利用改进匈牙利算法求解旅行商问题

针对传统的匈牙利算法在求解旅行商问题(Travelling Salesman Problem,TSP)时会导致多回路闭合的问题,提出了破环机制,设计了破环匈牙利算法。通过采用分配问题的描述方法对旅行商问题进行建模,并建立二者之间的转换关系,论证了TSP可行解的充分必要条件是对应分配问题的可行解与辅助边结合后仅包含一个环路,对6个标准旅行商进行测试和对比分析,验证算法的有效性。实验结果表明:在不同的数据集中,改进匈牙利算法能有效求出TSP问题的解。     

分配问题中匈牙利算法分析

本文简要介绍了求解整数规划中分配问题的匈牙利法,并通过实例对匈牙利法进行了改进。     

货运车辆路线组织的估值扩充法

本文对货运车辆路线组织,研究了一个新的启发式算法,称为估值扩充法,作为该算法的依据,我们采用随机模拟方法,建立了“旅行售货员问题”最优值的近似公式.计算试验表明,使用本算法所获得的货运车辆路线安排在重车总行驶里程方面县有明显的优点,且保证了较高的重车里程率.     

用遗传算法求解带回程取货的车辆路径问题

带回程取货的车辆路径问题可以同时服务路径上的取货送货节点,通过对该问题的研究．利用改进的遗传算法对其求解,并通过实例证明其有效性．     

开放的车辆路线安排问题的模型与遗传算法

本文主要针对开放的车辆路线安排问题,建立了以车流为基础的数学模型。在模型中利用罚函数法来化简约束条件,并设计了基于自然数编码的遗传算法。最后给出一个简单的算例来说明该模型及算法的应用。     

求解一类非线性规划问题的新途径

给出了一类约束函数单调而目标函数非单调的非线性规划问题的一种新的求解方法。首先给出了将其目标函数单调化的一种方法，然后．通过这个方法将这类非线性规划问题转化为等价的单调规划问题，进而利用已有的关于单调函数的凸化、凹化方法，可将其转化为等价的凹极小问题或反凸规划问题以及标准DC规划问题．再利用已有的关于这些规划问题求全局极小点的方法，可以求得原问题的全局极小点。     

求解车辆路径问题的改进遗传算法

在建立车辆路径问题数学模型的基础上,设计了求解该问题的改进遗传算法,即采用自然数编码,构造一定长度的遗传个体表,动态记录适应度以及引入新交叉算子。实验结果表明,该算法用于求解车辆路径问题,不但可以解决传统遗传算法在求解该问题所遇到的“早熟收敛”,而且大大提高算法的运行效率。     

矩阵翻转法求解旅行最佳路线问题

利用矩阵翻转法实现二次逐次修正求最佳哈密尔顿圈(H圈),这种方法编程容易,计算速度快,特别适用顶点数目较多的情况.     

求解一类二次规划反问题的同伦交替方向法

对一类带不等式约束的二次规划反问题的求解方法进行研究。首先表示出此类二次规划对应的反问题形式,将该反问题转化为目标函数变量可分离优化问题,将其中约束写成KKT条件的形式之后,该反问题等同于一个等式约束优化问题。综合以上,考虑使用交替方向乘子法进行迭代,在此基础之上,将同伦思想应用于算法每步迭代的子问题中,以此避免近端算子选取的敏感性,又可保证算法的收敛速度。针对子问题,使用逐次超松弛法进行求解,并获取算法的收敛性。最后,将该算法与SDPT3和Sedumi两种方法进行比较,数值结果表明,该算法无论在速度上还是效率上都优于以上两种方法。     

求解车辆路径问题的改进蚁群算法

为解决基本蚁群算法的过早收敛的缺陷,提出一种将遗传算法和蚁群算法融合的改进的蚁群算法.即使用蚁群算法求解出完成所有配送任务的车辆行驶路径,并将其作为局部最优解;然后,使用遗传算法的交叉变异算子对第一步搜索出来的局部最优解进行优化,筛选出全局更优解.仿真实验证明:改进后的蚁群算法与现有的求解车辆路径优化问题的蚁群算法相比,具有更快的运行速度,找到最优解的概率更高,且避免了基本蚁群算法的过早收敛.     

求解线性约束规划问题的信赖域仿射尺度法

考虑到求解线性规划问题的仿射尺度法实际有效,但有时不具有全局收敛性,而求解无约束优化问题的信赖域法具有很好的全局收敛性,结合求解线性规划问题的仿射尺度法和求解无约束优化问题的信赖域法,给出了求解线性约束规划问题的一种信赖域仿射尺度法,并证明了该算法的收敛性,数值试验表明,所给方法是实际有效的。     

改进的两阶段算法求解差别费率车辆调度问题

针对车辆在负载和空载状态下不同的成本核算模型,提出了两阶段算法求解最小配送成本:第一阶段用改进的扫描算法求得满足问题约束条件的若干组非同质化的初始解;第二阶段采用这些解作为多样化的初始种群,并用改进的单亲遗传算法进行全局、大范围搜索,最终求得满意解.实例计算表明,算法能在较短的时间内求得理想解,满足了物流配送企业深挖内部潜力、有效控制成本的现实需要.     

课程表问题的时间规划求解法

为了处理课程表问题这个NP完全类问题,根据大学编排课表的特点设计了一种全新的使用R_时刻表的设计方法。这是以文献[1]中的求解D时刻表的方法为基础,通过对近年来人们多采用遗传算法的比较,加以改进。利用R_时刻表算法对实际中的课程表问题进行安排,试验说明了该方法具有一定的可行性和有效性。     

车辆路线安排问题及其在中国的研究现状

随着现代物流业的迅猛发展,车辆路线的合理安排成为物流系统优化中的重要的一环,对配送车辆进行优化调度,可以降低物流成本,提高物流经济效益。文章总结车辆路线安排问题的研究状况,并分析了我国物流配送的具体特点,提出了车辆路线安排问题的思路。     

求解多目标规划的一类评价函数法

提出求解多目标规划的一类评价函数法,这类方法包含了王雪华、笔者给出的评价函数法     

用Excel求解拓扑网规划问题的研究

用Excel提供的“规划求解”功能解决网络规划问题中的主要问题：最大流问题、最小代价流问题、最短路问题和网络计划关键路径问题．     

求解一类组合问题的智能回溯法

本文给山一种求解一类组合问题的智能回溯法及其应用条件。若用智能回溯法求解顶点着色等问题将比经典回溯法快若干倍。     

一类非平衡指派问题的求解

讨论了一类非平衡指派问题的求解方法,即要求指派给各人的任务数目两两之间相差不能超过1,并且要求所需总费用或总时间最少的非平衡指派问题,采取虚拟假想任务或者虚拟假想人的方法将之转化为平衡指派问题进行求解.     

连锁经营企业物流配送的集成库存-车辆路线问题

从库存-车辆路线集成规划的角度,研究了由单个配送中心及其所服务的多个分布在给定区域内的门店组成的连锁经营企业二层物流配送系统的配送计划制定.为有效求解实际规模,并考虑更多的实际复杂约束,建立了基于固定划分策略的集合划分模型和各独立配送区域的配送计划优化模型,并给出了求解实际规模的有效启发式算法.通过算例验证了模型及算法的有效性.