容忍延迟网络中基于生灭模型的消息控制方法

提出了在多拷贝传递的基础上增加消息拷贝消除机制,合理地控制了网络中的消息拷贝数。在网络中根据节点相遇时消息拷贝数发生变化的特性,构造了消息拷贝数的离散时间的马尔可夫链,建立生灭模型,进一步验证并得出了平稳分布。通过仿真实验比较,相遇次数与时间基本上是线性关系,与理论模型极为相近。与传染路由比较,采用拷贝消除机制网络中的消息拷贝数有了明显的减少,消息成功传递率达到90%,适当增加延迟时间,能够达到100%。消息拷贝数的平稳分布与仿真实验中基本一致。     

动态需求下车辆路径问题的周期性优化模型及求解

针对客户点不断更新的动态需求车辆路径问题,依据滚动时域对配送中心工作时间进行划分,提出基于延迟服务的周期性客户点实时重置策略,策略中延迟服务机制能结合车辆启动延迟系数对照当前时域的时间进行检验,满足所有客户点的服务需求,保证车辆满足中心时间窗约束。设计多阶段求解的混合变邻域人工蜂群算法对各时间片内子问题进行连续迭代优化,算法中子路径动态转变的设计能较好平衡原有客户点和新客户点对路径更新和车辆实时信息匹配的要求。算例验证及对比分析表明本文策略和算法在求解动态问题时的有效性和可行性。     

基于资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题

针对生鲜商品多中心共同配送优化研究在资源共享和温度控制有效结合方面存在的不足,提出研究集成资源共享和温度控制的生鲜商品多中心车辆路径优化问题。首先,结合生鲜商品的易腐性和配送过程的及时性特征,构建了包含生鲜商品多中心间的运输成本、配送成本、车辆温控成本、违反时间窗惩罚成本、生鲜商品价值损失和车辆租赁成本的物流运营成本最小和配送车辆使用数最小的双目标优化模型。然后,设计了结合生鲜需求客户地理位置、需求商品温控区间和时间窗约束的K-means多维聚类算法,进而提出一种TS-NSGA-II算法,该算法设计了禁忌搜索算法(TS)和非支配排序遗传算法(NSGA-II)间有效的选择性赋予机制,进而增强了解空间的搜索和寻优能力,并通过与MOGEA和MOPSO算法的对比分析,进一步验证了模型和TS-NSGA-II算法的有效性。最后,通过实例分析探讨了不同资源共享模式和温控区间的多中心车辆路径优化方案,研究结果可为生鲜商品物流配送企业进行资源共享模式选择和温控区间设计提供方法支撑和决策支持。     

路由选择的一种新遗传算法

提出了应用于QoS路由选择的一种新遗传算法,该算法给出了基于跳数优先原则的初始种群生成办法,以及邻近交叉和前向变异两个关键算子。算法的主要优点表现为初始种群生成独立于网络拓扑的度量参数,交叉产生了多样性新个体,以及变异有效抑制算法退化等。对随机生成的不同规模的网络拓扑结构进行仿真,结果表明该算法是有效的。     

SEC-Tree的安全WSNS路由协议

针对无线传感器网络(WSNs)的广泛应用及其对低能耗、高安全性迫切需求,提出SEC-Tree拓扑结构。以Sec-Tree为基础,设计了多层多路径路由协议,给出了一个自适应多路径路由算法。提出一种PSK生成算法,并将PSK应用于Sec-Tree初始化及路由维护中,实现了基于局部化的加密和鉴别技术,使该协议具有良好的安全特征、抗攻击能力和多跳、多路径路由的可靠特征。分析表明该路由协议具有高效安全的良好特性。     

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。     

高性能低复杂度宽带分组交换机

近年来提出了许多组建宽带分组交换机的方案,但其中大部分方案不能在性能和造价两个方面都满足要求。本文提出了一个叫 Balcher-Multiple Banyan(BMB)交换机的新宽带分组交换机。由于BMB 交换机是输出缓冲的,它的性能与 Knockout 交换机相近,但是 BMB 交换机是用多级连网络为基础组建的,它还具有较低的复杂度.     

基于动态可挽救性的应急车辆调度问题研究

近些年来,应急车辆调度问题的研究多集中在如何选择最优路径,这就往往忽略了受灾地区的具体情况。但在实际中,地区受灾程度的不同,以及受灾地区的救援价值很大程度上决定了救援决策。通过引用可挽救性的概念,建立了对可挽救性进行数值度量的可挽救性度量模型,并且在此基础上建立了以最大化可挽救性和最小救援时间为目标的应急车辆的调度双目标模型,最后给出了算例。     

震后交通管制下基于用户均衡条件的救灾路径选择

震后如何确定有效的救灾路径是救灾管理部门的一项核心工作。本文综合考虑灾区路网受损以及为避免交通拥挤而实施交通管制情况,进行震后救灾路径选择,以提高救援成效,并尽量减少对非灾民的影响。为此,建立了用户均衡交通量指派条件下以救灾路径旅行时间最短和因交通管制引起的扰民程度最小为目标的多目标救灾路径选择模型,并设计了一种两阶段启发式算例进行求解。最后以Sioux Falls路网为例对模型和算法进行验证,并与NSGA-II算法进行了比较,结果表明:该算法在求解效率上与其他启发式算法相比具有显著的优势。     

A visual interactive approach to classical and mixed vehicle routing problems with backhauls

In this paper a new visual interactive approach for the classical vehicle routing problem with backhauls (VRPB) and its extensions is presented. The classical VRPB is the problem of designing minimum cost routes from a single depot to two type customers that are known as Backhaul (pickup) and Linehaul (delivery) customers where deliveries after pickups are not allowed. The mixed VRPB is an extension of the classical VRPB where deliveries after pickups are allowed.