基于改进的蚁群算法的复杂制造系统物流配送路径优化

为了对复杂系统中物流网络进行规划,在分析复杂制造系统物流网络特点的基础上,用多级有向图来对物流配 送问题进行建模。针对物流路径的流量和时间限制,以寻找满足约束条件的最小成本的路径为目标,利用改进的蚁群算 法对配送路径进行规划,最后运用MATLAB语言编程仿真。改进后的蚁群算法克服了一般蚁群算法的不足,提高了算 法的性能,可以解决复杂制造系统的物流网络配送路径优化问题。     

考虑客户满意度的多目标多行程车辆路径优化

[目的/意义]多行程配送允许车辆在配送中心和配送点间多次往返,具有高效率、低遣车成本等优点,然而随着往返多次,车辆配送时间、次数发生变化,导致客户对服务水平产生不同的心理感受,同时兼顾满意度对多行程路径方案的优化也增加了难度.[设计/方法]以客户对服务时间和次数的要求,分别构建基于配送时间窗的满意度函数和基于服务次数的满意度函数综合衡量客户满意度,并结合取送货需求的随机不确定性,建立多行程配送的多目标优化模型,寻求运输成本最小和满意度最大.针对模型中需求的随机性和同时取送特征,引入随机机会约束规划,提出"点判断"实时调整策略,设计嵌套调整策略的灰关联多目标禁忌搜索算法.[结论/发现]通过算例,验证了模型和算法是可行和有效的.     

快递超网络模型及基于效率的优化方法

快递企业的配送系统是一个由物理层网络和管理层网络构成的，具有多层、多维、多标准特征的超网络系统和运转中心作为管理层网络中业务管理维度子网的最小经营单位，其经营目标是实现配送效率的最大化。以配送时间作为网络边的权值，从业务管理的维度，研究快递超网络基于效率的优化方法。结果表明:一是各运转中心可以借助合理选择配送路径和配送工具等方法，实现配送效率的最优；二是在考虑线路上的时间成本由其两端节点平均分摊的前提下，各运转中心实现效率最优的同时，快递企业的综合配送效率最高。     

改进蚁群算法在合肥市包河区果蔬配送中的应用研究

路径优化是运输过程中必须考虑的问题。合理的路径既节省时间成本,又提高工作效率。文章引入蚁群算法和改进蚁群算法,利用算法的优越性,解决合肥市包河区处于快速发展状态下居民对果蔬需求的现实性,进而需要研究果蔬配送过程的路径问题,基于找出最优路径解,运用蚁群算法与改进蚁群算法解决果蔬配送,并对两种算法求出的解进行对比分析,找出最短路径,结果说明解决包河区果蔬配送路径的必要性,也说明算法在新环境中的适应性。     

改进的模糊C-均值聚类方法

该文针对模糊C-均值算法容易收敛于局部极小点的缺陷,将遗传算法应用于模糊C-均值算法(FCM)的优化计算中,其中对传统遗传算法的编码方案、遗传算子约束条件及适应值函数等方面进行改进,提出了一种基于改进遗传算法的模糊聚类方法。实验表明,将改进的遗传算法与FCM算法结合起来进行聚类分析,可以在一定程度上避免FCM算法对初始值敏感和容易陷入局部最优解的缺陷,使聚类更合理,比单一使用FCM算法进行聚类分析的效果要好。     

一种改进A~*算法在智能车中的应用研究

在智能车的自主导航中,要求规划模块在满足一定限制条件下,生成符合智能车运动特性的路径。而传统A~*算法存在着路径点不平滑,路径点紧挨障碍物和起始时刻路径不合理的问题。为了解决传统A~*算法所存在的问题,首先建立了车辆运动学模型并得到约束条件,同时将方向代价和自适应障碍物惩罚代价加入评价函数中;然后用车辆约束条件优化启发函数和路径优化模块;最后通过自由边界三次插值算法拟合转折点,使A~*算法规划的路径能够更好地被跟踪。通过实验分析可知:相比于传统A~*算法,改进A~*算法规划的路径更适用于实际车辆的运动控制。     

基于遗传算法的无线传感器网络路径优化

提出使用遗传算法对无线传感器网络进行路径优化,考虑节点能耗和路由恢复时间等实际因素的影响,将这些影响作为路径优化问题的约束条件来处理;考虑各种约束条件和多种目标按照重要性的优先次序,使WSN有更长的寿命;对算法的各个环节进行了细致的分析,包括染色体的表示和编码、适应度函数的设计、遗传操作算子的设计及算法参数的分析和选取。大量的仿真实验证明,使用GA能找到WSN有效的优化路由。     

优化快递公司物流配送的对策探讨——基于湛江S公司物流配送调查研究基础上的实证分析

配送是物流中一个重要环节,配送路径的优化,有利于减少物流费用,提高物流效率。本文在基于湛江S公司物流配送调查研究的实证分析的基础上,探讨物流配送路径的优化问题,得出有实际意义的可供参考策略。     

“最短路”问题在成品油应急供应中的应用研究

物流在保障成品油供应,提高成品油企业经营效益等方面发挥着越来越重要的作用。以图论中的"最短路"问题为理论基础,结合成品油销售企业公路二次配送实际,从建立站与站之间的距离矩阵,利用Floyd算法,计算出矩阵中任意两点的最短路,最后确定应急最佳调度方案,对公路二次配送路径选择以及应对突发事件时的油品供应提供了一种思路。     

基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化

设计了一种基于RW-GA算法的电力物资配送多目标路径优化方案。建立GM模型进行资源预置建模,预测出该地区的电力物资需求量,保障物资仓储量充足,在GM基础上,以时间短、风险小为目标建立多目标物资调度模型。提出了RW-GA算法,采用随机游走算法进行全局搜索,获取最优解备选集,利用遗传算法进行局部搜索获取最优解,规划出多目标约束下的最优路径。仿真结果表明:建立的三级网络GM对电力物资需求的预测精度高,所提RWGA算法能够快速收敛并且稳定性较好,可以快速找到电力物资最优的配送路线。     

基于模糊规划的处理时间不确定条件下的Job shop问题

研究了处理时间不确定条件下的 Job shop生产调度问题 ,建立了基于模糊规划理论的不确定 Job shop调度模型。在采用两种模糊运算的基础上 ,结合模糊优化和遗传算法给出了一个解决非线性模糊优化问题的可行算法 ,通过仿真数据说明了所建模型及算法的有效性 ,并就结果进行了讨论     

基于GA+PR的项目管理成熟度持续改进模型

在分析经典项目管理成熟度持续改进问题的基础上,建立了资源约束条件下项目管理成熟度持续改进模型,基于模糊理论提出了正向贴近度和负向贴近度概念,用以对战略均衡匹配性进行度量。同时,应用可能性理论对所建模型进行了确定性转换,并采用基于路径再连接算法思想改进的遗传算法(GA+PR)对模型求解,获得了较好的求解效果。仿真结果具有实践指导意义。     

双权值最短路径问题的一种解决算法

物流配送方案中,费用、时间是客户最关心的两个问题。物流企业需要基于这两个客户所关心的问题,提出一套低成本的物流配送方案。本文探求使用费用、时间双权值有向图最短路径问题,解决这种配送方案,并进行算法的时间复杂度分析。     

第三方物流参与限时蔬菜配送问题研究

根据我国第三方物流的发展现状,结合蔬菜运输企业的实际运营情况,建立一种有第三方物流企业参与的限时蔬菜配送模型。考虑配送成本及蔬菜配送的特殊性,对比有第三方物流企业参与的统一蔬菜配送与现阶段蔬菜配送的形式,采用RSG—GA混合算法对建立的模型进行求解。通过对比运算结果和运输时间的稳定性,分析第三方物流参与蔬菜配送问题的价值所在,探讨第三方物流在蔬菜配送问题中的影响及意义。     

Decision-making in Fuzzy Environment

运用模糊集合论的方法对系统的可靠性和开发费用之间进行平衡，提出了基于模糊论的优化决策算法。该算法能更好地解决由于系统可靠性（目标）和开发费用（约束条件）是模糊的而带来的问题。从运算结果看，该算法比普通算法更灵活，也更合理。     

基于两阶段算法的带时间窗车辆路径研究

车辆路径问题(VRP)是研究在规定区域内如何规划车辆行驶轨迹来提高运输效率的调度问题。实际生活中往往有顾客对服务时间有自己的要求,因此对于特定时间内车辆路径问题(VRPTW)的研究不但可以提高运输行业配送水平,而且可以有效提高顾客满意度及车辆利用率,实现资金合理配置。通过研究大量配送环节的VRPTW问题并结合实际配送需要,构建运输成本最小的带有惩罚函数的目标函数并设计两阶段算法,将聚类分析和改进遗传算法相结合。通过MATLAB仿真计算和对实验结果进行比较,验证所建模型及算法设计能够有效解决实际问题,降低配送成本。     

改进的模糊聚类算法

隐节点中心的选取一直是各种RBF神经网络学习算法面临的主要问题之一,主要针对隐节点中心的选择问题,在研究减法聚类和模糊C-均值聚类算法优缺点的基础上,提出了改进的模糊聚类算法.仿真实验表明,改进的算法增强了网络对离群点的鲁棒性,同时缩短了网络的训练时间.     

基于图搜索和几何曲线的自主代客泊车路径规划

针对自主代客泊车系统的路径规划问题,提出了一种基于有向图搜索和几何曲线的自主泊车路径规划算法。提出了一种基于广义维诺图的有向混合A~*全局路径规划算法,准确有效地生成一条从停车场入口到达泊车起始点的无碰撞路径。采用改进的C型垂直停车路径规划算法生成局部泊车路径。通过Matlab和CarSim联合仿真及实车试验证明了该算法的有效性和实用性。试验结果表明：与Hybrid A~*算法相比,提出的全局路径规划算法在生成可行路径时,所需时间更短,避障性更好。该自主代客泊车路径规划算法,路径跟踪效果较好,能够有效可靠地实现自主泊车目标。     

基于分支定界法的多资源约束下项目进度规划

基于分支定界法的思想提出了一种新的精确求解多资源约束下项目进度规划问题的最优化算法。首先依据网络图中活动的逻辑关系和资源约束进行分支构建搜索树,然后通过基于广探法思想提出的优选原则对搜索树中的分支节点进行分析比较,淘汰劣解进一步缩小搜索空间并提高求解效率,最终可获得最优解。最后通过实例进行分析表明算法在求解多资源约束条件下项目进度规划问题的有效性,同时对于资源平衡优化问题以及合理权衡项目竣工时间与资源配置两者之间关系都有一定的现实指导意义。     

公交网络最优路径的一种改进求解算法

通过对多种公交网络中求解最优路径算法的分析,提出了一种考虑公交线路票价变化,并以总行程时间最短与换乘次数最少相结合为原则的公交路径寻优新算法.同时对公交换乘中换乘点的选择、步行时间及等车时间作了较详细的分析.以一个算例对新算法的有效性进行了验证.