单车场集送一体化车辆路径问题及其混合算法研究

针对物流配送中的单车场集送一体化车辆调度问题提出了基于禁忌规则的模拟退火算法.采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束.算法在状态生成函数中利用3种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.介绍了算法的原理,应用算法求解了多个有代表意义的问题实例.对算例结果进行分析表明,该算法可以有效地求得有里程和时间窗约束的单车场集送一体化车辆调度问题的优化解.     

A Class of Shock Solutions for the Semilinear Singularly Perturbed Boundary Value Problem

The shock solution for the semilinear singularly perturbed two-point boundary value problem was studied. Under suitable conditions and using the theory of differential inequalities, the existence and asymptotic behavior of the solution for the original boundary value problems are discussed. The uniformly effective asymptotic expansion and estimation of solution u(x, ε) were obtained.     

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基于遗传算法的车辆路径优化问题，虽然已经被提出过多种思想方法，但仍有较大的改进余地．而且具体的车辆路径优化问题，往往在时间和路程两方面都有限制和要求，而在这方面的研究相对较少．针对这种问题，在传统遗传计算基础上，加入了时间约束算法，对算法的实时实现作出保证；同时根据客户点的位置改进初始群，提高了变异率，减少低效计算，极大提高了寻优速度，为多计算点的遗传操作提供有力的支持．计算机仿真实现的结果和物流公司的实际运作都证明了算法的有效性．     

基于混合遗传算法的物流配送模糊车辆调度问题研究

在同时考虑物流配送总费用和服务水平的基础上,建立适合物流配送模糊车辆调度问题的数学模型.并且采用期望值选择法,将爬山法与遗传算法相结合,构造了求解该问题的混合遗传算法.研究表明,用该算法求解物流配送模糊车辆调度问题,能够很快收敛到满意解.     

沥青路面再生技术综述

沥青路面的再生利用有利于处治废料,节约能源,保护环境,具有显著的经济效益和社会效益、环境效益。本文通过对沥青路面再生技术进行分类介绍,根据各自特点推荐适用范围,并对沥青路面再生技术发展的关键问题进行阐述。     

公路工程造价编制中存在的问题与对策研究

工程造价虽然可以控制工程的总体投资规模,但是部分工程在项目实施完成后存在较大的偏差,需再次调整项目概算以适应实际投资的需要。该文对工程造价中经常会出现的各类问题进行分类总结,并提出相应的解决对策以提高工程造价的准确性。     

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在对多配送中心车辆调度问题进行直观描述的基础上，建立了该问题的数学模型。提出了采用距离最近分配法将多配送中心车辆调度问题分解为多个单配送中心车辆调度问题进行求解的策略．基于求解单配送中心车辆调度问题的禁忌搜索算法，设计了求解多配送中心车辆调度问题的算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用本文设计的算法求解多配送中心车辆调度问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且算法的计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．     

特殊地质条件下挖孔桩的处理方法

挖孔灌注桩具有机具设备简单,施工操作方便,占用场地小,造价低等优点,因此,近几年在桥梁桩基施工中,得到广泛应用。笔者就济青南线高速公路马莱段毫山村大桥直径2.8m的桩基础采用挖孔桩的方法成孔,谈谈在一些特殊地质条件下人工挖孔桩常见问题和处理方法。     

浅议高速公路房建工程的建设管理

从房建工程的设计、招投标、施工、监理、建设单位管理等方面提出了当前我省高速公路房建工程中存在的一些问题，并谈了对问题的解决思路。     

模糊随机最短路径问题模型与算法

最短路径问题在现实生活中有着广泛应用,许多专家学者对此问题进行了深入研究.到目前为止,所有这些研究都是针对静态最短路径问题以及不确定最短路径问题中具有模糊或随机参数的问题.然而在现实世界中,有些系统中有很多不确定因素,因此很有必要对具有多重不确定参数的最短路径问题进行研究.本文主要研究具有模糊随机参数的最短路径问题,基于机会测度理论,分别建立了模糊随机期望值模型、机会约束规划模型及相关机会约束规划模型,然后设计遗传算法求解.