基于ACS-GA算法的车辆路径问题研究

物流配送车辆路径问题是智能交通和商业物流领域中一个重要研究方面。合理规划车辆的行驶路线,减少配送里程,降低物流成本,对提高经济效益具有重要意义。重点分析了带时间窗的物流配送车辆路径问题,建立了兼顾配送时间与配送距离最短的改进数学模型。提出了基于蚁群系统算法和遗传算法相融合的混合算法。该算法利用蚁群系统算法得到初始解,运用遗传算法中复制、交叉、变异操作对解的种群多样性进行扩充,克服了蚁群系统算法的早熟现象,增强了算法的全局搜索能力。基于标准数据集的实验结果表明,该算法与其他优化方法相比较,具有较好的搜索车辆路径最优解的能力。     

SCI收录智能优化算法的文献计量统计分析

通过分析SCIWeb版对智能优化算法文献的收录情况,统计分析了2001～2010年间SCI收录的有关智能优化算法论文的情况。从时间分布、国家分布、作者机构分布等方面进行统计,分析智能优化算法研究的现状和发展趋势。     

基于SCI的压缩感知文献计量分析

从文献计量的角度、以《科学引文索引》(SCI)为数据源、检索压缩感知研究领域的文献,从文献年代、国家、作者、机构、期刊等角度进行分析,并结合中国和发达国家研究的对比分析,为国内进一步在压缩感知方面的研究提供参考。分析结果表明,压缩感知呈全球化发展趋势。