集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

测试二元运算乘法表是否构成群表的算法设计

对计算机测试二元运算乘法表是否构成群表的算法进行研究 ,一个乘法表构成群表的充要条件是乘法表具有两个性质·在测试乘法表构成群表的第一性质中提出了直接逐行、逐列测试G中所有元素 ,按行、按列搜索相同元素及相异元素计数三种算法 ;在第二性质测试中 ,对搜索与单位元 1构成矩形的同行、同列元素中提出自然升序法、外推法及小段优先三种算法 ;在遍历整个二维乘法表判别矩形第 4顶点元素特性中 ,提出了单个矩形移动、按行(列 ) (n-1 )个矩形同时移动、(n -1 ) 2 个矩形同时移动及改进的单个矩形移动四种算法 ;讨论了主要算法的复杂性 ;用VisualC ++6.0实现了算法的程序设计 ;用所设计...     

并行流程式生产线调度问题的概率分析求解算法

并行生产线调度问题兼有并行机器和流程车间调度问题的特点 ,是一类新型的调度问题·针对工件在各工序具有任意加工时间的一般并行生产线调度问题 ,构造了整数规划模型 ,设计了基于概率分析的求解算法·对随机生成的测试问题进行求解的实验结果表明了算法的有效性     

代数迭代映射分支值的优化算法

以代数迭代映射动力系统的倍周期分叉问题为背景,研究出较精确计算代数迭代系统分支值的优化方法·以分支值为设计变量,映射点的最大开口量为目标函数,以映射点周期关系为等式约束和分支值分布范围为不等式约束,建立了关于分支值计算的新方法·通过两个代数迭代系统分支值实例分析计算,获得较高精度的结果·     

带机器准备时间的同类机在线与半在线排序问题

研究带机器准备时间的m台同类机(uniform machines)在线和半在线排序问题，目标函数为极小化最大机器(工件)完工时间。对于在线情形，证明了LS算法的最坏情况为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,1 √2m-2/2,m≥3，并且当m=2，LS算法是最好的近似算法；当m=2，3，…，6时界是紧的，特别地，当s1=s2=…=sm-1,sm≥l时，证明了LS算法的最坏情况界为ρ=｛（1 √5）/2，m=2,3-4/m 1,m≥3，而且界是紧的；对于已知加工时间递减的半在线排序问题，证明了LS算法的最坏情况界为2—2/(m 1)。     

系统参数对双基地声呐定位性能的影响

提出一种单纯基于声波到达时间TOL(Time Only Localization)的双基地声呐定位算法,给出了该算法的原理和误差分布.通过数值仿真,研究了基线长度、站址测量误差和声速波动等系统参数对双基地TOL算法定位性能的影响,为多基地声呐体制的建立提供了理论依据.     

多模SCS光场中广义电场的不等幂次高次和压缩

根据量子力学中态的线性叠加原理,构造了由多模复共轭虚相干态、多模复共轭虚相干态的相反态和多模复共轭相干态的线性叠加所组成的三态叠加多模振幅-相位混合Schrdinger-Cat(即SCS)光场│Ψ3〉q。利用新近建立的多模压缩态理论,对SCS光场│Ψ3〉q中广义电场分量的不等幂次高次和压缩特性进行了详细研究。结果发现:在各模的压缩次数之和取偶数的条件下,当各模的压缩次数与对应模的初始相位之积的和、态间的初始相位差、以及各多模相干态光场的平均光子数等分别满足一定的取值条件时,此三态叠加多模SCS光场│Ψ3〉q的广义电场分量总可呈现出周期性变化的任意Nj次的广义非线性不等幂次高次和压缩效应。     

用遗传算法确定斜拉桥的恒载初始索力

在设计预应力混凝土 (P .C .)斜拉桥时 ,确定成桥恒载初始索力值是一项重要而困难的任务 ,为此尝试用遗传算法来确定不同目标状态下的斜拉桥初始索力 .以往的方法往往都要假设一个斜拉桥成桥初始内力或位移状态 ,与以往方法不同的是 ,在使用遗传算法的时候却没有这样的要求 ,它只需要一个目标函数即可 ,剩下的任务就是求目标函数的极值解或者目标函数极值解所对应的各变量值     

一种改善遗传算法早熟现象的方法

讨论了遗传算法(GA)中遗传算子对于改善群体整体品质实现群体进化的作用以及遗传算法中早熟现象的成因．通过动态调整遗传算法中的交叉概率和变异概率引入自适应算子，并与局部退化算子相结合来抑制早熟现象．最后给出了算例，说明该方法对于改善遗传算法中早熟现象以及提高算法效率有良好的作用．