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人工蚁群算法是受到蚂蚁在觅食过程中能发现蚁巢到食物的最短路径这种搜索机制的启发而发展起来的一种群体智能算法、蚁群算汝在求解一系列困难的组合优化问题上取得成效,成为解决TSP,VRP,QAP,JSP等典型问题的一种新型的强有力算法.本文对蚁群算法的起源和发展历史、算法理论研究的主要内容和方法以及应用等进行了系统的论述. 相似文献
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在车辆路径问题中,由于配送过程中各种不确定状况的出现,使得随机VRP逐渐成为研究者关注的焦点.数据仓库和数据挖掘技术的出现,给解决随机VRP问题提供了技术支持.针对随机需求VRP问题构建了相应的数据库及数据挖掘模型,最后用启发式算法对给定数据用例进行了求解,取得良好的效果. 相似文献
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为了很好地解决物流车辆的线路优化问题（简称VRP）,借鉴DNA算法局部寻优能力强的优点,提出新编码方法,以及车辆的行使路线的新的测序方式,很好地解决遗传算法的早熟、局部寻优能力差的问题。通过测试,发现交替使用遗传算法和DNA算法进行全局寻优和局部寻优可以相对较准确、快速的实现车辆线路的寻优。 相似文献
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提出供应商管理库存(VMI)与第三方物流(TPL)集成供应链管理模式,构建VMI&TPL模式下的VRP优化模型.模型考虑“多供应商,单TPL,单制造商”的供应链网络,TPL负责统一为所有供应商配送货物.为提高求解效率,将求解过程分为两个部分:TPL首先基于节约法建立旅行商问题(TSP)基础数据,然后通过调用TSP基础数据来安排车辆分配与路线计划.VRP模型采用模拟退火遗传算法进行求解,通过算例对模型的求解策略及其有效性进行了说明. 相似文献
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对多种基于约束的最短路径优先算法设计思想进行了分析对比,阐述GMPLS网络的主要链路约束条件,提出了算法的准确度、算法的效率、约束处理能力三个标准,研究CSPF基于剪枝算法,选择了一种适用于GMPLS路由算法,优化了网络设计方案. 相似文献
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GIS技术与配送车辆路线规划问题的一种结合方法 总被引：1，自引：0，他引：1
讨论了具有时间窗限制的车辆路线问题,考虑配送点之间的实际运送成本,结合GIS网络分析技术建立一种配送车辆路线规划方法,这种方法能考虑实际路网情形,将路线规划结果呈现在地理信息系统的路网图上,以准确的道路路线图示方式表示规划的结果。实例分析表明了该方法的有效性。 相似文献
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针对离散信道容量的一般计算问题,本文提出基于遗传算法的信道容量计算方法。该方法首先对信源输入概率P(x)进行编码,设置适应度函数为平均互信息(IX;Y),其次,在每一迭代步骤中应用选择,交叉和变异规则,从当前的种群中产生新的子群。对多种信道仿真结果证明了此方法的有效性。 相似文献
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量子特性在信息领域中有着独特的功能，在提高运算速度、确保信息安全、增大信息容量和提高检测精度等方面可能突破现有经典信息系统的极限。我们以液态NMR技术实现量子信息处理中的应用主题开展研究，所取得的成果包括：1）利用NMR实验实现了两个无直接耦合自旋之间的量子密集编码和三个量子位之间的量子密集编码过程。实验结果表明：量子密集编码只需传送N-1个量子位便可以传递N个经典位的信息。2）利用NMR实验实现了三种多量子算法；提出了一种实现n阶耦合变换的理论方法，根据这种方法可实现任意量子位的Deutsch-Jozsa算法。3）提出了一种基于量子克隆的量子编码和纠错方案。该方案一方面说明了量子克隆与量子纠错存在一定程度上的联系，另一方面也反映出一些量子克隆过程本身具有一定的抗消相干的能力。4）提出用二维NMR中的多量子相干实现无消相干子空间（DFS），并在实验上验证了该DFS的避错能力。本方法有效地利用了甲基中三个磁等价的氢核，把原本需要四个化学位移各不相同的核自旋构造的二逻辑位的DFS变成了只需两个化学位移各不相同的核自旋体系构造的二逻辑位的DFS，虽然用的核自旋数“更少”，却能避免更多的错误算符。用多量子相干作为量子计算中的量子位，是一种全新的概念，可以充分利用磁等价的原子核自旋来构造多个量子位，从而扩展了可利用的量子位的数目。 相似文献
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针对数据库多连接查询优化问题,提出一种基于遗传禁忌算法的数据库多连接查询优化策略。把遗传算法作为查询优化的主框架,禁忌搜索作为遗传算法的变异算子,增加种群多样性,克服遗传算法收敛慢、局部搜索能力差等缺陷。仿真结果表明,遗传禁忌算法加快了求解数据库多连接查询优化问题的速度,而且提高了查询优化效率,得到较满意的查询优化结果。 相似文献
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An automatic patent categorization system would be invaluable to individual inventors and patent attorneys, saving them time and effort by quickly identifying conflicts with existing patents. In recent years, it has become more and more common to classify all patent documents using the International Patent Classification (IPC), a complex hierarchical classification system comprised of eight sections, 128 classes, 648 subclasses, about 7200 main groups, and approximately 72,000 subgroups. So far, however, no patent categorization method has been developed that can classify patents down to the subgroup level (the bottom level of the IPC). Therefore, this paper presents a novel categorization method, the three phase categorization (TPC) algorithm, which classifies patents down to the subgroup level with reasonable accuracy. The experimental results for the TPC algorithm, using the WIPO-alpha collection, indicate that our classification method can achieve 36.07% accuracy at the subgroup level. This is approximately a 25,764-fold improvement over a random guess. 相似文献
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[目的/意义]旨在揭示某领域技术发展历程。[方法/过程]在深化、拓展连接度算法基础上,提出一种专利引证主路径分析算法。按照有界深度优先搜索策略,运用搜索路径遍历数测度专利引证路径权重,遵循遍历数局部最优法则,寻找贯穿整个专利引证网络的主路径。在燃料电池领域开展实证研究,采集专利数据和专利引证数据,构建燃料电池领域专利引证网络。应用Pajek作连接度分析,挖掘得到了燃料电池领域的主路径。[结果/结论]极少数专利引证路径聚合绝大多数权重,体现了主路径挖掘效果,验证了本文算法的可行性和有效性。 相似文献
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