基于多邻域的车辆路径优化迭代局部搜索算法

针对物流配送中的带有容量约束的车辆路径优化问题,提出了一个基于多邻域的迭代局部搜索算法HILS.首先用简单插入法构造可行解,然后从该初始解出发,在多邻域内进行局部优化.当陷入局部最优解后,根据解的接受准则,选择某个解,并对该解进行扰动,然后从扰动后的解出发重新进行局部优化.为提高搜索效率,局部优化过程只在限定邻域内进行.在国际通用的14个benchmark问题上进行仿真实验,结果验证了本文算法HILS的有效性和稳定性,与文献中的其他几种算法的比较结果表明,算法HILS的总体性能更优.     

考虑互联互通的城市轨道交通网络列车开行方案优化

为顺应城市轨道交通网络列车跨线运营的运输组织发展趋势,从乘客和企业两方面,提出一种互联互通条件下城市轨道交通网络列车开行方案优化模型。模型以网络列车跨线交路组合方案和发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、运用车数量、断面运能等约束,以乘客出行成本和企业运营成本的系统成本最小化为目标。针对模型变量多的特点,设计考虑理性乘客客流分配方法的改进邻域搜索算法进行求解。以包含4条线路的某城市地铁网络进行案例分析,研究跨线运营下的最优开行方案,并与分线运营予以比较,验证优化模型的可行性和算法的有效性。研究结果表明：1)改进的邻域搜索算法求解时间较短,且收敛解质量较稳定;2)与分线运营相比,互联互通下,全网系统成本降低了接近4.0%,全网换乘客流量降低了4.8%,同时开行跨线列车能有效降低企业运营成本,最多可降低40%;3)开行跨线列车提高了乘客的直通性,乘客直达路径数量提高了6.4%,多次换乘的行为大幅减少;4)为保证跨线运营的服务水平,应合理设置跨线交路数量。采用本模型时应充分考虑全网实际客流特点和乘客时间价值,当全网小时进站量大于97 314人次且换乘系数大于1.45时,跨线运营比分线运营更具...     

高速公路交通流的分形维数与相空间重构预测

对成渝高速公路短时交通流通过计算不同时间尺度下Hurst指数而等到其相应的分形维数,结果表明,时间间隔越短的交通流,其分形维数越大,结构越复杂.由于时间间隔越短的交通流随机性大和复杂的结构,所以预测也就越困难.提出了一种新的基于相空间重构和移动平均相结合的预测方法——移动平均最近邻域法,从理论与实际数据两方面分析和验证了该方法对短时交通流预测的有效性.     

Local Search Algorithm with Hybrid Neighborhood and Its Application to Job Shop Scheduling Problem

A new local search method with hybrid neighborhood for Job shop scheduling problem is developed. The proposed hybrid neighborhood is not only efficient in local search, but also can help overcome entrapments while search procedure get trapped at local optima and carry the search to areas of the feasible set with better prospect. New strategies used for breaking out of entrapments are presented and they are helpful for the procedure to improve local optima. A performance comparison of the proposed method with some best-performing algorithms on all 10-job, 10-machine benchmark problems and the other two problems generated by Fisher and Thompson ( ie. , FT6 and FT20) is made. The experiment results show the better optimal performance of the proposed algorithm.     

利用特征扰动的高维小样本数据子空间学习

在基因微阵列、文本数据分析、图像识别等领域,数据存在着高维性、高噪声、类别不平衡等问题,给深入准确挖掘高维小样本数据中所蕴含的有用知识和特征选择带来了极大困难,对高维小样本数据的分类学习性能带来了消极影响.为了获得具有高效分类性能的特征,利用特征扰动策略,定义了基准属性及基准属性空间,构建了利用具有差异性的多个特征子空间.在此基础上,构建了利用特征扰动策略的高维小样本数据的特征选择算法.在8个数据集上与其他7个特征选择算法进行实验结果对比,表明了所提算法的有效性.     

不规则物流园区功能区块布局模型与算法

物流园区功能区块的合理布局对于降低物流成本、提高物流作业效率有重要意义.传统的研究主要建立在假定物流园区是矩形的理想情况下,本文基于栅格数据结构,构建了以运输成本最小为目标的不规则物流园区功能区块布局的集合划分模型,并引入了栅格图像矢量化技术,用于提取布局形成后的图像拓扑结构,获得路网信息,然后设计了基于割树技术的变邻域搜索算法进行求解.最后以某物流园区为例,通过MATLAB编程计算得出布局方案,验证了本文模型和算法的有效性.     

基于改进NSGA-Ⅱ算法求解柔性作业车间调度问题

为了得到柔性作业车间调度最优解，以最大完工时间、最大负荷机床和总机床负荷为目标建立数学模型。改进了NSGA-Ⅱ算法，采用全局选择和快速选择结合的方法初始化种群，基于工序排序和机床选择对个体进行编码，对基因进行IPOX交叉和多点交叉，引入多重变异和变邻域搜索策略。通过MATLAB对算法进行仿真，验证了改进算法的可行性和有效性。     

基于邻域搜索的快速分形图象压缩编码方法

减少分形图像编码复杂性的快速算法的研究最近已成为一个重要的研究课题.在分形编码过程中,搜索值域块的最佳匹配的定义域块的计算量最大.因此,本文提出一种基于值域块邻域的快速搜索的分形编码方案.实验结果表明,在信噪比(PSNR)几乎保持不变的前提下,提出的算法大大缩短了编码时间,同时达到了较高的压缩比.     

基于扩展摩尔邻域的自由飞行冲突风险研究

为解决三维空间中,自由飞行条件下航空器间的飞行冲突风险判定问题,提出了基于扩展摩尔邻域的飞行冲突风险判定方法.首先分析平面摩尔近邻模型的特点,将其扩展至三维离散空间;然后建立水平、垂直飞行冲突风险可能性表格,提出计算三维飞行冲突风险的方法;最后分别用水平、垂直飞行冲突风险分开和同时计算的方法对同一仿真数据进行计算.结果表明:采用扩展的三维不同层摩尔邻域可以实现空域内航空器的飞行冲突风险的快速计算;水平、垂直飞行冲突风险同时计算的方式可以更快速地解决问题;同时,空间基础单元的间隔选择也会极大影响模型的运算效率.     

关于无K1,4-图Hamilton性的两个新结果

若无K1,4作为其导出子图,则一个图称为无K1,4-图,本文利用插点方法给出无K1,4-图是Hamilton图及Hamilton连通图的两个新充分条件.