优先队列分支限界法解多货车多货箱装载问题

由于车辆配备有限而快件量爆炸增长,使得物流企业快件派送的服务质量和派送时效无法有效满足需求。为了解决该问题,提出一种基于优先队列分支限界思想的算法并应用于多货车多货箱装载问题的求解。该方法利用贪心策略,采用分阶段分支限界方法装载每辆货车。实例分析表明应用该算法可以获得多货车多货箱问题的可行方案。

分支限界装载问题的算法分析与设计

该文主要介绍用分支限界的方法解决装载问题。首先给出对装载问题的描述;接着着重优先队列式分支限界法的算法设计思想和算法分析展开谈论;最后给出实验,用分支限界法来解决装载问题,从而得到集装箱装载问题的装载方案或者不存在合理的装载方案。

基于最小权覆盖的医药电商配送中心选址及区域覆盖优化研究

配送中心选址及区域划分是物流配送过程中的关键环节,直接决定了配送时效及配送成本,在当今电子商务领域显得尤为重要。本文针对国内医药电商企业,提出了一种考虑药品配送时效的配送中心选址策略;随后建立该问题的整数规划模型,采用最小权顶点覆盖方法描述问题,并通过优先队列分支限界算法对此模型进行求解,得出最优选址结果;最后按最小运费原则将被重复覆盖区域进行再划分,得到配送中心选址及区域划分最终方案。本文基于上述策略为国内某头部医药电商企业提供了两种选址方案:保留企业原有配送中心并确定新配送中心选址点(改进选址方案)和从企业所有需求节点中重新为配送中心选址(重选址方案),并使用企业真实销量和物流数据进行算例分析。

基于链式贝叶斯网络的结构可靠性分析

将贝叶斯网络与传统可靠性方法结合,建立结构系统的可靠性贝叶斯网络模型,通过改进的分支限界法确定结构主要失效模式,并将贝叶斯网络链式化来提升计算效率。根据可靠性方法计算条件概率表;使用概率网络估算法来考虑主要失效模式之间的相关性,计算系统可靠性;当有新信息出现时,利用贝叶斯网络推理,对结构系统可靠性进行评估。以一桁架结构为研究对象,计算结构系统的可靠性,并在新信息出现的情况下对系统可靠性进行了更新。

最大团问题两种确定性算法对比分析

最大团问题(Maximum Clique Problem,MCP)是图论中一个经典的组合优化问题,文章对最大团问题的基本定义、数学描述和研究进展进行介绍,重点对比分析回溯法和分支限界法两种确定性算法,最后对两种算法的性能进行测试。

基于最大团问题的两种解法

最大团问题(maximum clique problem,MCP)是图论中的一个经典组合优化问题,也是一类NP(Non-deterministic Polynomial)完全问题,,也被称为最大独立集树问题。给出了最大团问题的基本定义和其数学描述;分析求解该问题的典型启发式算法,即回溯算法和优先队列分支限界算法,本文主要阐述算法的介绍、算法求解最大团问题的基本思路、特点及性能;最后介绍了测试这些启发式算法性能的测试基准图。

什么是多段图最短路径问题?

设图G=(V,E)是一个带权有向连通图,如果把顶点集合V划分成k个互不相交的子集Vi(2≤k≤n,1≤i≤k),使得E中的任何一条边(u,v),必有u∈Vi,v∈Vi+m(1≤i【k,1【i+m≤k),则称图G为多段图,称s∈V1为源点,t∈Vk为终点。多段图的最短路径问题是求从源点到终点的最小代价路径。分支限界法常是用最小耗费(最大效益)或以广度优先的方法搜索问题的解空间树。问题的解空间树是表示问题解空间的一棵有序树,常见的有子集树和排列树。