基于多目标的Dijkstra算法的配送中心路线优化的研究

本文主要利用Dijkstra（迪杰思特拉）算法,将配送中心的三个主要的业务目标,即距离、时间和费用进行整合,建立可实现多目标的模型,使配送中心在线路优化的同时考虑多个因素,实现多种目标。Dijkstra拓展算法还可以进一步拓展,企业可以根据需要在三个目标的基础上进行增减。这种综合考虑多种目标的算法对于实现配送中心线路优化具有现实意义。     

经典阅读推广的实践与思考

阐述了天津科技大学图书馆在经典阅读推广方面的经验与存在的不足之处,提出了经典阅读推广的路径,包括泛化经典、甄别经典、完善经典、展示经典、宣传经典。     

基于遗传算法多目标非重叠路径诱导算法

依据遗传算法基本原理,提出一种多目标路径诱导算法. 染色体编码采用可变长度节点序列方法表示,以减少染色体编码长度. 设计了相应的多目标适应度函数. 该算法在给定多个目标约束条件下,能够解出多个近优路径. 实验结果证明,该算法能有效解决多目标非重叠路径选择问题,和目前已有其它方法相比,路径相似度更小.     

IEEE 802.15.4网络的IPv6报头压缩研究

研究IETF草案在IEEE 802.15.4网络进行IPv6分组的传输的基础上,提出了一种基于IEEE 802.15.4网络的IPv6报头压缩方案.通过修改适配层帧格式及使用路由标识符,该方案的压缩报头比草案的压缩报头小7个字节,并且它兼容现有IETF草案.在实验平台上的测试结果表明,使用本方案能够延长节点生存期.     

可扩展路由器并行路由计算模型

分布式控制平面的并行路由计算性能是制约可扩展路由器大规模扩展的关键因素。根据反压理论建立了分布式控制平面并行路由计算模型,利用控制单元的队列长度信息判断每个控制单元的负载大小,自适应地调整控制单元间的负载分配,实现负载均衡。利用排队理论,根据损失率、系统利用率和服务等待时间这3个特征量对该模型进行了性能分析。用真实网络数据模拟验证理论分析的正确性。实验结果表明:与现有并行路由算法相比,该模型采用的反压任务分配算法能够根据控制单元的负载大小和控制单元数量自适应地均衡分配负载,有效地提高了可扩展路由器的并行路由计算性能和可扩展性。     

基于蚂蚁算法的中国邮路问题

针对中国邮路问题中先寻找奇数度结点,再进行奇数度结点之间路线添加的问题,引入了蚂蚁算法,通过其随机概率选择和最短路线激励策略,有效地解决了结点之间的最短路线的问题,避免了常规方法中必须先进行奇数度结点匹配的问题.算法易于实现,实验仿真表明算法耗时短、效率高.     

有时间窗约束非满载车辆调度问题的节约算法

车辆调度问题(Vehicle Routing Problem,简称为VRP)是物流配送中广泛存在的一类问题,VRP属于强NP问题.在建立了带有时间窗的非满载的VRP问题的数学模型基础上,对启发式算法中的节约算法进行改进,设计出带时间窗的非满载的VRP问题的节约算法.通过对8个客户和13个客户算例的具体计算结果分析该算法的性能,研究表明:节约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,但在客户规模增加,解的空间增加后,其解的精度也随之下降.     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

求解最优巡回路问题算法

为找一种简便、实用的求解最优巡回路的方法,在给定2个基本假设的前提下,在局部上运用D ijkstra算法求出两顶点间的最短旅行费,再求出各顶点间的最短旅行费,得到各节点间的有向图距离矩阵。在全局上运用匈牙利法求出全局最优巡回路,并对出现的局部回路问题进行了讨论,即建立了用“四阶段法”求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。用无向图和有向图2个实例进行了计算,验证了求解无数量限制的最优巡回路问题的算法。     

出租车合乘模式的探讨

文章针对城市交通拥挤以及出租车所占交通量大而载客量却很小的现状,提出了出租车合乘运营模式,在考虑了司机和乘客双方利益的基础上建立相应的数学模型,建立乘客合乘查询系统,求出最佳行驶路线,确定各个乘客的费率,计算合理费用。