等待,b(i,j,u)是满足u b(i,j,u)≥0( (i,j)∈A,u=0,1,…,T)的任意整数,c(i,j,u)是任意的非负整数.给出了该问题的原规划和对偶规划,提出了一个最优性条件和一个对偶算法,并用一个数值例子来阐述算法.     

时变网络最大流问题的过剩流量收缩算法

时变最大流问题是最大流问题的一个推广．设图G=（y,A）是一个有向图且有唯一的发点s和收点P．图G中的每条弧（i,j）∈A都带有两个参数：弧上流的传送时间b（i,j,u）和弧的容量f（i.j.u）,它们都是时间u的函数．时变最大流问题就是找出从s到P满足容量约束的最大流,并要求此最大流的传送时间不能超过一个预先给定的时间限制T.假设：除发点外,流在其他任何顶点都不能等待;b（i.j.u）是正整数;l（i.j.u）是任意的非负整数．提出了该问题的一个过剩流量收缩算法,并讨论了这个算法的复杂度．最后,给出了一个数值算例。     

一种求解时变条件下双目标最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,有时需要同时考虑两个目标,而这些目标可能会随着时间的变化而变化。为此,提出了一种利用标号法获得时变条件下双目标最短路的方法,考虑了不同的出发时间的情况,并对算法的复杂性进行了分析,最后给出了一个应用算例。     

网络中两结点之间增加一条弧后的最短路校正算法

本文提出了网络中两个点之间增加一条弧后的最短路算法，该算法比其它算法节省更多的CPU时间和内存，适用于大型网络中当两结点之间增加一条和几条弧后的最短跑校正计算。     

基于最小费用/可靠性比值路的物流配送中心选址问题

费用和可靠性是评判一个物流系统是否优良的两个重要指标．一般要求从配送中心到各配送点的运输费用尽可能低,而可靠性则要求尽可能高．讨论了在时变环境下的物流配送中心选址问题,要求从配送中心到各配送点的费用／可靠性比值之和达到最小．模型中考虑的费用和可靠性都是时间的函数．该问题是NP完备的．且给出了求解该问题最优解的一个拟多项式算法．     

网络优化算法的实现与比较

以实际“物流决策支持系统”项目为背景,讨论了网络的邻接矩阵、关联矩阵、邻接表、弧表、星型表示法等计算机存储表示在处理实际问题时的优缺点,选用邻接矩阵、邻接表表示法设计实现了最短路算法和最大流算法,通过分析、测试Ford-Fulkerson算法、最大容量增广路算法、Dinic算法、最高标号预流推进算法等,给出了各算法的不同实现方法对实际问题的适应性及在运行效率上的差别。     

有宵禁限制的时间最短路

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量,同时,对于网络中的节点往往有宵禁的限制(curfews)。本文给出了时变条件下有软、硬宵禁限制的时间最短路模型,设计了求解时变条件下有宵禁限制的时间最短路的算法,并给出了一个应用实例。     

具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性

研究了具有变化时滞和变化系数的Cohen-Grossberg神经网络周期解的存在性．我们既没有假设活动函数的有界性、单调性和可微性，也没有假设放大函数的有界性，利用矩阵理论和一致度量理论，通过分析方法，获得了检验模型周期解存在性的一个充分条件．一个例子被提供以显示获得结果的有效性．     

公共交通路网描述方法及诱导模型设计

在采用传统的公共交通路网描述方法的公交网络中,会出现大量两节点间有多条同向边的情况,这使得无法求解公交网络中的最短路径问题.有鉴于此,文中提出了一种新的公交路网描述方法,该方法克服了以上问题,使得所有经典的最短路径算法都能够用于公交诱导系统.在此基础上设计了3个单目标和一个多目标公交诱导模型来满足不同乘客的需求,同时对文中提出的描述方法和模型的有效性进行了证明.最后,以广州市的公交线路网络为例,对所提出的公交诱导模型进行了试验,结果表明所提出的方法和模型是十分有效的.     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

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。     

含有禁止路线网络中的最短路问题

给出了求解含有禁止路线网络中的最短路问题的一个算法 .     

求解线性运输问题的新型进化算法

运输问题自提出后,人们因其在各个领域的广泛应用进行了大量研究。线性运输问题是其核心和基础问题,以它为基础可以扩展为其他更复杂的运输模型。针对实数线性运输问题,提出了一种新型进化算法(newEA),在遗传算法(GA)的基础上引进了差异进化的思想,设计出具有全局搜索能力的重组算子,重组算子能够从理论上保证约束条件的满足。仿真实例显示了该算法的可行性和有效性。