关于一类N车探险问题的有效算法

研究一类具有 N 车形式的探险问题.该问题要给出 N 辆车的行驶顺序,使得在该顺序下,N 辆车中至少有一辆车的行驶距离最远.通过建立模型,将原 N 车探险问题转化为一个关于 N 辆车的行车顺序的排序问题,该排序问题对应指数时间的复杂度.从两车情况入手,给出了两车探险问题的行驶距离最远的判定条件,并推广得到 N 车情况下探险问题的一个特例,给出该问题在特例情况下的有效算法,并证明了该算法可以求得特例的精确最优解.最后给出了计算实例.

求解N-车探险问题的离散水波优化算法

N-车探险问题是一类NP-hard离散优化问题,针对该问题,提出一种融合局部搜索的离散水波优化算法。结合该问题等价于置换排序的特性,设计基于置换序列的编码方式;利用反转、移动、交换等操作重新定义传播、折射和碎浪算子;开发基于插入邻域的局部搜索策略,以增强水波优化算法的局部搜索能力。最后,利用实验设计探讨关键参数对算法性能的影响。基于14个标准问题的测试结果表明:所提方法的寻优精度、稳定性等整体优于标准水波优化算法、粒子群算法、烟花算法和启发式算法H1~H4;与离散水波优化算法相比,基于禁忌搜索的变邻域搜索算法用至少66.6倍的计算时间得到了最大相对偏差比为0.017的寻优精度。结果表明,离散水波优化算法能在较短时间内获得较满意的解。

求解N-车探险问题的Memetic烟花算法

N-车探险问题是一类在燃油约束下安排N辆车的行驶顺序以使车辆行驶最远的NP-hard问题.针对该问题,提出一种融合局部搜索的Memetic烟花算法(MFWA).根据该问题等价于置换排序的特性,设计基于rankedorder value(ROV)规则的编码方式,引入动态爆炸半径,使用烟花算法进行全局搜索;设计插入、交换和反转等邻域操作,增强算法的局部搜索能力;利用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于14个标准问题的测试结果表明:所设计的局部搜索操作有助于增强烟花算法在N-车探险问题上的寻优精度;MFWA的寻优精度、稳定性等整体优于(至少不劣于)标准烟花算法(FWA)、已有的启发式算法(H1-H4)、粒子群优化(PSO)和水波优化(WWO);与MFWA相比,禁忌变邻域局部搜索(TBVLS)用至少55倍的计算时间得到了最大竞争比为1.126的寻优精度.这些结果表明,MFWA能在较短时间内获得较满意的寻优精度.

N车探险问题的一种Rollout算法

本文主要对N车探险问题进行研究,通过建模将该问题转化为一个复杂度为O(n!)的排序问题.将N车探险问题引入动态规划的框架中,继而对该问题进行模型改建,将其转化为一个动态规划模型.引入两个基本启发式算法对其进行求解,在此基础上,提出并构建了一种rollout算法.这种rollout算法的设计源于动态规划中的策略迭代思想,花费较少的计算时间的代价,可以大大改善基础启发式算法的计算效果。文章最后给出计算实例.

N车探险问题的一种ε-近似度的近似算法

本文探讨了一类N车探险问题的近似算法,首先通过建模将N车问题转变为一个等价的非线性0-1混合整数规划问题,进而将该非线性0-1混合整数规划问题转化为一个一般的带约束非线性规划问题,并用罚函数的方法将得到的带约束非线性规划问题化为相应的无约束问题.我们证明了可通过求解该无约束非线性规划问题得到原N车问题的ε-近似度的近似解,并设计了一个收敛速度为二阶的迭代算法,文章最后给出算法实例.

航空器排列问题的最优排序方法研究

本文研究了一类航空器排列问题。通过分析n车探险问题及其特例情况,发现n车探险问题为航空器排列问题的一种特例情况,基于此结论,从航空器排列问题的条件结构入手,将n车探险问题特例情况的算法应用到航空器排列问题上,提出航空器排列问题的另一个特例情况,并给出该特例情况下最优排序以及最远飞行距离计算方法。文章最后给出计算实例。

探险型特殊旅游项目安全问题背后的《旅游法》--以“2019·10·1马家沟氢气球事故”为切入点

近年来,探险型特殊旅游项目迅速兴起,同时也带来了许多安全问题。以“2019?10?1”马家沟氢气球事故为切入点,结合《旅游法》以小见大地分析出了探险型特殊旅游项目安全事故发生的原因概括起来有二:其一经营者、景区、政府、游客等主体违反《旅游法》等有关法律规定,其二《旅游法》等有关法律规定本身尚存在问题。探险型特殊旅游项目安全事故发生造成的后果严重,防止探险型特殊旅游项目安全事故的发生成为旅游工作的重中之重。分析原因来对症下药发现:健全的法治是防止探险型特殊旅游项目安全事故发生的最佳良药。