单周期离散随机需求的库存-运输整合优化

库存-运输整合优化问题极为复杂,目前尚缺乏系统研究。本文针对一个配送中心与多个客户组成的配送系统,讨论客户单周期离散随机需求条件下,建立该系统的库存-运输整合优化问题模型。并通过分析模型的离散特征,把问题转化为一般的车辆路径问题,借鉴现有的求解方法,构造了求解模型的自适应单亲遗传算法。最后用MATLAB编程并用测例进行了测试。结果表明,借助现代优化方法,库存-运输整合问题的研究具有理论意义和实际价值。     

无重叠区的两抓钩周期性排序问题的一个搜索求解法

在当今的自动化制造系统中,计算机控制的抓钩的排序直接影响系统的生产率.本文研究了产品在生产线两端装载和卸载的电镀线的周期性抓钩排序问题,目标是极小化生产周期.本文把生产线分成无重叠的两部分,并给每部分分配一个抓钩,构成一个无重叠两抓钩周期性排序问题.为了求解该问题,提出了一种基于线性规划模型和禁忌表的搜索算法.这个算法使用测试的周期长度作为控制参数以产生不同的运送顺序,对每个给定的运送顺序和抓钩分配,用线性规划模型求得子问题的最优解.在搜索中,为了避免相同序列的子问题模型的求解,采用了禁忌表.量化的示例表明所使用的方法是高效的.     

我国体育硕士专业学位研究生教育培养模式的反思与改革

2005年,国务院学位委员会通过了《体育硕士专业学位设置方案》,决定设置体育硕士专业学位并招收体育硕士专业学位研究生.体育硕士专业学位的设置,标志着我国体育领域高层次人才培养又有了新的途径,同时对调整、优化体育学科结构起到了积极促进作用.本文运用文献研究法和实地调研,阐述了我国体育硕士专业学位研究生教育人才培养的特点,分析了我国体育硕士专业学位研究生教育培养过程中存在的问题,并针对存在的问题提出相应的改革措施.     

灰色GERT网络及基于顾客需求的灰数估计精度

在应用随机网络（graphical evaluation review technique，简称GERT）解决问题的过程中要求准确知道活动参数的概率分布。但是由于信息的贫乏以及信息的不完全性，人们无法对某些参数的进行准确的判断，因此灰数成为有效的描述工具。本文建立灰色随机网络模型，并对其分类和求解问题进行较为系统的研究。由于灰色GERT网络的结果具有一定灰度，本文在灰数覆盖特性的基础上，提出基于顾客需求的灰数估计精度的概念，从而给出在灰度无法计算情况下的计算结果的判断方法。并且通过算例介绍了它的应用及其实际意义。     

Some Approaches to Stimulate Students'''' Interest in Reading

It presents a detailed report of the project implemented to solve the problem that is difficult for my students to understand.if we have trained for a four-week classroom teaching using the varied reading skills.The learners' reading interests will be improved.Methods of scientific investigation used are analytic method observation,cause analysis interview,brainstorming and questionnaires.     

一般三叉型矩阵的特征值反问题及其算法

本文主要了三叉型矩阵Ａｎ的逆特征值问题和更一般的三叉型矩阵Ａｎ（ｎ－ｒ）的逆特征值问题,并且给出了解各问题的算法。     

带外包的服饰运输调度问题的优化

由于服饰产品是一种时效性很强的商品,而且服饰产品在配送过程中可以外包给快递公司进行配送,对带外包和硬时间窗的服饰运输调度问题（Apparel products Vehicle Routing Problem with Hard Time Windows and Outsourcing,AVRPHTWO）进行分析,并构建了AVRPHTWO、一般性VRP（Vehicle Routing Problem）和VRPSTW（Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows）的数学模型,通过对基本的人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）进行改进,混沌搜索被引入人工鱼群算法来提高算法的全局收敛性,反馈策略用来指导人工鱼的移动,以此来提高收敛精度。应用混沌人工鱼群算法（chaotic artificial fish swarm algorithm,CAFSA）及遗传算法（genetic algorithm,GA）对所建立的三种模型求解,通过对实验数据进行处理,证明了AVRPHTWO模型和混沌人工鱼群算法求解此类模型的有效性,进一步证明了问题模型的复杂程度影响算法寻优能力,问题模型简单时,遗传算法更优;问题模型复杂时,混沌人工鱼群算法更优。     

基于自适应混合遗传算法的装箱问题探讨

多约束条件下的三维集装箱问题是NP难题,它的求解极为困难。提出了一种自适应混合遗传算法,该算法采用直观的自然数编码机制、混合启发式规则的解码方法和改进的遗传算子。仿真结果表明,该算法在效率和精度上均优于基于空间分解的启发式搜索法等常用的进化类算法。     

遗传大洪水演算法求解多维背包问题

由于遗传算法具有较强的全局搜索能力,但在实际应用中容易产生早熟收敛现象,且进化后期搜索效率较低,而大洪水演算法是求解组合优化问题的独特算法,结合两者的优点,形成基于遗传算法的大洪水演算法（Genetic Great Deluge Algorithm,GGDA）,然后应用该混合算法求解不同规模的多维背包问题（Multidimensional Knapsack Problem,MKP）,求解结果表明提出的算法是简单有效的,优于标准遗传算法和大洪水演算法。     

江西历史地面气象报表数字化常见问题分析

气象资料数字化处理是将纸介质历史资料转为电子介质信息,以便对气象资料电子信息进行检索和利用。详细介绍了江西省历史地面气象报表数字化图像文件、录入数据文件中的常见错误,并对报表数字化常见问题进行分析。