注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于遗传算法的城市闭环物流网络设计研究

  2. 从政府主导的角度探讨城市闭环物流网络设计问题。首先构建由物流园区、物流中心、配送中心组成的3层城 市正向物流基础设施网络；然后沿着正向物流网络的逆向流动，在物流园区中新建再处理工厂，将配送中心扩建为配 送／回收中心，以此来构建城市闭环物流网络；接着提出一个混合整数规划模型， 目标函数由整个网络系统的运输费 用各设施的运作费用组成，优化目标是使整个城市的物流费用达到最小，并用遗传算法求解；最后给出了一个算例， 说明了模型和算法的有效性。

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2009-11-11
    • 文件大小：284672
    • 提供者：sbfj_88999

  1. 数学建模方法：蚁群算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-05-21
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：wu_wenyang

  1. 蚁群算法详细资料

  2. 包括： 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 基于混合行为蚁群算法的

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-04-25
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：kolchakzy

  1. MATLAB智能算法30个案例分析——源代码.rar

  2. 源代码，不适合小白，数学建模MATLAB资料 第1章谢菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱 1．1理论基础 1．1．1遗传算法概述 1．1．2 谢菲尔德遗传算法工具箱 1．2案例背景 1．2．1 问题描述 1．2．2解题思路及步骤 1．3 MATLAB程序实现 1．3．1工具箱结构 1．3．2 遗传算法常用函数 1．3．3遗传算法工具箱应用举例 1．4延伸阅读 参考文献 第2章基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 2．1理论基础 2．1．1非线性规划 2．1．2 非线性规划函数 2．1．3

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_44130638

  1. 基于遗传算法的物流配送网络优化

  2. 基于遗传算法的物流配送网络优化，金蝶，刘仲英，本文首先根据实际问题分析了物流配送网络优化模型的各个关键组成部分，包括优化目标，决策变量和约束条件。简要介绍了被用于解决

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-25
    • 文件大小：234496
    • 提供者：weixin_38537684

  1. 基于模糊优化的物流配送路径(MLRP)问题研究

  2. 研究采用嵌入模糊决策规则的遗传算法(即模糊优化方法) 求解物流配送多目标定位-运输路线安排问题(MLRP),重点考虑了时间和运输成本两个目标的MLRP 的求解方法.该算法分成3 个阶段,首先利用遗传算法对初始种群搜索选择优化配送路径;然后应用配送网络调度算法综合评价来确定配送路径中的关键路径和非关键路径;最后根据模糊决策规则计算其各个调度相应的指标, 并对已挑选出来的染色体中的某些位基因进行调整, 以提高算法的收敛性.计算机仿真结果证明了将此混合算法用于求解中、小规模物流配送问题的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 多层级设施选址-路径规划问题建模及算法

  2. 基于有向图对物流网络多层级设施选址-路径规划问题,建立混合整数规划数学模型,提出量子进化算法与遗传算法协同的双智能算法集成求解方案.量子进化算法解决设施选址和设施分配,遗传算法进行路径规划,并提出可达配送区域的搜索策略和路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例测试表明,所提出的数学模型和组合智能算法是可行而有效的,可为多层级设施选址-路径规划问题提供理论与方法指导.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：257024
    • 提供者：weixin_38737366