关于Buffon掷针问题的深思

Buffon掷针问题在概率论研究过程中起过重要作用,对此大多数概率入门教程都已述及.本文从比较研究角度讨论这问题,引出某些有启示性的结论.     

基于蚁群算法的Traveling Salesman Problem研究

本文介绍了一种求解复杂组合优化问题的新的拟生态算法——蚁群算法.阐述了该算法的基本原理以及蚁群算法在TSP问题上的应用,并提出了改进算法,使得算法有更好的全局性.     

运输问题的直接算法

基于线性规划逐维选优强多项式算法的基本理论,结合运输问题模型的特殊结构,提出了运输问题直接算法: 根据目标函数的梯度向量在可行域的低维界面上的投影,通过确定运输问题在可行域上的低维等值界面,直接得出运输问题的最优解集.     

蚁群算法求解TSP时参数设置的研究

蚁群算法作为一种新的模拟进化算法,由于具有较强的发现解的能力,在许多领域得到应用。但蚁群算法中的参数设定基本是靠经验和实验来设定的。针对TSP,通过实验对参数以及参数的设置做了研究,对参数设置提出了新的算法,并进行了实验验证。     

一个带周期边界条件的非线性特征值问题

将一个带周期边界条件的非线性特征值问题线性化,构造有界凸闭子集上的一个紧映射,利用不动点定理得出该映射的不动点,而此不动点恰好为非线性问题的解,借以证明特征值的存在性,并利用线性问题的结果得到非线性问题的相应结果。     

探索因子蚁群算法及其在VRP中的应用

蚁群算法是一种新兴的模拟进化算法,由于其具有鲁棒性、正反馈、并行分布式计算等特点,迅速得到广泛的应用和发展。本文首先介绍了一种引入探索因子的改进型蚁群算法的原理和实现方法,进而运用该算法求解VRP问题,取得了优于原蚁群算法和遗传算法的实验效果。     

有限预知信息的可恢复加拿大旅行者问题

加拿大旅行者问题是指旅行者针对行走过程中遭遇的突发性道路堵塞,如何设计一个有效路径选择策略,使得旅行者从出发地抵达目的地的行走时间尽可能地少的问题。从占线问题与竞争策略的角度讨论有限预知信息情形下的可恢复加拿大旅行者问题,给出决策者在车辆到达一交叉口时可以获取后一交叉口的关联路段是否堵塞及堵塞恢复时间情形下的等待策略和贪婪策略,以及相应策略下的竞争比,并与不可预知信息情形下问题的策略进行了比较。     

邮政运输问题的数学模型

从系统的角度,从问题范围、随机因素、动态因素,能力约束,时限约束、成本费用、等方面对ＰＴＰ问题进行了详细的分析定义,并对其约束条件进行了系统归纳,建立了以运输系统的总运输费用、单位邮件的平均传递时际、车辆运输能力的平均利用率为优化目标,包含１２类的束条件的多目标数学规划模型,并对该模型涉及的有关问题进行了分析,有利于ＰＴＰ问题的进一步深入研究。以该模型和相应算法为基础开发了物流优化调度软件系统。     

一种简单的三维网格图绘制方法

本文给出了一种简单的三维网格图绘制方法 ,这种方法原理简单 ,易于理解 ,计算量小 ,编程方便 ,虽然在图形比较复杂时消隐效果并不理想 ,但对一些简单图形情况是实用的     

论动物防疫在西部新农村建设中的问题及对策

社会主义新农村建设离不开畜牧业的健康发展,而加强动物防疫则是畜牧业健康发展的重要保障。西部农村建设中动物防疫工作存在一些问题,包括防疫机构队伍、基层防疫手段和监督手段等方面,相应地,应采取加大经费投入、加强动物防疫体系和队伍建设、加大宣传力度等措施。