基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型．并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛，并能很快得到较优化的性能。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度问题研究

传统蚁群算法在求解中容易出现搜索时间长、收敛过早或停滞现象,为克服这些缺点,通过对蚁群算法进行选择策略、信息素更新等方面的改进,以加快算法的收敛速度,提高算法的搜索能力。再将改进后的蚁群算法引入物流运输车辆调度、综合车辆调度理论,对物流运输车辆的优化调度进行了探讨,对有时间窗车辆调度问题(VSPTW)探求新的求解方法,运用Matlab语言进行编程实现,应用实例对算法进行验证。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了一般蚁群算法自身的不足,提高了算法的性能。     

聚类算法的研究

聚类算法是多元统计的一个重要分支,在理论和实际生活中都有重要的意义。本文对聚类算法的发展历程以及近年来发展的一些聚类算法进行研究。     

HCM聚类算法的改进-MHCM聚类算法

硬聚类算法HCM的求解结果通常是局部最优解,本文将遗传算法应用于HCM聚类算法,同时考虑到该算法实现时的效率和开销,最终提出了一种新的算法MHCM聚类算法。测试数据实验表明采用MHCM聚类算法的结果90%以上能够取得全局最优解,远远超出了采用HCM算法所取得全局最优解的次数,证明了本算法的可推广性。     

基于密度的改进聚类算法比较

针对传统K-means算法的聚类结果依赖初始聚类中心的缺陷,提出了一种基于密度的改进K-means聚类算法,该算法选择位于数据集样本密集区且相距较远的数据对象作为初始聚类中心,实现K-means聚类。针对PAM算法时间复杂度高,且不利于大数据集处理的缺陷,提出了一种基于密度的改进K-medoids聚类算法,在选取初始中心点时根据数据集样本的分布特征选取,使得初始中心点位于不同类簇。UCI机器学习数据库数据集和随机生成的带有噪音点的人工模拟数据集的实验测试证明,基于密度的改进K-means算法和基于密度的改进Kmedoids算法都具有很好的聚类效果,运行时间短,收敛速度快,有抗噪性能。     

改进的基于层次聚类的模糊聚类算法

针对FCM算法的缺陷,文章提出了一种基于层次聚类的模糊聚类算法(HFCM)。该算法采用凝聚的层次聚类方法,可快速地发现高度聚集的数据区域,并对这些高密度区域进一步进行分析与合并,通过评估函数的评估,找到最优的聚类方案。试验结果表明,该算法具有较高的分类精确度和较高的排除噪声的能力。     

基于遗传算法的配送车辆优化调度

通过对汽车运输的特点和成本的分析，针对配送企业进行物流配送的实际建立并量化各项评价指 标，确立了采用遗传算法进行优化调度的数学模型，并编写了算法进行实现。试验结果表明，该算法收敛， 并能很快得到较优化的性能。     

基于改进蚁群算法的物流车辆调度优化问题的研究

蚁群算法是人工智能领域的一种模拟进化算法,在求解调度问题方面具有一定的优势,是一种很有发展前景的智能优化算法.文章首先分析了蚁群算法的基本原理,接着提出了改进型蚁群算法,并阐述了其在物流车辆调度中的应用,进行了仿真实验,验证了改进型蚁群算法的可行性.     

基于信息熵改进的 K-means 动态聚类算法

初始聚类中心及聚类过程产生的冗余信息是影响K-means算法聚类性能的主要因素,也是阻碍该算法性能提升的主要问题.因此,提出一个改进的K-means算法.改进算法通过采用信息熵对聚类对象进行赋权来修正聚类对象间的距离函数,并利用初始聚类的赋权函数选出质量较高的初始聚类中心点;然后,为算法的终止条件设定标准阈值来减少算法迭代次数,从而减少学习时间;最后,通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息来减少动态聚类过程中的干扰,以使算法达到更准确更高效的聚类效果.实验结果表明,当数据样本数量较多时,相比于传统的K-means算法和其他改进的K-means算法,提出的算法在准确率和执行效率上都有较大提升.     

分布式k-means聚类算法的改进

经典的分布式k-means聚类算法随机选取初始聚类中心,进行多次的迭代,容易使得聚类效率低,网络通信量大,而且聚类结果不稳定。针对这些问题,提出一种改进的分布式k-means聚类算法。该算法通过划分数据集,计算属性最密集的k个数据块作为聚类中心,以确保聚类中心的代表性,进而减少算法的迭代计算次数,提高聚类效率。通过在Hadoop分布式平台上进行实验,结果表明改进算法能减少迭代次数和收敛时间。     

基于混合蛙跳算法的聚类问题研究

混合蛙跳算法(SFLA)是一种基于子群——种群进化模式的群智能优化算法,通过自身特有的分组算子实现不同解的合理分布,能够有效跳出局部最优;局部位置更新算子只对最差解进行更新,加快了算法的收敛速度。针对传统算法在解决聚类问题时存在聚类精度低和算法收敛速度较慢等缺点,本文提出了运用混合蛙跳算法来解决聚类问题,通过采用基于图像二维空间像素特征提取的方法构造青蛙个体解,设计青蛙进化的目标函数和青蛙位置更新策略,并通过数字,图形等验证了该算法解决聚类问题的有效性.     

一种基于密度的网格动态聚类算法的研究

聚类算法是数据挖掘领域中一个非常重要的研究方向.至今为止人们已经提出了许多适用于大规模的、高维的数据库的聚类算法.基于密度的聚类算法是其中一个比较典型的研究方向,文中以DBSCAN为基础,提出一种基于密度的网格动态聚类算法.新算法将网格的原理运用到基于密度的聚类算法中,并采用了动态的参数法,能自动根据数据的分布情况进行必要的参数更改,有效减少DBSCAN对初始参数的敏感度,从而提高了聚类的效率和效果,降低了算法I/O的开销.算法不仅能挖掘出各种形状的聚类,并能准确的挖掘出数据集中突出的聚类.     

动态车辆路径问题的算法研究

借鉴动态问题中的时间点、时间段等概念,建立了动态车辆路径问题模型,将动态VRP转化为在若干连续的时间段内的相对确定性的静态VRP,为动态VRP的研究提供了一种新的方法.并设计了基于节约法和禁忌搜索的混合算法,从而提高了对动态车辆路径问题求解的效率.     

A dynamic fuzzy clustering method based on genetic algorithm

A dynamic fuzzy clustering method is presented based on the genetic algorithm. By calculating the fuzzy dissimilarity between samples the essential associations among samples are modeled factually. The fuzzy dissimilarity between two samples is mapped into their Euclidean distance, that is, the high dimensional samples are mapped into the two-dimensional plane. The mapping is optimized globally by the genetic algorithm, which adjusts the coordinates of each sample, and thus the Euclidean distance, to approximate to the fuzzy dissimilarity between samples gradually. A key advantage of the proposed method is that the clustering is independent of the space distribution of input samples, which improves the flexibility and visualization. This method possesses characteristics of a faster convergence rate and more exact clustering than some typical clustering algorithms. Simulated experiments show the feasibility and availability of the proposed method.     

云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的, 其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题, 为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求, 提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法（HCR）, 它建立在普通聚类算法的基础上, 并进行了一系列扩充. 针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率. 此外, 还将HCR算法与其他算法进行对比实验, 结果表明该算法具有较高的查询效率.     

基于位置服务的动态车辆路径问题研究

针对实际车辆路径计划的动态性和传统VRP解决方案的局限性,提出动态VRP的概念和研究内容,设计了基于位置服务的动态VRP求解的技术路线,研究了动态VRP路网模型.     

基于页面聚类的个性化推荐算法研究

聚类分析算法作为一种主要的Web使用挖掘技术，在个性化推荐系统中得到了广泛应用，然而面对Web动态性所引起的网页的更新以及用户行为方式的改变，已有的聚类算法并不能很好地解决这一问题。针对这一问题，本文以一种无向图的形式表示用户对网站的访问，提出一种可实时反映网站及用户行为变化情况的增量式页面聚类算法，并在页面聚类的基础上提出相应的推荐决策算法动态生成页面推荐。     

车辆路径问题的改进遗传算法研究

在现有的物流管理系统中,车辆路径问题(vehi-cle routing problem,VRP)研究在物流配送过程中的作用显得尤为重要.VRD最早是在1959年由Dan-ting和Ramser[1]提出,其研究的问题可以描述为:有n个商品需求点(可以称之为顾客),各个顾客之间的距离以及商品需求量事先已知,要求从中心仓