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.     

物流配送路径优化模型及其混合遗传求解算法

针对物流配送路径的特点,建立了配送路径优化问题的数学模型,并结合爬山算法和遗传算法提出新的混合遗传算法,仿真结果表明该算法可在一定程度上克服爬山算法全局搜优的不足和遗传算法局部搜优的局限,从而得到更符合实际的解。     

考虑GIS的物流配送区域划分与路径规划算法

针对大规模VRP配送问题,提出一种配送区域划分的启发式-模拟退火混合搜索算法.针对GIS中实际路网建立路网数学模型,并在大规模VRP路径规划问题研究中与实际GIS路网相融合.对配送路径规划问题提出一种结合GIS模型约束的启发式路径搜索算法.对杭州市某配送区域实际问题求解并与另一种启发式算法对比,验证了算法的有效性.     

求解物流配送问题的混合粒子群算法

为了加快粒子群算法(PSO)在解决限定车辆配送问题时的收敛速度和减少时间花费,采取先验判断粒子个体最优位置与全局最优位置的距离决定粒子的更新方式,提出一种混合策略,设计鱼群-粒子群算法(AFSA-PSO),并通过对函数极值的求解进行验证.实验结果表明:该方法能够得到正确解,并具有收敛快、寻优佳的特点.     

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.     

紧急情况下的物流配送模型

物流配送中心建立后,主要是维持正常的供货能力,加强客户服务,维持客户与配送中心及厂商的合作关系。在研究紧急情况下的物流配送的必要性的基础上,建立了考虑公路运输的紧急情况下的物流配送模型,并考虑多种运输方式,以时间、费用为目标建立了0-1整数规划模型及目标规划模型。     

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。     

基于混合蚁群算法的物流配送路径问题

蚁群算法在解决旅行商等著名问题时得到了卓有成效的应用,但解决大规模问题时,其收敛速度较慢且耗时较长;同样,郭涛算法在解决复杂优化问题时取得了良好效果,但会产生大量无为的冗余迭代,求解效率低;文章汲取蚁群算法和郭涛算法的优点,提出混合蚁群算法,建立混合蚁群算法数学模型,得到时间效率和求解效率都比较好的一种新的启发式算法.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

面向制造系统的多级物流配送模型及算法

针对制造系统供应链管理中多级配送运输存在的问题,采用仿真的方法进行模拟,设计一种合理算法,分析了供应链中物料沿着从最初的供应商流向其下游不同的生产商、装配商,完成整个制造形成产品的过程,揭示了生产商流向其下游批发商、零售商,最终到达用户手中实现其价值的规律.研究结果表明,这种多级配送模型和优化调度算法,对解决大规模配送决策问题具有可行性.     

基于时间窗的船舶挂港顺序优化

将一个船舶挂港选择问题作为基于软时间窗多船的装卸货问题来研究．用软时间窗取代了一般研究中采用的硬时间窗,因而可以通过控制客户需求对时间窗的偏离,来找到更优的船舶挂港次序并进一步实现运营成本的减少．为了控制相对时间窗的偏移量,引入了一个在时间窗外提供服务的不便成本函数．并提出用集合分裂法来解决问题．计算结果表明,所提出的算法在船舶的挂港选择问题中有很高的实际应用价值。     

投资优化模型及其启发式遗传算法

建设期利息和物价浮动在核电站工程投资中占有很大的比例。为优化工程投资，提出了以最大净现值为目标的核电站投资优化数学模型。该模型基于工程的活动网络且是ＮＰ问题。针对该模型给出了一种启发式遗传算法（ＨＧＡｓ）。在该算法中，解是一串表示活动分配资源优先级的数，这种编码方法克服了传统遗传算法求解该问题时难以找到可行解的困难。本文提出的前件矩阵的概念能有效地求解活动网络的关键路径。用Ｃ语言编制了启发式遗传算法程序（ＨＧＡＰ），并用该程序求解了一个实例。计算结果表明该模型符合工程实际，该算法能有效解决该模型。     

含时间窗的司售员调度模型及多邻域结构设计

形式化定义了司售员调度中的关键因素:车辆运营工作、调度方案、劳动法规和调度目标,建立了一个能够准确反映实际问题的模型.设计出能够有效处理时间窗的多邻域结构,为应用基于邻域搜索的各种算法求解该模型奠定了基础.最后将其应用于基于禁忌搜索的构造式方法——启发式自动司售员调度(HACS)中.实验表明:应用该模型及多领域结构改进了HACS,有效解决了含时间窗的司售员调度问题并得到更优解,对大规模问题,解的改进更加明显.     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型.并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程.通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题.     

一类带时间窗的行车路线的求解算法

本文对传统的节约算法进行改进,建立了带时间窗的行车路线优化选择问题的数学模型。并给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出,此种算法具有易于计算机实现,易于调整,方法易行、效果理想等优点,能够很好地解决有时间约束的车辆路线安排问题。     

物流网络中多地区配送需求预测方法研究

物流网络较为复杂,当前预测方法只采用一种方法对物流网络中多地区配送需求进行预测,无法保证预测精度。提出一种新的需求预测方法, 通过两个或两个以上不一样的预测方法,对物流网络中多地区配送需求进行预测,构建物流网络中多地区配送需求组合预测模型,对不同方法进行加权组合,通过熵值法对组合预测模型的组合权重进行计算,充分利用不同预测方法的优点,获取较优的预测结果。通过残差检验和后验差检验,对组合预测模型的配送需求预测能力进行评价。实验结果表明,所提方法具有很高的预测精度。     

模糊聚类迭代模型在环境评价分区研究中的应用

将模糊聚类循环迭代模型应用到陕西省地区环境的综合分区研究上,结合遥感信息特征分异原理,以研究区遥感图像划分出的生态环境景观单元作为综合评价单元,把15个指标分为8个类别,将其结果使用GIS软件进行空间叠加和空间分析。结果表明,分类总体上符合实际情况,结果较为合理。     

基于模糊迭代聚类的水资源分区研究

给出一种模糊聚类循环迭代模型以及确定最佳聚类数的方法,采用交叉循环迭代的方法确定聚类中心,通过判断聚类准则函数获得最佳聚类数。最后将模糊聚类循环迭代模型应用到对我国 29 个省、市、自治区的水资源分区的研究中,将水资源按照 4 个指标分为 5 个类别,结果表明,模糊循环迭代聚类模型得出的分区结果比较合理。     

广义模糊时间序列模型模糊区间划分研究

在模糊时间序列模型的构架中,介绍了广义模糊时间序列模型建立过程和常用的模糊区间划分方法,提出了基于均匀划分、模糊C均值聚类和自动聚类3种模糊区间划分方法的广义模糊时间序列模型,并用Alabama大学入学人数和沪市股指两组数据对模型进行了详细的分析.实验结果不仅揭示了这3种方法对模型预测结果的影响,还证明了广义模型优于传统模型.