推理神经网络对物流路径最优选择方法分析

在对区域物流配送网络研究的基础上,针对物流配送的路径选择,提出利用人工神经网络对配送路线的优劣进行对比评价,并选择最优化的路线。通过应用人工神经网络处理物流数据,建立路径选择的模糊评价矩阵,能避免传统算法的不足,较为准确地对配送路线进行最优选择。通过仿真实验表明,基于神经网络的物流配送路径推理选择方法,能在众多的配送路径方案中选择最优化的方案,兼顾配送效率与运输成本之间的平衡,是一种有效的物流配送路径最优选择方法。

利用最优参数选择方法数值求解微分方程的周期解

本文讨论常微分方程周期问题的一种数值求解方法。首先将常微分方程周期问题转化为等价的最优参数选择问题,通过研究最优参数选择问题的数值求解方法,得到常微分方程周期问题数值求解的一种新方法。最后,应用最优控制的软件Miser计算三个算例,验证了此数值方法的有效性。