基于残差图卷积网络与深度强化学习的需求可拆分车辆路径优化算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)出现在广泛的物流配送场景中,具有重要的研究价值.高效的SDVRP优化算法能够提高车辆装载率,降低物流配送成本.为提高SDVRP的求解效率,本文提出基于残差图卷积神经网络(RGCN)和多头注意力的深度强化学习算法(REINFORCE),逐步构建可行解序列.首先,从强化学习的角度出发,文章对SDVRP建立马尔科夫决策模型,定义序列预测过程的环境状态、智能体动作空间、状态转移函数等.其次,建立编–解码模型求解节点选择策略,其中使用残差图卷积神经网络的编码器重构配送中心和客户节点的特征,将配送网络中节点间的连接关系与节点特征相互关联,获得差异性显著的特征嵌入向量;利用注意力网络解码器在重构后的嵌入向量基础上融合动态变化的车辆剩余装载量和客户需求等信息执行解码任务,实现每次迭代为单个案例提供多个可行解.最后,提出基于平均基准值的REINFORCE算法更新模型参数,通过求解不同问题规模测试集、标准SDVRP数据集,以及京东物流实际配送任务,验证了所提算法的有效性.

修正固定分区策略下随机需求库存-路径问题的最优策略及其算法

随机需求库存-路径问题(Stochastic Demand Inventory Routing Problem,SDIRP)是典型的NP难题。考虑随机需求环境下,供应链中库存与配送问题的协调优化,是实施供应商管理库存策略的关键所在。对经典固定分区策略(Fixed Partition Policy,FPP)中分区内所有客户必须同时接受配送的基本假设进行了改进,提出了一种分区内按客户需求进行配送的修正FPP策略。首先根据不同分区方案对客户的配送及库存成本的影响给出了一种基于C-W节约法的客户分区算法,并证明了修正FPP策略下各客户任意阶段的最优库存策略形式。进而,设计了求解修正FPP策略下SDIRP问题最优策略的算法。最后,通过数值算例验证了算法的有效性,同时对修正FPP策略的适用性进行了分析。

带时间窗偏好的多行程模糊需求车辆路径优化

为使模糊需求车辆路径问题更贴近现实情况,考虑开放车辆行程限制和设置客户时间窗偏好,研究了带时间窗偏好的多行程模糊需求车辆路径问题。首先,在需求未明的预优化阶段,以物流成本和时间成本总和最小为目标,建立了预优化模型,其中决策变量增加了行程维度的表达、车辆容量约束按单行程核算、客户到达时间约束按多行程累加计算、客户满意度约束定义为到达时间隶属度函数;其次,在获知实际需求的实时调整阶段,基于提前柔性选择返回点和不完全局限和固定计划返回点两个原则,提出基于调整成本期望值的实时调整策略。最后,种群进化算法求解测试算例验证了预优化模型的有效性,随机模拟算法模拟实时场景验证了实时调整策略的有效性。

随机需求多车辆路径问题的重优化算法

针对随机需求的多车辆路径问题(MVRPSD),提出了一种简单有效的重优化新算法.该算法先用预优化策略给出一个预优化的单车辆路径,然后重复使用 rollout 算法对该路径进行进一步优化,将其划分为满足约束条件的多条子路径,不仅能满足实际需求,而且极大提高了优化性能.与现行方法对比实验结果表明,本算法可以对多车辆路径更为合理的优化,明显减少行驶费用,是求解随机需求的多车辆路径问题的一种有效算法.

需求可拆分车辆路径问题的禁忌搜索算法

为解决实际配送运输中的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP),通过改进传统的数学模型,解除每个客户需求只能由1辆车配送的约束,建立改进的可拆分车辆路径问题(Split Delivery VRP,SDVRP)数学模型,并利用禁忌搜索算法(Taboo Search Algorithm,TSA)进行求解.在TSA的设计中,根据SDVRP模型的特点对初始解、邻域搜索和解的评价等进行特殊处理.算例表明,该模型不仅可以解决VRP模型中不允许配送点需求量超出装载量的限制,而且通过相应配送点需求量的拆分和重新组合,可节省车辆数目、缩短路线长度、提高车辆装载率.

求解需求可拆分车辆路径问题的聚类算法

针对需求可拆分车辆路径问题(SDVRP),提出一种先分组后路径的聚类算法。该算法考虑车辆载重的均衡性和可行解的特征,优先安排载重大于等于车辆限载的客户;然后结合客户间的距离和载重,设定一个拆分阈值限定车辆载重范围,按照就近原则对客户进行聚类分组,当组内客户载重未达到车辆载重最小值而加入新客户后超出限载时,对新加入客户进行拆分和调整,最终完成对所有客户的分组;最后采用蚁群优化算法对各组内客户进行线路规划。实验结果表明,所提算法在求解需求可拆分车辆路径问题时,具有更高的稳定性,得到的结果更优。

随机需求有时间窗的路径优化及补救策略研究

针对城市物流配送中客户需求量不确定且时效性要求较高的特点,考虑客户需求量为随机变量且有时间窗的车辆路径优化问题,同时基于不同的信息化调度水平,考虑了配送失败时的三种补救策略。构建了机会约束混合整数规划数学模型并转化为等价的确定性模型进行求解。提出了含有多种算子的改进混合进化算法来求解该模型,并基于算例,验证了算法的优越性。同时,对模型的参数敏感性和三种补救策略下的风险成本进行了分析。结果表明,采用提前预测,实时反馈,即时派出新车的补救策略可以最大程度保证满足客户时间约束,同时还具有降低配送路程的经济优势。

高职教师专业化成长需求分析与路径选择

教师专业化成长在我国高职院校教师发展中的重要性不言而喻,近年来高职院校整体实力显著增强,人才培养结构更加合理,质量持续提高,为教师专业化成长带来更大的机遇和挑战。文章通过分析高职教师专业化成长需求,阐述教师专业化成长的实际意义;通过路径选择明确教师专业化成长的渠道;最后提出六点建议,助力高职教师专业化成长。

解决需求可拆分车辆路径问题的先聚类后路径方法

介绍了求解需求可拆分车辆路径问题的"先聚类后路径"的方法,其目标是使用最少车辆获得最小总行驶距离。基于该方法,提出了三阶段算法:首先,根据使用最少车辆的原则,利用最大最小距离聚类,将所有客户点按物理位置分成若干组;然后,采用"推出"和"拉入"操作,调整各组的负荷量,形成重量平衡的聚类组;最后,优化上述组内路径。两案例组7个实例的执行验证了该算法的可行性和有效性;结果表明,该算法在总行驶距离和计算所用时间方面性能优于带有效不等式的两阶段算法、k-means聚类算法、拆分阈值聚类算法和扫描算法等。

基于带随机需求的限量弧路径规划概率型邻域搜索算法

针对带随机需求的限量弧路径规划(CARPSD)问题,建立基于期望与方差的数学模型,设计一种概率型邻域搜索算法。采用随机路径扫描产生初始种群,构建最优解集。根据影响解的质量的4个关键指标,构建4种领域结构。应用算法的概率机制,计算邻域搜索的强度,进行大小邻域结构的转化,指导邻域搜索。通过Restart策略,扩大解空间的范围。实验结果表明,该算法可有效解决CARPSD问题,比自适应较大的邻域算法具有更强的寻优能力。

大数据环境下统计工作的新需求与变革路径

随着计算机技术的发展,以及社会信息化程度的增加,如今的统计工作所面临的环境已经出现了变化,因此具体的工作内容也将要随着状况的变化而改变.基于此,本文对于大数据环境下统计工作的需求,以及变革的路径展开探讨.

大数据环境下统计工作的新需求与变革路径

工业革命以来,人类社会发生了巨大的变化,社会各项事业的发展都趋于体系化,统计工作在其中具有独特的作用,能够通过一系列实际的数据来表示实际的情况,并且为各种事项的决策提供具有实际参考价值的导向性信息。随着计算机技术的发展,以及社会信息化程度的增加,如今的统计工作所面临的环境已经出现了变化,因此具体的工作内容也应随着状况的变化而发生改变。基于此,文章对于大数据环境下统计工作的需求,以及变革的路径展开了探讨。

电力企业基层班组的文化需求和提升路径

我国电力行业最近几年随着我国经济建设的快速发展而发展迅速,推动我国经济建设的快速发展,使我国提前进入现代化科学技术发展阶段。在新时代背影下,我国能源转型变革的步伐明显加快,人们对优质用电体验提出了新的期许。电力企业班组作为企业管理的最末端、业务执行的最前沿,不仅是企业快速发展的基础,更是企业实现跨越发展的坚强保证。当前,电力企业班组建设与管理方面存在以下问题:班组考核激励机制落地难;安全管理薄弱;班组文化建设有待提升;员工成材通道狭窄,导致班组长综合素质较低,新员工内生动力不足,班组创新成果难以推广。电力企业班组建设需要进一步提升。

社交媒体时代大学生人际交往影响路径探究

社交媒体作为一种新媒体形态,已成为大学生社会生活的重要平台。随着大学生们使用社交媒体的时间不断增多,过度使用的负面影响正在凸显。本文通过"使用与满足"理论来分析大学生使用社交媒体的需求动机,置于人际交往视域下分析社交媒体对大学生的负面影响,并探究合理利用网络虚拟社交的策略。

物联网走进中国家庭的路径研究

中国能否快速启动家庭物联网产业,选择物联网走进家庭的最佳捷径是关键决定因素之一。根据家庭物联网模型,物联网走进家庭存在需求、技术、外部化等路径。文章通过对家庭智慧化需求、家庭物联网技术和家庭外部物联网化进行深刻解析,运用神经网络和结构方程方法寻求物联网走进家庭的最佳捷径。分析发现:需求路径和技术路径是促进物联网走进家庭的主要动力来源,外部化路径是物联网走进家庭的必要条件。

产业转型视阈下高校创业教育需求特点及影响因素研究——基于渝蓉高校的调查实证分析

基于渝蓉两地高校调查样本,采用因子分析与SEM方法对产业转型背景下大学生创业教育需求的特征及影响因素进行实证研究。结果表明：产业环境预期与社会环境感知是影响大学生创业教育需求的两个主要因素,两个主要影响因素的总体效应分别为0.814和0.631,而大学生的人格特质、在校经历等因素处于相对次要之位;大学生创业教育需求影响因素具有分层性,相对于低年级学生而言,高年级学生创业教育需求对＂环境＂的反应更敏感;大学生对创业教育的需求主要体现为＂实践性＂＂实用性＂＂早期性＂等特点。基于此,提出构建产业链创业教育体系、搭建＂双杆两翼＂创业教育机制、加快教育供给侧改革、建立创业教育平台等政策性建议。

固定分区下随机需求IRP问题最优策略及算法

随机需求库存-路径问题(stochastic demand inventory routing problem,SDIRP)是典型的NP难题,考虑随机需求环境下供应链中库存与配送问题的协调优化,是实施供应商管理库存策略的关键所在.文章的研究基于固定分区策略(fixed partition policy,FPP),在FPP下客户被分为若干个服务区域,在同一区域中的所有客户均被同时配送.根据分区策略对配送以及库存成本的影响提出了基于修正C-W节约算法的客户分区算法,证明了各区域的最优库存策略为(s,S)形式,分区内各客户的库存策略为order-up-to形式,进而设计了求解FPP下SDIRP最优策略的算法.最后,通过数值算例验证了该算法的有效性以及FPP的适用性.

基于Windows Azure平台实时解决煤炭物流车辆路径问题的云服务

提出使用云服务来实时解决具有随机需求的煤炭物流运输中的车辆路径问题(VRPSD)。客户可以通过互联网HTTP协议来访问云服务,云服务能通过客户提供模拟参数来建立计算任务。采用的算法是使用安全库存和模拟解决具有随机需求的车辆路径问题,建立云服务,在Windows Azure平台下并行地运行该算法,由于所有的任务都是在Worker结点上并行计算的,因而能够实时地满足客户的需求。

人本社会视野下人的需求结构探源

科学发展观,体现了中国社会在变革中将逐渐实现为了一切人的发展和人的全面发展的价值取向。以人为本,既要创造每个人的个性自由全面发展的空间,又要使社会发展宏观目标与个人的微观需求满足相耦合,在满足经济需求同时不断创造条件提升人的政治和文化需求层次,缓释人的精神张力,促使物质精神需求的平衡发展。同时完善人的需求结构的制度保障,通过制度创新解决社会的环境、和谐与公平发展问题。

“全民健身”向“全民科学化健身”迈进的实践路径——以咸阳市为例

进入新世纪以来,随着我国经济社会发展水平的不断增强,我国的休闲运动健身产业的发展也是十分迅速的,广大人民的收入水平和生活质量都有了质的飞跃,大家对于身心健康也越来越重视。在“大健康”理念的影响下,全民健康和全民健身也在积极融合,人民也都自发并且更加积极地参与到了日常体育锻炼中,但是体育锻炼还是存在着明显的运动锻炼方法不规范和不科学的问题,大众科学锻炼和健身也有了更高要求,从“全民健身”向“全民科学化健身”也成为了必然的发展趋势。