改进蚁群算法对多配送中心物流配送路径优化

改进蚁群算法(IACO)是在传统蚁群算法(ACO)的基础上,解决带有软时间窗的路径优化问题(VRPSTW)。首先运用罚数法分割客户点,匹配配送中心寻找初始解,其次引入新的信息素更新公式,最后运用插入算子,倒转算子进行变邻域搜索,得出寻优序列。将两算法的过程差异与结果差异进行比较,结果表明:在多配送中心的前提下,对比传统算法,改进后的优势在于前期求解速度与结果求解能力得到提升,带有软时间窗的多配送中心能更好地兼顾成本与客户满意度,也更符合企业和用户对路径优化的实际需求。

移动最小二乘法在高阶连续问题数值模拟中的应用

以弯曲梁为例,应用移动最小二乘法构造具有高阶连续特征的形函数,建立无网格数值计算框架。研究移动最小二乘法在传统弯曲梁和高阶连续弯曲梁数值模拟中的应用,并对施加边界条件等相关关键问题进行讨论。

角钢孔型能量优化设计

本文以角钢孔型的边部压下量为设计变量,以节能轧制为目标,在保证轧机咬入条件、强度条件、设备负荷率条件及稳定轧制等约束条件下,采用混合罚函数法(SUMT调用DFP法),优化了角钢孔型系统。在复杂孔型系统采用计算机辅助优化设计方面进行了一次新的尝试。