神经网络算法在物流配送车辆优化调度中应用

研究物流配送车辆调度优化问题,车辆调度存在空驶率,运输路径不合理。为了有效节约车辆运输成本,优化城市车辆调度,传统的调度算法存在计算复杂度高,不利于实际应用等问题,提出了一种改进的神经网络车辆调度优化算法模型。首先对城市车辆调度建立优化数学模型,建立了一种解决非满载车辆卸货路线优化的神经网络模型,采用改进的神经网络进行优化车辆调度,并给出了解决配送车辆优化调度问题的具体步骤。仿真结果表明,提出的改进的算法不仅能有效地求解车辆调度优化模型,而且计算机复杂度较低,算法的计算效率较高,收敛速度较快,验证了改进算法的实用性和有效性。

基于模式搜索的连续函数寻优

模式搜索方法是求解最优化问题的一种直接搜索方法,它只根据函数值信息来进行求优。但模式搜索对起始点非常敏感,对好的起始点,模式搜索可以搜索到全局最优点,但对某些起始点,模式搜索只能搜索到局部极值点。本文提出基于模式搜索的一个新方法,实验证明,它能搜索到全局最优。

独立学院《ASP.NET网络编程入门》课程的教学实践与思考

独立学院的教育正蓬勃发展,为适应独立学院应用型人才培养的要求,本文对《ASP.NET网络编程入门》的课程教学进行了探讨,分别对本学院的课时安排、教学实践、平时成绩考核、实验安排和期末考核等方面作了讨论,最后做了总结。

基于指导变异蚁群算法的PID控制器优化

蚁群算法是意大利学者Dorigo于1991年提出的一种模拟进化算法,蚁群算法提出后却在组合优化中获得广泛的应用,如调度、二次分配和网络路由等,本文将蚁群算法进行改进并应用于PID控制器优化,得到了良好效果。

不确定性推理

专家系统主要由知识库和推理机组成.由于知识带有模糊性、随机性、不确定因素,所以由不精确的知识进行推导,得到所需要的结论成为专家系统中的一个重要研究内容.本文探讨高级知识推理方法的一种即不确定性推理.

一种基于竞争型群体优化的数据聚类方法

数据聚类在智能信息处理中具有非常重要的作用。传统的数据聚类方法,如K-means算法,存在对初始聚类中心敏感等问题。随着智能优化算法的发展,人们用智能优化算法进行数据聚类取得了一定的效果,但存在容易陷入局部最优等问题。为此,本文将在高维优化问题中取得良好效果的竞争型群体优化算法中引入数据聚类,利用竞争型群体优化算法强大的全局探索能力搜索聚类中心进行数据聚类,在UCI的5个数据集上的实验结果表明竞争型群体优化算法比遗传算法、粒子群算法不仅能得到更好的聚类效果,而且收敛性能更好。

敏捷软件项目管理课程教学方案研究与实践

《软件项目管理》是软件工程专业本科学生的必修课,本文针对该课程教学中存在的知识体系复杂、内容抽象、学生缺乏兴趣等问题,将传统的软件项目管理理论知识与当前互联网行业软件开发的特点相结合,对该课程的教学方案进行了改革,提出一种能有效调动学生学习兴趣、提高学生实践能力的敏捷软件项目管理教学方案。本文对新教学方案的内容、实施过程、经验教训等进行了深入探讨。

敏捷软件项目管理课程教学方案实践过程改进

本文从软件项目管理课程的教学实践出发,对笔者之前提出的敏捷软件项目管理教学方案进行了改进,文中描述了改进过程和改进效果,体现了自我改进、不断创新的教学改革精神。