应急物资调运时间为区间数的路径优化研究

现有文献中研究的或者是应急物资从单个应急服务点运送到单个应急需求点的不确定型路径优化问题或者是应急物资从单个应急服务点到多个应急需求点的确定型路径优化问题。本文研究了应急车辆将应急物资从单个应急服务点运送到多个应急需求点并且经过各路段所花费的时间均为不确定的区间数的封闭式路径优化问题,给出了区间数的运算方法和模型算法,并用算例进行了验算。     

Min-max最短路问题的双标号算法

在网络的两个顶点间的所有最短路中找一条Min-max路,即找一条使路中的任一顶点与所有顶点间的最大距离达到最小的最短路.在距离矩阵给定的条件下,以Dijkstra算法为基础,提出一个复杂性为0(n~3)的双标号算法来求Min-max最短路.     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

关联函数为区间数的综合评价方法

为了解决关联函数为不确定性区间数的多属性决策问题和综合评价问题,给出了综合评价的线性规划模型.提出了一个区间数大于另一个区间数的可能度的概念,进而利用可能度的传递性给出了区间数的一种排序方法,完善和扩展了张全,樊治平,潘德惠在论文“不确定性多属性决策中区间数的一种排序方法”中的结果.还指出了区间数排序的一种简洁算法,通过实例验证此法简洁有效.     

用遗传算法求解具有多阶段决策特点的最短路问题

本文应用遗传算法解决具有多阶段决策特点的最短路问题,对于较多顶点的此类最短路问题也有较好的应用。文中给出了一个有阶段数为20,共348个顶点的最短路问题的计算结果。     

基于“时间 运费”双成本的铁路空箱调运模型

地区经济发展的不平衡导致了频繁的铁路空箱调运。在详细分析空箱调运流程的基础上,以空箱调运成本最小为目标,建立铁路空箱调运优化模型。其中,调运成本是以空箱调运过程中产生的时间成本和运费构成。所提出的时间成本这一概念是基于若空箱调运时间超过货主忍耐限度,导致货主放弃铁路运输,铁路因而损失了空箱在“空转重”后能给铁路带来的收入,则将这一经济损失归入调运成本中,也就是所谓的时间成本。提出的时间成本在一定程度上间接地体现了货主满意度,同时也在调运优化模型中考虑到了将空箱转变为重箱后所能带来的收益。     

“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。     

正态模糊数时间序列的回归预测问题研究

讨论了一类不分明时间序列的线性回归预测问题,通过模糊数空间中的距离,建立了模糊环境中最小二乘回归模型,证明了回归模型的解的存在性和唯一性,并给出了确定模型的模糊参数及检验模型拟合度的计算公式。     

基于区间数灰理论的短期经济增长波动研究

多属性区间数排序及决策普遍存在于工程系统及社会经济系统之中,它是决策理论与方法研究的一个重要内容。以往的经济增长波动研究多局限于长周期经济增长波动研究,研究方法多采用统计学相关知识。本文将多属性区间数排序及灰关联度理论结合在一起,通过对基于GDP增长的多属性影响因素来构建多属性波动区间数,并采用灰关联度相关计算算法,应用于国民经济增长的短期波动质量监测,最后通过实证分析来证明这一方法在实践中的价值与意义。     

区间数多指标决策的一种新方法

针对决策理论与方法研究中指标权重及指标值均为区间数的多指标决策问题,研究出了区间数决策矩阵的一种规范化方法。认为：客观事物的复杂性和不确定性以及人们认识事物的模糊性,现实生活中绝大多数多指标决策问题为评价指标权重信息和评价指标值信息均为区间数的多指标决策问题,借助确定型多指标决策的线性加权和法,利用积分原理,提出了区间数多指标决策问题的累计综合评价值法。用实例说明了该方法的实用性、可操作性和有效性。对此类决策问题即区间数多指标决策问题的进一步研究具有重要的理论意义和现实意义。     

一种求解时变条件下最短路的算法

在组合优化过程中，往往需要获得从起点到终点之间的最短路，而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量．作者给出了时变条件下，利用标号法求解最短路的算法，并对算法的复杂性进行了分析，最后给出了一个应用算例．     

物流配送管理中的路径优化问题研究

经典的优化理论大多是在已知条件不变的基础上给出最优方案(即最优解),其最优性在条件发生变化时就会失去其最优性。本文提出的局内最短路问题,就是在已知条件不断变化的条件下,如何来快速的计算出此时的最优路径,文章设计了解决该问题的一个逆向标号算法,将它与传统算法进行了比较和分析,并针对实际中的物流配送管理中路径优化问题,按照不同的算法分别进行了详细的阐述与分析。     

用动态规划模型求解最短路问题的研究

动态规划法是求解具有多阶段的最短路径的算法,本文以动态规划理论为指导,研究了铺设管道最短路问题实例,采用顺序递推法和逆序递推法两种解决方法,并用LINGO软件编程得到结果.     

解决有复杂约束的最短路由问题的算法

介绍了有复杂约束的最短路由问题,应用K路由算法中的偏离算法解决该类问题。分析了在偏离算法的应用中影响算法效率的因素,提出了一种提高算法效率的改进方案,仿真结果表明改进方案是有效的。     

一种新的最短路径算法

定义了有向图的代价邻接矩阵和最短路径矩阵,给出了称为“乘位加比小”的一种代价邻接矩阵间的新运算。基于该矩阵运算,证明了一种称为“代价邻接矩阵乘位加比小算法”新的最短路径算法。其结果可实现有向图全局最短寻径,并且对于任意类型的有向图,总是可准确求得其最短路径。E.W.Dijkstra提出的标号法是一种公认的求最短路径的较好算法,但在某些情况下寻径结果并非最优,文中提出的新算法克服了其缺点。     

超图的最短路算法研究

本文介绍了超图的有关概念，提出了超图的最短超路径问题，并给出了两个基本算法。经用Ｃ语言编程并上机试算，结果令人满意。此外，本文还提出了有关算法超图理论可供研究的一些问题。     

时间间隔测量的双扩展内插技术研究

提出了一种基于电容器充放电原理的双扩展内插法,研究了双扩展测时内插器的工作原理和误差分析。双扩展内插法与单扩展内插法相比,能大大提高测时分辨力,并显著减少其内插时间,有效地解决了单扩展内插法中高测时分辨力和快测量速率之间的矛盾。     

最小时间窗规则及其在混合遗传算法中的应用

为了研究与优先规则结合的混合遗传算法,提出了最小时间窗规则(STW),设计了采用最小时间窗规则生成初始种群的算法.发现调度结果中时间窗越少和越小,则完工时间就越小.探讨了优先规则应用于遗传算法中在生成初始种群时的完工时间、广义海明距离和完工时间的标准偏差等性能指标.对不同规模基准调度问题的测试结果表明,STW规则在以最小化完工时间为目标的调度中,与其他几种简单规则相比,能产生较好的调度效果.在混合遗传算法中,采用STW规则产生的初始种群整体适应度最高,多样性较好.     

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。