基于可变模糊方法的智能算法求解效果评价

随着科学研究水平的逐渐加深,智能算法出现。智能算法主要是解决现实生活当中有待于优化的问题,在现代社会领域被广泛应用。智能算法的有效性一直是智能算法在现实中应用的重要衡量指标,并可以将该智能算法归结为多指标综合性评价问题。本文基于可变模糊方法对于智能算法的求解效果进行评析,促进智能算法的应用效果。

基于可变模糊方法的智能算法求解效果评析研究

文章针对智能算法求解效果评价现状展开分析,提出依托可变模糊方法进行智能算法求解效果评析研究。研究结果表明,利用这种方法能依托变化评价模型及参数,明确相应算法的评价等级。在此基础上,结合计算实例,研究结果表明,可变模糊模型与可变模糊方法结合行之有效,其评价结果满足实际情况,能获得良好的应用效果。

一类车辆路径问题建模及其时间惩罚系数研究

车辆路径问题(VRP)在数学及物流领域具有重要的理论价值与实践意义,属于典型的NP-Hard难题。在深人分析VRP的基础上,考虑实际企业运作车辆路径规划中存在的相吸、排斥以及时间约束现象,构建了更符合企业实际运作的VRP数学模型。借助蚁群算法探讨了时间惩罚系数与模型求解效果之间的关系,并用MATLAB编程仿真。算例实验结果表明:模型的求解效果与惩罚系数正相关,当时间惩罚系数大于1时,模型的求解效果基本保持不变,并且模型的求解结果随着惩罚系数的增大而趋于稳定。