基于改进决策树算法的汽车销售数据挖掘

决策树分类算法是数据挖掘中最基本也是最重要的算法之一。目前,数据挖掘技术被广泛应用在商业领域中。在汽车产品销售系统中,引入数据挖掘技术,可以为汽车销售的经营决策提供科学依据。本文收集某汽车品牌安徽地区近一年的销售数据进行集成和数据预处理;之后采用数据挖掘技术中的改进决策树算法,对汽车销售数据仓库分析和应用,预测影响汽车的销售的主要因素,从而制定汽车的营销策略,帮助企业得到更好的收益。     

汽车产品销售策略

介绍汽车产品销售策略，重点阐述销售渠道策略和促销策略。分析典型销售案例。     

模拟退火蚁群算法在VRP问题上的应用

车辆路径问题是物流系统优化的核心问题,在满足相关需求的情况下需要达到路径最短、成本最低等目的。文章提出一种模拟退火算法和蚁群算法的组合,通过改进蚁群算法相关参数、采用邻域算法对解进行二次搜索,从而改变解的质量并进行优选,以实现在满足相关约束条件下达到路径最短的优化。将该组合算法与基本蚁群算法、改进型的蚁群算法及VRP官网算例进行比较,实验结果表明,该组合算法在时间上和准确度上都有较大的提升,具有较好的应用价值。     

基于蚁群算法的行为识别特征优选方法

为了降低特征冗余,提高移动用户行为识别的准确率,提出一种基于蚁群算法的移动用户行为识别加速度信号特征优选方法。首先对样本数据进行预处理,根据特征对不同行为的分类敏感度进行初次优选,降低特征搜索空间的维度;然后利用蚁群算法结合神经网络分类器,以特征的分类准确度为评价准则对特征集合进行了二次优选。实验结果表明,该方法优选出的特征集具有较好的识别性能。     

基于熵的小生境蚁群算法及其应用

为克服基本蚁群算法易“早熟“的缺陷,将小生境算法和信息熵相结合,提出了基于信息熵的小生境蚁群算法。该算法采用小生境算法对蚁群算法的后期进行局部搜索并以信息熵作为开始和结束的判断依据。求解旅行商问题及房地产投资组合优化问题的结果表明其优于基本蚁群算法,该算法具有广阔的应用前景。     

基于蚁群算法的速冻蔬菜配送路径优化研究

以安徽某公司速冻蔬菜为例,介绍了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化问题的研究。通过对安徽某公司配送速冻蔬菜的现状与不足、车辆路径问题及求解算法的特点、蚁群算法模型的建立与应用等进行详细分析,建立了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究模型,使其在销售速冻蔬菜时能够达成配送路径更短、配送时间更少、配送成本更低、客户满意度更高的目标。     

基于集群的蚁群算法在TSP中的应用研究

围绕TSP问题研究了基本蚁群算法.在此基础上,研究了串行蚁群算法的并行策略,使用C++语言调用MPI接口函数实现了并行蚁群算法.最后,分析研究了影响并行蚁群算法的因素,采用了更高效的信息素更新和变参数机制对并行蚁群算法进行了改进.通过仿真实验分析表明,改进的并行蚁群算法有较广泛的适用性,与基本蚁群算法相比,具有更高的精度和更短的收敛时间.     

蚁群算法在TSP中的仿真应用及最优参数选择研究

蚁群算法是一种具有分布计算、信息正反馈的新型启发式优化算法,初步的研究表明该算法在求解复杂优化问题,尤其是离散优化问题中具有许多优越性。论文阐述了蚁群算法在TSP问题求解中的应用,通过实验对蚁群算法的参数选择进行了分析,确定了参数的选择原则以及对算法性能的影响。仿真研究表明蚁群算法中的参数对于TSP的求解有较大的影响,通过最优参数的正确选取,能使得算法取得更优的值。     

4G时代实体渠道销售能力提升的几点思考

实体渠道是电信运营商的基石,也是开拓其他渠道的基础。在市场竞争激烈和资产盈利压力巨大的背景下,电信运营商要如何才能更有效地利用实体营销渠道的宝贵资源,进一步挖掘实体营销渠道的销售能力,更充分地发挥实体营销渠道的最大作用,最大程度地展现实体营销渠道的价值,成为了一个值得思考的问题。本文通过电信运营商最重要的实体渠道-营业厅目前销售能力现状的分析,对提升实体渠道销售能力提出了几点思考。     

生鲜农产品低碳销售渠道选择策略分析

生鲜农产品供应商拥有多种推广销售渠道,不同销售渠道在碳排放上存在差异,生鲜农产品供应商如何选择销售渠道是企业响应低碳号召需面临的问题。因此,构建了单一实体渠道和双渠道销售普通类生鲜农产品、单一渠道和双渠道销售碳标签类生鲜农产品4种策略下的利润函数模型,并分析各策略在利润最大化情况下的最优决策。通过对比分析和案例研究可知：双渠道的开通总能为生鲜农产品供应商带来较高利润,而是否销售碳标签类生鲜农产品,则取决于销售单位碳标签类生鲜农产品与销售单位普通类生鲜农产品所产生的成本差异。     

基于蚁群算法的矩形件优化排样问题

由于蚁群算法具有正反馈并行自催化机制和较强的鲁棒性等优点,逐渐成为一种应用广泛的元启发式算法。针对矩形毛坯在定宽无限长的板材上排样这个NP难问题,提出采用蚁群算法进行求解。采用1种2步法:第1步利用蚁群算法寻找最优底部毛坯排放顺序得到条形料排放顺序,第2步采用一种宽度方向最大填充排放算法来排放每个条形料。并将得到的结果与以往算法的结果进行比较,进一步验证了蚁群算法的优越性及处理矩形件排样问题的有效性。     

基于遗传蚁群算法的机器人全局路径规划研究

蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法.在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的"外激素"表示及更新方式,并将遗传算法的交叉操作结合到蚁群系统的路径寻优过程中,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索.     

采用蚁群算法模拟机器人寻路的仿真实验

蚁群算法是一种基于蚁群寻找食物这一现象,实现寻路优化的算法。通过在MATLAB中进行程序设计,实现了利用蚁群算法模拟自动寻路的计算,并进一步将程序应用于简易机器人的寻路模块,初步实现机器人的寻路优化功能。     

基于蚁群神经网络算法的机器人逆解

提出了一种机器人逆运动学问题建模的新方法.利用神经网络逼近机器人逆运动学的输入与输出、利用改进的蚁群算法学习神经网络.针对蚁群算法主要用于离散优化的特点,对基本的蚁群算法进行了改进,采用了全局搜索、局部搜索和确定性搜索,为连续问题的优化提供了一条新的思路.利用改进的蚁群算法学习神经网络,为神经网络提供了一种新的学习算法,使得该方法兼具了蚁群算法与神经网络的优点.应用实例表明了该方法的有效性,提高了机器人逆运动学求解的速度和精度.     

基于遗传蚁群算法的Qos路由约束问题的研究

针对Qos路由约束问题（是一个NP-完全问题,即是一个多项式复杂程度的非确定问题）,设计了一种将遗传算法和蚁群算法优点融合的算法（GA_ACO）.该算法的基本思想是：用遗传算法生成蚁群算法需要的信息素初值,然后利用蚁群算法求得精解.通过NS2仿真表明遗传蚁群算法相比单一的遗传算法和蚁群算法更适合解决Qos路由约束问题.     

蚁群算法在多机器人协作中的应用

协作是多机器人系统的关键问题,对此提出一种基于蚁群算法的多机器人系统的协作算法。在已知机器人的工作位置、工作所需时间、各项工作的重要程度以及每个机器人对各项工作的擅长程度等前提下,利用蚁群算法选择最优协作方案,使机器人所走路径最短、用时最少、效率最高。仿真结果表明,该算法具有较好的优化求解能力.     

GA-ACO算法用于IMX系统测试数据自动生成

在综合管理X-软件系统测试数据生成中,针对遗传算法不能利用系统提供的信息,需要迭代多次才可找到测试数据,而蚁群算法在搜索初期信息素匮乏的情况下测试效率很低等问题,提出了基于混合遗传蚁群算法的测试数据自动生成方法,通过运行一定次数的遗传算法,产生优化解并作用于信息素的分布,再利用蚁群算法精确求解.在三角形程序和综合管理X-软件系统上的实验表明,该方法在保持性能不变的情况下,大幅降低了迭代次数和消耗时间,提升了测试效率.     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

基于蚁群寻路的图像分割算法

文章主要是对蚁群算法做了一定的改进,将它用于图像分割,然后将分割出来的图像的边界利用腐蚀算法进行细化以达到更好的分割效果。分割算法可以看作一个组合优化问题,人工蚁群算法就是一种优化方法。因此,将人工蚁群算法引入到图像分割处理中完全可行。经过实验证明,该方法是完全可行的。     

改进蚁群算法在并联六自由度平台优化设计中的应用

蚁群算法在解决组合优化问题上有着良好的适应性，但直接应用于求解连续优化问题难以获得理想的效果．通过对蚁群算法中的全局搜索、局部搜索以及信息素更新规则等环节进行有效的改进，构成了可用于连续优化问题求解的改进蚁群算法．将该算法应用于以灵巧度为目标函数的并联六自由度平台结构设计问题中，通过与采用基本蚁群算法得到的优化结果进行比较，证实了改进蚁群算法具有较好的全局优化能力和较快的收敛速度，可以有效求解并联六自由度平台结构设计这一类连续优化问题．