供应链环境下带越库配送的车辆路径问题

从零售业纵向供应链整合入手,考虑供应商、零售商和配送中心构成的协同配送网络,研究带越库配送的车辆路径问题。分析越库配送实施要求和操作准则,设置协同到达作业时间,将配送过程分为集货、分拣和送货三个阶段,建立最小化车辆运输成本和固定成本为目标的越库配送路径优化模型。考虑模型的复杂性,设计改进遗传算法进行求解。最后由仿真实例验证模型可行性和算法有效性。结果表明,越库配送模式能有效服务城市区域零售门店的及时供货情况,在配送时间和运输成本方面有着显著优势。     

考虑随机旅行时间与二维装载约束的越库配送车辆路径优化

面向越库配送模式下二维装载和车辆路径联合优化,考虑现实配送过程的不确定性因素,提出考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题.基于蒙特卡洛模拟与场景分析方法,建立以运输成本、车辆固定成本以及时间窗期望惩罚成本之和最小化为目标的带修正随机规划模型.继而根据问题特征,设计改进的自适应禁忌搜索算法和基于禁忌搜索的多重排序最佳适应装箱算法进行求解.其中,改进的自适应禁忌搜索算法在禁忌搜索算法的基础上引入自适应机制,对不同邻域算子进行动态选择,并提出基于移除-修复策略的多样性机制以增强算法的寻优能力.数值实验表明,所提出的模型与方法能够有效求解考虑随机旅行时间和二维装载约束的越库配送车辆路径问题,自适应与多样性机制能一定程度上增强算法的全局搜索能力.     

供应链环境下带越库配送的多配送中心车辆路径问题

从零售业纵向供应链管理入手,考虑由供应商、零售商和多个配送中心构成的城市物流协同配送网络,研究带有越库配送的多配送中心车辆路径问题.分析越库配送的实施要求和操作准则,将配送过程分为集货、送货阶段.应对产品种类多样化需求,设置集货过程车辆协同作业返回配送中心,送货过程需求可拆分的运作机制.以最小化车辆运输成本和操作成本为目标,建立多配送中心车辆路径问题优化模型.针对模型特性设计改进遗传算法进行求解.最后通过仿真实例验证模型的可行性和算法的有效性, 结果表明,越库配送模式能有效服务城市区域零售门店的及时供货,在配送时间和运输成本方面具有显著优势.     

萤火虫群优化算法在越库调度问题中的应用

萤火虫群优化算法是一种新兴的群体智能优化算法,目前在组合优化领域中的应用比较少。提出萤火虫群优化算法（Glowworm Swarm Optimization,GSO）求解越库调度问题的优化方法。越库调度问题是一类极为复杂的NP难题,是影响越库配送效率的关键问题。依据算法和问题特点,设计基于随机键的两段式最大顺序值编码方法。为了解决GSO算法优化精度低、收敛速度慢等问题,提出逐维移动,贪婪接受的搜索策略。基于社会心理学原理,对位置更新公式进行改进。通过实验仿真,结果表明改进的GSO算法是求解越库调度问题的有效方法。     

基于VRP-DM的粮油配送优化方法*

针对粮油配送中干扰现象引起的服务水平下降的问题,充分考虑成本、时间等约束条件的前提下,以对原方案偏差最小为目标,建立了基于干扰管理的车辆路径选择模型,并利用局部搜索优化的粒子群优化算法对模型求解。结合仿真实例,运用该算法对模型进行了求解及比较分析,结果验证了模型的有效性。     

基于无人机-配送车联合配送的优化算法研究

针对物流配送领域的一种新型交付方式——无人机联合配送车协同配送包裹,研究无人机与配送车联合路径以最小化交付时间的问题,提出了一种新型优化迭代算法.该算法将问题分为两步,首先确定配送车路线及客户节点分配,然后固定配送车路线及无人机节点,确定二者汇合节点生成无人机配送路线.算法最后保留满足约束条件的无人机路线及对应配送车路...     

基于FA-A*优化算法的实验样品配送机器人控制系统设计

为保证配送机器人能够安全稳定的将实验样品送达至指定位置,利用FA-A*优化算法,从硬件和软件两个方面优化设计实验样品配送机器人控制系统。改装配送机器人位姿传感器、数据处理器、电机驱动器和控制器等设备元件,调整系统电路的连接方式,完成硬件系统的优化。采用栅格法搭建配送机器人移动环境模型,通过图像采集、特征提取与特征匹配等环节,识别实验样品配送对象的具体位置。以实验样品当前位置为起点、配送终端位置为终点,利用FA-A*优化算法规划机器人配送路径,结合机器人实时位姿的跟踪结果,计算机器人控制量,最终从位置/速度、平衡、自主搭乘电梯等方面,实现配送机器人的控制功能。通过系统测试实验得出结论：综合静态障碍物和动态障碍物两个实验场景,与传统控制相比,在优化设计系统控制下,配送机器人的位置和速度控制误差分别降低约14m和0.38m/s。     

基于优化的禁忌搜索算法的无人终端配送路径研究

随着无人技术的不断发展,无人终端配送在物流领域的应用逐渐成为研究热点。配送路径优化是无人终端配送系统中的关键问题,目的是在满足特定约束条件的前提下,寻找最优的配送路径,以提高配送效率,降低配送成本。文章针对无人终端配送的路径优化问题,提出一种基于优化的禁忌搜索算法,通过实验验证了算法的有效性,并对实验结果进行分析。     

蔬菜配送系统的路径优化及设计开发

蔬菜配送对时效性有很高的要求,配送路径优化成为企业赢利的关键点,而路径优化是NP难问题,传统的算法不能在有限的时间内给出最优解。使用蚁群算法（Ant Colony Optimization,AC0）并对其参数进行优化,解决车辆配送路径优化问题,使得配送路径实时最优化,降低配送成本和企业经营成本。本系统使用Struts2、Hibernate、Spring三大框架进行设计,前台具有智能定位、配送体系、订单跟踪、价格动态功能,后台集成用户管理、订单管理、新闻管理、蔬菜管理、客服服务功能。系统采用模块化设计,具有结构清晰,易于扩展的优点。     

基于CHEMSTAR的在线模拟优化系统

以青岛科技大学计算机与化工研究所的CHEMSTAR化工之星为平台,开发了基于CHEMSTAR的在线模拟优化系统。提出了系统形成的基本思路,建立了系统的总体结构,本系统可以在线的实现过程数据校正和模拟优化。最后,应用工业实例来说明基于CHEMSTAR的在线模拟优化系统的可行性和实用性。     

自适应MIMO-OFDM通信系统中基于CPSO-PF的状态优化与性能仿真

针对MIMO-OFDM通信系统状态参数不能随信道干扰噪声适时调整而严重影响通信质量的实际问题,论述了MIMO-OFDM通信系统的传输原理与性能参数,研究了混沌粒子群优化算法(CP-SO)及粒子滤波(PF)的性能特点,提出了基于CPSO粒子滤波(CPSO-PF)的自适应MIMO-OFDM通信系统模型;设计了基于CPSO-PF的自适应状态优化算法,并结合典型干扰噪声环境对系统误码率进行了仿真。仿真实验结果表明,基于CPSO-PF的自适应状态优化能够有效抑制噪声干扰,显著改善自适应MIMO-OFDM通信系统的误码性能。     

导弹多学科设计优化中响应面方法研究

使用响应面方法取代高精度工程模拟可以减少设计周期和成本。目前,有多种响应面模型应用到导弹多学科设计优化中,每种响应面模型有不同优点和不足。本文的目的是通过比较六种响应面模型来帮助设计者选择合适的响应面模型。七种测试函数用来比较响应面模型的三个方面：近似精度、鲁棒性和应用难易度。结果表明,Kriging响应面和增强径向基函数响应面对线性响应、二次响应和高阶非线性响应都有很好的近似效果,而二次多项式响应面和移动最小二乘响应面适合于线性和二次响应,径向基函数响应面适合于高阶非线性响应。神经网络响应面在使用更多的采样点时得到更精确的模型。     

基于交叉迁移和共享调整的改进蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化（monarch butterfly optimization,MBO）算法易陷入局部最优和收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进的交叉迁移和共享调整的蝴蝶优化（MBO with cross migration and sharing adjustment,CSMBO）算法。首先,利用基于维度的垂直交叉操作来替换标准MBO算法的迁移算子,形成交叉迁移算子,有效提升其搜索能力;其次,将原始调整算子改为具有信息分享功能的共享调整算子,以加快算法的收敛速度;最后,采用贪婪选择策略取代标准MBO算法中的精英保留策略,减少一次排序操作进而提高其计算效率。为了验证CSMBO算法的优化能力,测试了其在30维和50维函数上的优化,并与三种优化算法进行比较,其实验结果表明CSMBO算法具有良好的优化性能。     

分子动力学模拟的柔性对接

分子自动对接技术在过去二十年里取得很大发展和成功,但是仍然面对如何处理分子柔性这样一个难题。这篇综述概要介绍分子柔性对接技术的进展并重点介绍分子动力学模拟技术。     

基于GCC的交叉编译器研究与开发

随着日前越来越多嵌入式系统的飞速发展,必须快速有效地为之开发合适的交叉编译器。因为GCC(GNU Compiler Collection)是非常优秀的交叉编译器而且具有很好的可移植性,所以移植GCC是一个非常正确的方法。以交叉编译系统ZLTCG的开发为背景,详细分析了交叉编译系统GCC的体系结构,对其高度可移植性所依赖的中间表示和机器描述技术进行了深入研究,并在此基础上阐述了如何基于GCC构造用于嵌入式系统开发的交叉编译器。介绍了GCC的内核和工作机制,特别是RTL(Register Transfer Language)代码和汇编代码的生成以及解释GCC的移植方法和移植实例,对测试方法进行了探讨。     

基于虚拟细胞的膜片钳实验仿真系统

基于虚拟细胞计算模型建立了一个膜片钳实验仿真系统.该系统不仅能够仿真真实膜片钳实验中电流、电压钳对细胞的刺激,计算虚拟细胞在该刺激下产生的各种电生理反应,而且可以通过细胞模型设定为病理状态(如节律失常、基因变异等)进行更复杂情况下的细胞生理问题研究.同真实的膜片钳实验相比,利用本系统可以通过虚拟地"预实验"来缩短真实实验周期、节约成本,并且可以进行复杂的假设实验,有助于更深入的细胞电生理教学和科学研究工作.     

基于粒子系统的化学实验现象动态模拟

化学实验现象具有不规则性的模糊物体,传统的建模方法难以描述它们的形状和运动。提出了一种基于粒子系统的实验现象动态模拟方法,并对粒子系统进行了参数化设计,为实验现象建立了统一的模型,实现了对火焰、气泡等化学实验现象的动态模拟。实验证明,该方法能有效地提高虚拟实验场景的生动性和逼真性。     

基于量子粒子群优化算法的最小交叉熵多阈值图像分割*

首先提出了一种减少最小交叉熵适应度函数计算量的快速递推编程技术;然后采用量子粒子群优化法搜索获得图像最优多阈值,并用该阈值实现图像分割。实验分析结果表明,该方法具有实现阈值寻优速度快,最优解对应图像分割效果好的特点。     

黑液蒸发过程能量系统模拟及其节能优化应用

黑液蒸发浓缩过程是制浆造纸厂主要能耗工序之一,约占总能耗的24%～30%。为缩小我国黑液蒸发过程能耗与国际先进水平的差距,本文针对具体示例展开了节能降耗的研究分析。文中应用WinGEMS模拟软件,蒸汽效率、(?)分析为分析方法,以黑液蒸发工厂实际过程为案件,进行了蒸发过程节能优化前后的模拟研究。结果表明应用WinGEMS软件能方便准确地进行黑液蒸发过程的能量和物料流的模拟和优化设计;文内提出的蒸发过程节能优化方案,在保证安全生产的同时,蒸汽效率、(?)能利用率皆有提高,提高百分点分别为12%、14%,且新蒸汽用量比优化前降低了23%,出效黑液浓度比优化前提高了4.2%。示例的成功实施,对相关产业的节能项目提供重要的指导及借鉴意义。