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Heuristic Computing Methods for Contact Plan Design in the Spatial-Node-Based Internet of Everything 被引量:3
1
作者 Cuiqin Dai Qingyang Song 《China Communications》 SCIE CSCD 2019年第3期53-68,共16页
To satisfy the increasing demands of high-speed transmission, high-efficiency computing, and real-time communications in the high-dynamic and heterogeneous networks, the Contact Plan Design(CPD) has attracted continuo... To satisfy the increasing demands of high-speed transmission, high-efficiency computing, and real-time communications in the high-dynamic and heterogeneous networks, the Contact Plan Design(CPD) has attracted continuous attention in recent years, especially for the spatial-node-based Internet of Everything(IoE). In this paper, we study the NP-hardness of contact scheduling and the attenuation of atmospheric precipitation in the spatial-node-based IoE. Two heuristic computing methods for contact plan design are proposed by comprehensively considering the time-varying topology, the intermittent connectivity, and the adaptive transmission in different weather conditions, which are named Contact Plan Design-Particle Swarm Optimization(CPD-PSO) and Contact Plan Design-Greedy algorithm with the Minimum Delivery Time(CPD-GMDT) separately. For the population-based algorithm, CPD-PSO not only solves the CPD problem with a limited-resource condition, but also dynamically adjusts the search scope to ensure the continuous searching capability of the algorithm. For the CPD-GMDT that makes CP decisions based on the current state, the algorithm uses the idea of greedy algorithm to schedule Satellite-Platform Links(SPLs) and Inter Satellite Links(ISLs) respectively using the strategies of optimal matching and load balancing. The simulation results show that the proposed CPD-PSO outperforms Contact Plan Design-Genetic Algorithm(CPD-GA) in terms of fitness and delivery time, and CPD-GMDT presents better overall delay than Fair Contact Plan(FCP). 展开更多
关键词 INTERNET of Everything heuristic computing CONTACT plan design particle SWARM optimization greedy algorithms
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An Algorithm for the Inverse Problem of Matrix Processing: DNA Chains, Their Distance Matrices and Reconstructing
2
作者 Boris F. Melnikov Ye Zhang Dmitrii Chaikovskii 《Journal of Biosciences and Medicines》 CAS 2023年第5期310-320,共11页
We continue to consider one of the cybernetic methods in biology related to the study of DNA chains. Exactly, we are considering the problem of reconstructing the distance matrix for DNA chains. Such a matrix is forme... We continue to consider one of the cybernetic methods in biology related to the study of DNA chains. Exactly, we are considering the problem of reconstructing the distance matrix for DNA chains. Such a matrix is formed on the basis of any of the possible algorithms for determining the distances between DNA chains, as well as any specific object of study. At the same time, for example, the practical programming results show that on an average modern computer, it takes about a day to build such a 30 × 30 matrix for mnDNAs using the Needleman-Wunsch algorithm;therefore, for such a 300 × 300 matrix, about 3 months of continuous computer operation is expected. Thus, even for a relatively small number of species, calculating the distance matrix on conventional computers is hardly feasible and the supercomputers are usually not available. Therefore, we started publishing our variants of the algorithms for calculating the distance between two DNA chains, then we publish algorithms for restoring partially filled matrices, i.e., the inverse problem of matrix processing. Previously, we used the method of branches and boundaries, but in this paper we propose to use another new algorithm for restoring the distance matrix for DNA chains. Our recent work has shown that even greater improvement in the quality of the algorithm can often be achieved without improving the auxiliary heuristics of the branches and boundaries method. Thus, we are improving the algorithms that formulate the greedy function of this method only. . 展开更多
关键词 DNA Chains Distance Matrix Optimization Problem Restoring algorithm greedy algorithm heuristicS
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基于层间垫平的囊匣三维装箱优化设计
3
作者 李国志 李莹欣 +3 位作者 雒波波 刘迪 谭思可 李文凤 《包装工程》 CAS 北大核心 2024年第7期159-165,共7页
目的为提高囊匣的装载率及装箱效率,研究层间垫平的强异构类的三维装箱问题,实现快速计算囊匣装箱方案和衬垫方案并指示装箱。方法基于囊匣实际装箱需求,以衬垫体积最小为目标,设计基于贪心策略与改进的装箱顺序策略的两步优化启发式算... 目的为提高囊匣的装载率及装箱效率,研究层间垫平的强异构类的三维装箱问题,实现快速计算囊匣装箱方案和衬垫方案并指示装箱。方法基于囊匣实际装箱需求,以衬垫体积最小为目标,设计基于贪心策略与改进的装箱顺序策略的两步优化启发式算法,对装箱与衬垫方案进行优化;并根据不同放置方向,设计不同的输出效果以指示装箱。结果与装箱优化前数据进行对比实验证明,该算法推荐的装箱方案与衬垫方案可以减少木箱的使用数量与体积,减少垫平用衬垫体积7.21%,装箱时间缩短了约一半。结论文中设计的混合启发式算法能为囊匣装箱问题找到合适的装箱与衬垫方案,减少衬垫的使用,提高装载率以及装箱效率。 展开更多
关键词 囊匣 三维装箱 衬垫生成 贪心策略 启发式算法
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基于混沌映射和莱维飞行扰动的蛇形优化算法
4
作者 程彦琳 李书琴 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2658-2668,共11页
为解决蛇形优化算法收敛速度慢和寻优能力差的问题,提出一种基于改进的Tent混沌映射和莱维飞行扰动的先进蛇形优化算法(ASO)。引入改进Tent混沌映射,提高初始种群的多样性;在蛇群勘探和开发过程中引入自适应概率阈值,平衡算法全局搜索... 为解决蛇形优化算法收敛速度慢和寻优能力差的问题,提出一种基于改进的Tent混沌映射和莱维飞行扰动的先进蛇形优化算法(ASO)。引入改进Tent混沌映射,提高初始种群的多样性;在蛇群勘探和开发过程中引入自适应概率阈值,平衡算法全局搜索和局部开发的能力;为保证种群进化方向,将莱维飞行扰动和贪心算法相结合,对劣势蛇个体生成更大扰动。通过在9个复杂测试函数上与其它4种元启发式算法进行对比,实验结果表明,先进蛇形优化算法在收敛速度、求解精度以及稳定性方面有较大提高,通过Wilcoxon秩和检验证明ASO与其它算法有明显不同。将ASO算法用于求解弹簧设计优化问题。 展开更多
关键词 蛇形优化算法 混沌映射 自适应阈值 莱维飞行 贪心算法 变异扰动 元启发式算法
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碰撞数问题Greedy序集的结构
5
作者 闻振卫 《苏州大学学报(自然科学版)》 CAS 1990年第3期282-289,共8页
称一有限序集是一Greedy序集是指,它的每个关于碰撞数问题的Greedy线性扩张都是最优的。本文给出了Greedy序集的结构。
关键词 序集 碰撞数 greedy算法 线性扩张
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基于贪婪禁忌搜索算法的垂岸式堆场出口箱装船翻箱研究
6
作者 张艳伟 姜旎旎 计三有 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2023年第1期154-158,共5页
基于垂岸式自动化集装箱码头不同装船周期出口集装箱堆场多贝位混合堆存、场桥大车在贝位间频繁移动取箱装船特点,考虑装船发箱时场桥移动等操作时间及翻箱取箱次数对出口箱装船效率和连续性影响,建立多贝位出口箱装船堆场翻箱模型,提... 基于垂岸式自动化集装箱码头不同装船周期出口集装箱堆场多贝位混合堆存、场桥大车在贝位间频繁移动取箱装船特点,考虑装船发箱时场桥移动等操作时间及翻箱取箱次数对出口箱装船效率和连续性影响,建立多贝位出口箱装船堆场翻箱模型,提出两阶段贪婪禁忌搜索算法,将翻箱规则嵌入算法中,有效限制算法时间和解空间增长速度。通过算例,将提出的翻箱规则与现有常见翻箱规则进行对比,验证模型及算法的有效性与实用性。结果表明,提出的模型和算法可以在合理的求解时间内输出较优的翻箱方案,减少装船时场桥发箱作业时间,提高装船作业效率。 展开更多
关键词 自动化码头 堆场翻箱 贪婪禁忌搜索 启发式规则
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带组合缓冲约束的柔性流水车间调度优化
7
作者 轩华 付鑫博 李冰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第6期1006-1016,共11页
研究了每道工序包含多台不相关并行机的柔性流水车间调度问题,部分工序间具有无等待约束,考虑工序间运输时间和工件动态到达的实际生产特征,以最小化总加权完成时间为目标,构建了整数规划模型,提出了一种融合迭代贪婪算法和遗传算法的... 研究了每道工序包含多台不相关并行机的柔性流水车间调度问题,部分工序间具有无等待约束,考虑工序间运输时间和工件动态到达的实际生产特征,以最小化总加权完成时间为目标,构建了整数规划模型,提出了一种融合迭代贪婪算法和遗传算法的改进贪婪遗传算法。首先,利用二维矩阵编码表述调度解,结合CDS(Campbell-Dudek-Simth)启发式算法和随机程序共同产生初始解;其次,设计基于工序位的交叉和基于工件位的变异操作得到改进的遗传算法解;最后,由于上一代中适应度较低的较差个体会直接影响下一代的遗传操作,为避免早熟,引入结合局域搜索的迭代贪婪算法,从遗传算法产生的种群中筛选出较差个体,对其执行破坏和重建操作,并设计基于工件位的成对交换、成对插入和重新排序的3种邻域生成机制以进行局域搜索。通过仿真实验测试所提算法与几种启发式算法,对比结果表明,所提出的改进贪婪遗传算法能获得更好的近优解。 展开更多
关键词 柔性流水车间 无等待约束 改进贪婪遗传算法 CDS启发式算法
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改进RRT^(*)FN算法的机器人路径规划 被引量:1
8
作者 黎子源 彭琦 刘强 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2023年第12期12-16,20,共6页
针对传统渐近最优快速扩展随机树算法(RRT)随机性大、收敛精度低以及运行时间长等问题,提出一种改进的Informed-RRT^(*)-FN算法。改进算法在找到初始路径前采用基于贪心思想改进的目标偏置采样策略和随机删除叶子节点策略以降低找到初... 针对传统渐近最优快速扩展随机树算法(RRT)随机性大、收敛精度低以及运行时间长等问题,提出一种改进的Informed-RRT^(*)-FN算法。改进算法在找到初始路径前采用基于贪心思想改进的目标偏置采样策略和随机删除叶子节点策略以降低找到初始路径的时间;找到初始路径后进一步在椭圆子空间中采样,使用基于节点权重的节点删除策略优先删除“无效”节点和动态重连半径的策略以提高收敛精度并保持较低的运行时间。改进算法在3种地图开展了仿真实验,结果表明相较于RRT^(*)-FN、Informed-RRT和Informed-RRT^(*)-FN算法,该算法收敛精度最高,且运行时间最短。该算法进一步在ROS平台开展全局路径规划实验,验证了其可靠性和实用性。 展开更多
关键词 路径规划 RRT^(*)FN算法 贪心思想 启发式采样 节点权重
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贪心与回溯算法在城市马拉松路线规划中的实践
9
作者 王友才 陈焱焱 +5 位作者 徐玉兵 刘子含 潘瑞 何子军 杨先军 孙怡宁 《计算机系统应用》 2023年第3期275-281,共7页
针对目前城市马拉松路线人工规划效率低下的问题,本文采用贪心和回溯算法进行城市马拉松路线智能规划,具体方法是:通过城市路网信息构建由经纬度坐标点拓扑关系连接而成的路网,采用贪心和回溯算法对坐标点进行遍历搜索,结合城市马拉松... 针对目前城市马拉松路线人工规划效率低下的问题,本文采用贪心和回溯算法进行城市马拉松路线智能规划,具体方法是:通过城市路网信息构建由经纬度坐标点拓扑关系连接而成的路网,采用贪心和回溯算法对坐标点进行遍历搜索,结合城市马拉松路线特殊要求,运用直接逼近、启发式远离、启发式靠近和方向预估等策略实现路线的智能规划.在此基础上,提出一种综合POI热度值、道路宽度适宜度、路线畅通指数、过弯舒适度以及POI密集度5个维度的马拉松路线评估方法.最后,开展了北京、合肥马拉松人工和智能规划路线对比分析,结果表明所采用的方法可快速高效实现马拉松路线规划. 展开更多
关键词 城市马拉松 路线规划 评估体系 启发式策略 贪心算法 回溯
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基于启发式算法求解电动汽车碰撞测试排程问题
10
作者 曹剑雕 陈淮莉 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第4期54-59,67,共7页
在研究电动汽车碰撞测试排程问题中,为了使毁坏的原型车数量最少,考虑电动汽车碰撞测试的特点,使用整数规划(Integer Programming)模型将碰撞测试聚合成组。将分组的碰撞视为单个测试,通过混合贪心策略的启发式算法将符合测试排程要求... 在研究电动汽车碰撞测试排程问题中,为了使毁坏的原型车数量最少,考虑电动汽车碰撞测试的特点,使用整数规划(Integer Programming)模型将碰撞测试聚合成组。将分组的碰撞视为单个测试,通过混合贪心策略的启发式算法将符合测试排程要求的测试安排到原型车。采取约束规划(Constrained Programming,CP)对相同问题进行求解,证明贪心-启发式算法在电动汽车碰撞测试排程问题中的可行性及有效性。 展开更多
关键词 电动汽车 碰撞测试 启发式算法 贪心 约束规划 排程
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回归测试中的测试用例优先排序技术述评 被引量:44
11
作者 陈翔 陈继红 +1 位作者 鞠小林 顾庆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1695-1712,共18页
测试用例优先排序(test case prioritization,简称TCP)问题是回归测试研究中的一个热点.通过设定特定排序准则,对测试用例进行排序以优化其执行次序,旨在最大化排序目标,例如最大化测试用例集的早期缺陷检测速率.TCP问题尤其适用于因测... 测试用例优先排序(test case prioritization,简称TCP)问题是回归测试研究中的一个热点.通过设定特定排序准则,对测试用例进行排序以优化其执行次序,旨在最大化排序目标,例如最大化测试用例集的早期缺陷检测速率.TCP问题尤其适用于因测试预算不足以致不能执行完所有测试用例的测试场景.首先对TCP问题进行描述,并依次从源代码、需求和模型这3个角度出发对已有的TCP技术进行分类;然后对一类特殊的TCP问题(即测试资源感知的TCP问题)的已有研究成果进行总结;随后依次总结实证研究中常用的评测指标、评测数据集和缺陷类型对实证研究结论的影响;接着依次介绍TCP技术在一些特定测试领域中的应用,包括组合测试、事件驱动型应用测试、Web服务测试和缺陷定位等;最后对下一步工作进行展望. 展开更多
关键词 回归测试 测试用例优先排序 贪心法 元启发式搜索 实证研究
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基于启发式和贪心策略的社交网络影响最大化算法 被引量:7
12
作者 曹玖新 闵绘宇 +1 位作者 徐顺 刘波 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期950-956,共7页
为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选... 为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选出候选种子节点集和使用贪心算法从候选种子节点集中筛选出种子节点集合.结果表明,与现有的启发式算法相比,MHG算法在影响范围上具有显著优势,且接近贪心算法,但其运行时间明显少于贪心算法,因而在效果和时间2个方面取得了较好的平衡.在真实数据集及不同传播模型下,MHG算法均表现出稳定的影响范围,体现了该算法在大规模社会网络处理中的可扩展性. 展开更多
关键词 社交网络 影响最大化 贪心算法 启发式算法 传播模型
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一个物流配送优化算法 被引量:21
13
作者 李清泉 张金亭 黄经南 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期9-13,共5页
分析并描述了终端物流配送体系 ,建立了终端物流配送优化模型。该模型是一个复杂的带约束的多旅行商问题 ,属于非确定性多项式 (NP)完全问题。基于集合分划、启发式贪心策略和边缘交换算法给出一种可行的优化算法。
关键词 物流配送 优化算法 启发式贪心算法 边缘交换算法 多旅行商问题 集合分划 数学模型
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基于反向PageRank的影响力最大化算法 被引量:9
14
作者 张宪立 唐建新 曹来成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期96-102,共7页
针对社会网络上的影响力最大化算法在大规模网络上难以同时满足传播范围、时间效率和空间效率要求的问题,提出一种混合PageRank和度中心性的启发式算法(MPRD)。首先,基于PageRank,引入一种反向PageRank思想来评估节点影响力;然后,结合... 针对社会网络上的影响力最大化算法在大规模网络上难以同时满足传播范围、时间效率和空间效率要求的问题,提出一种混合PageRank和度中心性的启发式算法(MPRD)。首先,基于PageRank,引入一种反向PageRank思想来评估节点影响力;然后,结合局部指标度中心性,设计一种混合的指标来评估节点的最终影响力;最后,通过相似性方法去掉影响力重合严重的节点,选出种子节点集。在6个数据集和两种传播模型上进行实验,实验结果表明,所提的MPRD在传播范围上优于现有的启发式算法,在时间效率上比贪心算法快四、五个数量级,在空间效率上优于基于反向抽样的IMM算法。所提的MPRD在处理大规模网络上的影响力最大化问题时能够取得传播范围、时间效率和空间效率的平衡。 展开更多
关键词 影响力最大化 PAGERANK 度中心性 启发式算法 贪心算法
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基于贪婪启发式的多期多目标动态网络选址 被引量:10
15
作者 朱伟 徐克林 +1 位作者 周炳海 许金超 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期269-275,共7页
为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数.运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不... 为弥补现有选址模型考虑需求变化及客户满意度的不足,研究了随机需求环境下的配送中心选址并设计了衡量客户满意度的函数.运用随机机会约束规划为基本建模工具,将模型设计拓展到多期规划决策领域并构建了动态多期多目标选址模型,模型不仅考虑了最小化配送中心运作成本,而且考虑了客户最大满意度;运用主要目标法将多目标选址模型转化为单目标选址模型,采用满意度高优先的客户指派原则设计了贪婪启发式求解算法.算例结果表明,模型的非劣解包含了传统的以最小化物流成本为目标的选址模型的最优解,从而为配送中心选址提供更加灵活全面的决策依据. 展开更多
关键词 贪婪启发式算法 满意度高优先 多期动态选址 随机需求
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基于阈值的社交网络影响力最大化算法 被引量:22
16
作者 陈浩 王轶彤 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2181-2188,共8页
对于社交网络影响力最大化问题,Kemple和Kleinberg提出了有较好影响范围的贪心算法,但是KK算法的复杂度非常高,并不实用.利用线性阈值模型提出了一种基于节点激活阈值的启发式算法.它综合考虑了节点之间的影响力和节点的激活阈值,根据... 对于社交网络影响力最大化问题,Kemple和Kleinberg提出了有较好影响范围的贪心算法,但是KK算法的复杂度非常高,并不实用.利用线性阈值模型提出了一种基于节点激活阈值的启发式算法.它综合考虑了节点之间的影响力和节点的激活阈值,根据每个节点在激活过程中动态变化的阈值来计算PIN值,启发过程中,每一次都选取PIN最大的节点作为种子节点进行激活,贪心阶段中再贪心地挑选那些具有最大影响范围增量的节点作为种子节点.通过实验表明,即使在完全不采用贪心阶段,该算法的激活范围与KK算法都非常接近,而算法的复杂度则相对非常小.实验还表明该算法相对于HPG算法在相同启发因子c的情况下具有更大的激活范围. 展开更多
关键词 社交网络 影响力最大化 启发式算法 贪心算法 TBH
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基于敏感寄存器替换的电路软错误率与开销最优化 被引量:4
17
作者 孙岩 张民选 +1 位作者 李少青 高昌垒 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期28-35,共8页
随着集成电路的发展,逻辑电路对放射性粒子引起的软错误越来越敏感.现有的电路加固技术通常会带来较大的面积开销.综合考虑电路的软错误率和面积开销,提出一种新的电路加固评估指标FAP,并提出基于贪婪算法的寄存器替换技术,通过将电路... 随着集成电路的发展,逻辑电路对放射性粒子引起的软错误越来越敏感.现有的电路加固技术通常会带来较大的面积开销.综合考虑电路的软错误率和面积开销,提出一种新的电路加固评估指标FAP,并提出基于贪婪算法的寄存器替换技术,通过将电路的部分敏感寄存器替换为冗余寄存器来免疫电路中的软错误.针对贪婪算法有时不能达到可靠性和开销整体最优的局限,进一步提出可靠性-开销最优的启发式替换算法.实验结果表明,基于贪婪算法的寄存器替换技术只需50%的面积开销就可降低90%的电路软错误率;而可靠性-开销最优的启发式替换算法只需45%左右的面积开销,电路软错误率就降低达90%以上.与其他已有技术相比,电路软错误免疫技术在可靠性和面积开销间达到了更好的折中. 展开更多
关键词 软错误 开销 可靠性 敏感寄存器 贪婪算法 启发式算法
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考虑设施失效的军事物流配送中心选址模型 被引量:19
18
作者 李东 晏湘涛 匡兴华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第11期3-6,共4页
为了提高军事配送系统的经济性,针对物资配送中后勤设施失效时进行支援保障和越级保障的情况,将军事物流配送中心的属性分为"首选"与"备选"两种,并把设施失效时的应急配送成本作为决策目标的一部分,建立了最小化设... 为了提高军事配送系统的经济性,针对物资配送中后勤设施失效时进行支援保障和越级保障的情况,将军事物流配送中心的属性分为"首选"与"备选"两种,并把设施失效时的应急配送成本作为决策目标的一部分,建立了最小化设施固定成本、正常配送成本、应急配送成本之和的军事物流配送中心选址模型,采用贪婪取走的启发式算法进行了模型求解,比较了考虑设施失效情况的选址方案与未考虑设施失效情况的选址方案之间的差别。仿真算例结果表明,虽然由模型所得选址方案的设施固定成本与正常配送成本之和高于未考虑设施失效情况的选址方案,但平均期望成本增加值低于后者。 展开更多
关键词 军事物流配送中心 设施失效 选址问题 贪婪取走启发算法
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求解TSP的一种改进遗传算法 被引量:19
19
作者 彭丹平 林志毅 王江晴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第13期91-93,共3页
TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体... TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,GA是求解此类问题的一种方法。但它存在如何较快地找到最优解并防止“早熟”收敛的问题。文章针对上述问题并结合TSP问题的特点,提出了改进的遗传算法。它从相似性的思想出发,按适应值相似性将群体分级,在不同的级内采用不同的操作,产生数目不等的新解并利用加速算子使其更接近局部极小值。改进后的算法较好地解决了群体多样性与收敛性的矛盾。实验结果表明,该文算法的改进是有效的。 展开更多
关键词 TSP问题 遗传算法 分级 精英选择策略 启发式交叉算子 贪婪倒位变异算子
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贪婪取走启发式算法在离散网络选址中的研究 被引量:13
20
作者 关怀庆 张毕西 欧江艳 《系统科学学报》 CSSCI 北大核心 2010年第3期49-52,56,共5页
物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物... 物流配送中心的选址决策在物流运作中有着重要的地位。介绍了一种离散型网络选址模型-P-中值模型及其一般迭代解法即贪婪取走启发式算法,并提出一种基于改进的P-中值选址模型,使得该模型更客观,科学和实用。通过实例分析说明该模型在物流配送中心选址中的有效性,为实际的选址决策提供理论参考。 展开更多
关键词 启发式算法 网络选址 选址模型
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