标题——作者——出处 基于蚁群优化算法递归神经网络的短期负荷预测 蚁群算法的小改进 基于蚁群算法的无人机任务规划 多态蚁群算法 MCM基板互连测试的单探针路径优化研究 改进的增强型蚁群算法 基于云模型理论的蚁群算法改进研究 基于禁忌搜索与蚁群最优结合算法的配电网规划 自适应蚁群算法在序列比对中的应用 基于蚁群算法的QoS多播路由优化算法 多目标优化问题的蚁群算法研究 多线程蚁群算法及其在最短路问题上的应用研究 改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用 制造系统通用作业计划与蚁群算法优化 基于混合

第一章 数据通信基础 1.解释数据传输速率所使用的3种不同的定义的主要内容 码元速率:每秒传输的码元数,又称波特率单位为DB,如码元持续时间为T(S),则码元速率为NBD=1/t(s) 数据传信速率:每秒传输二进制码的速率,又称比特率,单位为比特/秒(bit/s) 数据传送速率:单位时间内在数据传输系统中的相应设备之间实际传送的比特,字符或码组平均数,单位为比特/秒,字符/秒或码组/秒 2.常用的信号复用方法有哪些 按时间区分信号的复用方法为时分复用TDM,按空间分为空分复用SDM,按频率或波

具有稳定性的动态多路径路由

对于动态多目标车辆路径问题，通常将车辆的等待时间，服务车辆的数量，路线的总距离作为优化目标。 除上述目标外，本文还重点研究了导致环境污染和能源消耗的燃油消耗。 考虑车辆的负载和行驶距离，建立了相应的碳排放模型，并将其作为优化目标。 随后，对具有困难时间窗口并随机出现的动态客户的动态多目标车辆路径问题进行了建模。 在现有的规划方法中，当出现新的服务需求时，会触发全球车辆路线优化方法来寻找非服务客户的最佳路线，这非常耗时。 因此，提出了一种鲁棒的两阶段动态多目标车辆路由方法。 该新方法的三个亮点是：