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  1. 基于蚁群算法车辆路径问题研究

  2. 车辆路径问题研究,解决车辆调度问题.提出了以蚁群算法为基础的路径优化.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-07-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:lrf1117
  1. 基于蚁群算法车辆路径问题研究

  2. 基于蚁群算法车辆路径问题研究 基于蚁群算法车辆路径问题研究
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-11-13
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:hehe7626
  1. 基于改进蚁群算法的物流配送路径优化研究

  2. 配送是物流系统中很重要的一个环节,它要求在规定的时间内以一定的方 式将确定的货物送到指定的地点。而车辆路径问题是研究货物运输成本最小的 物流配送问题,它也是运输组织优化中的核心问题,由于它将运筹学理论与生 产实践紧密地结合,因而在最近几十年取得了丰硕的研究成果,并且被称为“最 近几十年运筹学领域最成功的研究之一"。因此,用启发式算法求解该问题就 成为人们研究的一个重要方向。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-01-15
    • 文件大小:428032
    • 提供者:weianli19851003
  1. 基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究

  2. 基于蚁群系统算法的车辆路径问题研究,车辆路径问题 ,算法优化
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-08-22
    • 文件大小:233472
    • 提供者:luoxiaomo221
  1. 基于蚁群算法的应急救援最优路径研究

  2. 合理选择救援路径是应急救援指挥中心及时有效展开救援工作的保证,它对缩短救援 人员,车辆,应急物资到达受灾地点所需时间,以及指挥受灾人员及时逃离受灾区域, 少受灾区域人民财产损失,保障受灾区域人民生命安全具有十分重要的意义"本文以突发公共事件的最优路径选择问题作为研究的切入点,它属于路径优化问题"路径优化问题属于运筹学的研究内容,随着计算机技术的发展,计算机图论对解决路径优化问题也有了更深入的研究和应用,本文正是借助于计算机平台,通过matlab软件进行仿真实验而进行研究的
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2018-04-09
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:qq_34740106
  1. 汽车电子中的混合启发式算法在汽车调度中的运用

  2. 车站车辆路径问题是直接关系到客运汽车公司的效率与效益、服务质量和企业形象的关键问题,一直是运筹学、管理学、计算机科学等领域的研究热点问题,在生活中有着广泛的应用价值,对该类问题的研究主要集中在能否找到在较短的时间内给出较优解的算法。Dethloff提出了带有参数的插入法,Crispim提出了基于禁忌的混合启发算法,但求解质量还有较大的改进空间。   蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-23
    • 文件大小:174080
    • 提供者:weixin_38684335
  1. 蚁群算法路径规划.rar

  2. 蚁群算法最早是由Marco Dorigo等人在1991年提出,他们在研究新型算法的过程中,发现蚁群在寻找食物时,通过分泌一种称为信息素的生物激素交流觅食信息从而能快速的找到目标,据此提出了基于信息正反馈原理的蚁群算法。 蚁群算法根据模拟蚂蚁寻找食物的最短路径行为来设计的仿生算法,因此一般而言,蚁群算法用来解决最短路径问题,并真的在旅行商问题(TSP,一个寻找最短路径的问题)上取得了比较好的成效。目前,也已渐渐应用到其他领域中去,在图着色问题、车辆调度问题、集成电路设计、通讯网络、数据聚类分析等
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2021-02-10
    • 文件大小:4096
    • 提供者:hsshshs
  1. 混合启发式算法在汽车调度中的运用

  2. 车站车辆路径问题是直接关系到客运汽车公司的效率与效益、服务质量和企业形象的关键问题,一直是运筹学、管理学、计算机科学等领域的研究热点问题,在生活中有着广泛的应用价值,对该类问题的研究主要集中在能否找到在较短的时间内给出较优解的算法。Dethloff提出了带有参数的插入法,Crispim提出了基于禁忌的混合启发算法,但求解质量还有较大的改进空间。   蚁群算法蚁群算法(ant colony optimization, ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。它由Marc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-18
    • 文件大小:144384
    • 提供者:weixin_38689027
  1. 基于自适应蚁群算法的车辆路径问题研究

  2. 车辆路径问题(VRP) 是物流研究领域中一个具有重要理论和现实意义的问题. 蚁群算法是一种新型的模拟 进化算法, 可以很好地解决旅行商问题(TSP). 在分析VRP 与TSP 区别的基础上, 构造了求解VRP 的自适应蚁群算 法. 指出可行解问题是蚁群算法的关键问题, 并重点对该问题进行了研究, 提出了近似解可行化等解决策略. 实验结 果表明, 自适应蚁群算法性能优良, 能够有效地求解VRP 问题.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-15
    • 文件大小:214016
    • 提供者:weixin_38628926
  1. 基于竞争环境的截流设施选址与车辆路径问题

  2. 研究竞争环境下截流设施选址与带时间窗的多中心车辆路径问题. 首先, 在考虑设施覆盖范围衰退的情况下, 利用阶梯型效用函数和偏离距离描述消费者的选择行为, 并确定截流设施的需求量; 然后, 采用基于聚集度的启发式算法对门店进行分类, 借助双层规划法, 建立门店选址与车辆路径安排的多目标整数规划模型; 最后, 采用改进的蚁群算法进行求解. 通过分析对比实验结果, 验证了模型的有效性和可行性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:209920
    • 提供者:weixin_38678406
  1. 单巷道双堆垛机作业路径优化问题研究

  2. 针对不断提高的自动化仓库能效和输送作业效率要求,本文对长纵深巷道配两台堆垛机的作业形式进行了探讨。基于两个中心点车辆路由问题模式,建立了单巷道双堆垛机作业路径优化问题的数学模型。采用动态区域划分法将两个中心点车辆路由问题简化为一个中心点车辆路由问题,并设计了最大最小蚁群算法对两台堆垛机的作业路径进行优化。实例对比分析表明所建立的数学模型和给出的求解算法能够有效地求解双堆垛机作业路径优化问题,提高了自动化立体仓库的作业效率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38526421
  1. 面向受灾差异的跨区域应急救援路径优化

  2. 关注各灾区待救人员的不同受伤程度,用“伤员在途可坚持时间”的区别来表征差异化受灾情形,研究带有时间窗限制、基于受灾差异的跨区域应急救援路径优化问题.构建以最小化救援车辆行车总时间为决策目标的车辆路径模型,设计蚁群算法对仿真算例进行求解.讨论考虑受灾差异因素对整个跨区域救援路径优化方案的影响,并对以决策者风险态度为例的关键参数实施敏感性分析.研究结果可为构建高效的应急管理体系提供有益参考.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:220160
    • 提供者:weixin_38517212
  1. 考虑交通拥堵规避的低碳时变车辆路径问题研究

  2. 针对时变路网条件下的低碳车辆路径问题,首先,分析车辆离散行驶速度与连续行驶时间之间的关系,依据“先进先出”准则设计基于时间段划分的路段行驶时间计算方法,引入考虑车辆速度、实时载重、行驶距离与道路坡度因素的碳排放计算函数;然后,在此基础上以所有车辆的碳排放量最小为目标构建低碳时变车辆路径问题数学模型;最后,引入交通拥堵指数,设计交通拥堵规避方法,并根据模型特点设计一种改进蚁群算法求解.实验结果表明,所提出方法能有效规避交通拥堵、缩短车辆行驶时间、减少车辆碳排放,促进物流配送与生态环境和谐发展.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38562492
  1. 生鲜电商配送的TDVRPTW研究: 基于经济成本与环境成本兼顾的视角

  2. 基于经济成本与环境成本兼顾的视角,研究时变网络下生鲜电商配送的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),综合考虑车辆时变行驶速度、车辆油耗、碳排放、生鲜农产品的易腐易损性、客户时间窗与最低新鲜度限制等因素,设计跨时间段的路段行驶时间计算方法,引入农产品新鲜度度量函数与碳排放率度量函数.在此基础上,以经济成本与环境成本之和最小为目标构建具有最低新鲜度限制的TDVRPTW数学模型,并根据模型特点设计一种自适应改进蚁群算法求解.最后采用案例验证所提出方法能有效规避交通拥堵时间段、降低总配送成本、促进物流
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:633856
    • 提供者:weixin_38548704