机场停机位指派模型及算法

为探索中小型机场停机位指派问题有效合理的解决方法,以乘客最小行走距离为优化目标,建立了中小型机场停机位整数规划指派模型,利用改进的启发式算法进行了求解。该算法可以缩小搜索空间,在最坏情况下的计算复杂度是多项式的,优于CPLEX软件的指数级计算复杂度,具有更高的计算效率;与CPLEX结果相比,距离误差仅为5.2%,指派结果令人满意。     

一种混合蚂蚁算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多QoS约束的多播路由问题的网络模型，提出了一种混合蚂蚁算法，该算法利用遗传算法快速全局的搜索能力，生成初始解，并转化为网络的初始信息素分布．利用蚂蚁算法的正反馈特性，迅速收敛到问题的最优解．仿真取得了非常好的效果，表明该算法是合理有效的．     

基于布尔可满足性的动态路径优化算法

在对现有的经典路径优化算法性能进行分析基础上,指出现有算法的缺点。通过对布尔可满足性理论的研究,提出基于布尔可满足性的路径优化算法,并结合记忆机制,将其应用在动态路径优化中,减少最短路径的搜索时间和不必要的重复搜索,体现该算法的优势。最后,利用该算法对一简单路网进行验证。     

有时间窗车辆路径问题的混合算法

提出了一种基于模拟退火算法（SA）和大规模邻域搜索（LNS）的混合算法,并采用PFIH算法构造较高质量的初始解,同时给出了一种调整客户时间窗的回归迭代策略,从而计算出每辆车的最佳出发时间,并证明这种策略可使每辆车的等待时间均为零。从试验结果可以看出,该算法用于求解VRPTW问题效果显著,计算速度较快;与其他算法相比,显示了其较强的实用性和可操作性,为解决VRPTW提供了一种有效的算法。     

基于路网分层策略的高效路径规划算法

为解决路网规模过大导致的路径规划算法计算效率低的问题,通过引入路网分层预处理的思想,采用方向诱导搜索策略、双向搜索策略和数据结构改进策略,提出了一种新的路径规划算法——分层A*算法,并在广东省大规模路网上进行了实验.实验结果表明:与A*算法和Highway Hierarchical算法相比,A*算法的计算效率分别平均提高11.7倍和2.4倍,搜索空间分别平均缩小5.7倍和2.8倍,且新算法的计算效率和搜索空间都更为稳定.     

基于成本的Flowshop调度优化模型及算法研究

提出了一种基于成本的Flowshop调度问题的数学模型.该模型考虑影响调度决策的各种成本,如生产切换费用、机器空闲造成的损失、工件提前或拖期完工造成的损失等.在此基础上提出了一种基于人工免疫算法和模拟退火的混合智能算法,该算法利用人工免疫算法的全局搜索能力以及模拟退火的局部搜索能力来搜索全局最优解.仿真实验表明了模型的...     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

一种新的JSSP免疫算法

免疫算法是借鉴生物免疫系统原理建立起来的一种新的并行优化算法,用于求解具有多模态性质的函数优化问题具有较好的效果．由于JSSP（Job-Shop调度问题）是一个典型的具有多模态性质的复杂函数优化问题,本文将免疫算法应用于求解JKSP,该算法模拟B细胞的克隆选择过程,通过编码模式的高变异克隆选择完成最佳调度方案的全局搜索．仿真结果表明该算法优化速度快,全局搜索能力强,不易产生不可行解,搜索效率较高,具有较好的JKSP调度优化效果．     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。     

基于模拟退火算法的物流配送路径优化问题分析

模拟退火算法是解决NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题中,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解。针对城市道路行走不同的目标条件（路径最短、时问最短）进行优化,选择最佳行走路径,并用该算法优化得到的计算结果,结果表明该算法在解类似货郎担交通路径方面问题时具有较高的精确性。因而,该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。