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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 264 毫秒
1.
本文主要研究了平行机上时间一致时极小化工件配送时间的分批排序问题,该问题是传统的分批排序与当代的物流相结合而产生的一类新的问题.一般情况下当工件有不同的到达时间时该问题是强NP-难的,但对工件有有限个到达时间及机器台数有限时,若所有的输入数据均为整数,本文给出了问题的伪多项式时间算法,从而说明了在这种情况下问题不是强NP-难的.当输入数据是有理数时,本文给出了问题的FPTAS算法.并给出了时间一致时一般情形的PTAS算法.  相似文献   

2.
Gram-Schmidt正交化算法是数值线性代数中的基本算法之一,主要用于计算矩阵QR分解.经典和修正Gram-Schmidt正交化算法基于level 1/2 BLAS运算,低级BLAS运算对cache的利用率比较低,从而限制了算法性能.提出一种新的分块Gram-Schmidt正交化算法.新算法通过重正交保证产生矩阵 Q 的正交性达到机器精度,并且利用level 3 BLAS运算提高了算法性能.数值试验表明,新算法能使得矩阵 Q 的正交性达到机器精度,并且新算法使得性能得到显著提高.  相似文献   

3.
给出一种求解在长波近似条件下水波问题所对应的哈密顿系统的辛几何算法. 首先将生成函数法推广至无穷维哈密顿系统; 然后,基于无穷维系统自身的哈密顿函数,而不是其有限维近似系统的哈密顿函数,构造辛差分格式;最后,用空间离散的辛格式实现仿真计算. 与非辛算法相比,该辛算法在长时间仿真中能给出稳定的数值结果. 与传统的求解无穷维哈密顿系统的辛几何算法相比,该算法计算效率更高,其仿真结果更准确.  相似文献   

4.
针对集装箱码头的泊位分配问题,提出滚动式优化决策策略,建立基于整数规划的动态泊位分配模型,以连续岸壁线泊位分配为基础,使模型更加接近实际.同时,在该模型的基础上建立码头前沿的泊位仿真模型,采用分布式遗传算法和启发式算法相结合的分布式混合遗传算法求解泊位分配模型.通过对某集装箱码头的案例分析,说明该泊位分配模型和算法的有效性与实用性.  相似文献   

5.
BD-2/GPS组合导航系统选星算法及定位分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
为解决组合导航系统定位精度与快速定位之间的矛盾,提出一种新的选星算法.该方法将可见卫星仰角与遗传算法相结合,以几何精度因子(GDOP)计算模型作为遗传算法中判断解优劣的适应度函数,从而达到快速定位的效果.将应用该方法所得的GDOP和算法运行时间与应用最佳GDOP算法计算所得的相应结果进行对比,发现采用该方法得到的GDOP接近最优值,而且选星算法计算时间减少.实验数据分析证明该方法在实时性和可行性方面的优越性.  相似文献   

6.
为解决无人水面艇(unmanned surface vessel,USV)在地型较复杂小型水域内的全局路径规划问题,提出一种以贪心算法、蚁群算法、栅格法建模为基础,通过加入双向搜索算法来解决传统贪心算法搜索时易陷入局部最优解等问题的贪心蚁群算法。该算法利用贪心算法规划基础路线,利用蚁群算法的信息素机制摆脱局部收敛状态,并通过双向搜索算法降低局部收敛概率。仿真结果表明:该算法搜索时间较传统蚁群算法减少70%以上,迭代次数较传统蚁群算法减少约85%;该算法在处理USV的全局路径规划问题中具有一定的有效性、合理性。  相似文献   

7.
基于混堆模式的集装箱码头出口箱进场选位策略   总被引:2,自引:1,他引:1  
针对集装箱码头出口箱进场选位问题,提出基于混堆模式的出口箱进场选位优化策略.该策略以压箱数最少为目标,建立基于整数规划的选位模型;根据发箱时较低翻箱率的要求,采用启发式算法和分布式遗传算法相结合的混合算法求解选位模型;其中启发式规则用于缩小可行解的范围,分布式遗传算法用于求近似最优解.某集装箱码头的仿真案例表明,采用该模型和算法对降低船舶压箱总数和在港时间具有一定作用,说明该出口箱混堆选位模型和算法的有效性与实用性.  相似文献   

8.
在分析大流识别算法中的散列方法和计数方法的优缺点的基础上,针对网络流的重尾分布特性,提出一种能够有效结合散列方法和计数方法优点的大流识别算法CBF-SS(counting Bloom filter & space saving).该算法首先采用改进的计数型布鲁姆过滤器(counting Bloom filter,CBF)过滤掉大部分的小流,然后通过SS(space saving)计数算法识别出网络中的大流.理论分析和实验结果表明,CBF-SS算法具有较低的时间复杂度和空间复杂度,在大流识别效果上远优于SS等算法.  相似文献   

9.
自上世纪80年代以来,智能优化算法(粒子群算法、遗传算法等)通过模拟或者揭示某些自然现象和过程而发展起来,为优化理论提供了新的思路.通过将不同算法结合来达到更好的优化效果日益成为当前优化研究领域的热点.在粒子群算法中引入遗传算法的交叉和变异算子及种群分割策略,将两种算法有机结合,提出了粒子群算法与遗传算法的混合优化算法(GA-PSO).为了验证该GA-PSO混合优化算法是否具有良好性能,将该算法用于一些标准测试函数的优化.  相似文献   

10.
通过分析带符号的二进制算法(NAF)和窗口法的理论基础,利用二进制域上求逆元的简便性,结合预计算倍点序列,提出一种快速计算ECC点倍运算的算法。该算法在求时,采用编码表示,结合NAF编码算法,得到的带符号编码,减少了倍点运算的次数。和同类算法相比,算法能够有效地降低时间复杂度。  相似文献   

11.
基于量子竞争决策算法并将其应用到网络路由算法的优化中,再通过无线传感器网络中利用该算法机制提出一种新的SL-MAC算法。经过对比研究发现,该算法能够满足网络路由的节能需要,是一种十分有效的全局优化算法。  相似文献   

12.
为实现船舶能效的智能优化,从船舶通航环境出发,研究船舶通航环境的智能识别方法。基于所获得的船舶通航环境大数据,建立基于改进K均值聚类算法的船舶通航环境类别知识库,设计相关系数加权的K近邻算法,实现船舶通航环境的智能识别。实例分析结果表明,此基于改进K近邻算法的智能识别方法的识别准确率可达97.25%,相对于未改进的K近邻算法,准确率提高7.81%。所提出的智能识别方法可为基于通航环境智能识别的船舶分段航速智能优化方法的研究奠定基础。  相似文献   

13.
针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法(distributed genetic algorithm,DGA)并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。  相似文献   

14.
为改进近洋区域内集装箱班轮的航线优化问题,结合近洋环绕模式班轮干/支线运输特点,在满足区域内集装箱货运需求的前提下,以班轮公司收益最大化为目标,构建班轮挂靠干线枢纽港的航线优化模型.在求解旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)获得初始班轮航线的基础上,设计该优化模型的算法.算例分析表明,该模型和算法不仅简便易行,而且可显著提高班轮公司的航次总收益.  相似文献   

15.
为研究全渠道零售的配送系统对企业物流成本的影响,综合考虑时间窗、车型选择等因素,以运输成本最低为目标,建立高度协同的全渠道零售场景下的物流配送模型。该模型采用自适应遗传算法求解,利用MATLAB进行算例分析。结果显示:全渠道零售模式下的车辆调度方案能迅速响应消费者需求,与一般配送模式相比可以减少物流成本,优化车辆配置。与粒子群优化算法相比,自适应遗传算法的运行时间更短、优化结果更好,这验证了模型和算法的可行性和有效性。  相似文献   

16.
为优化易腐品供应链运作,降低总成本和碳排放,建立易腐品损坏函数,将多配送中心选址、车辆路径和库存管理策略相结合,提出考虑客户随机需求的易腐品供应链选址-路径-库存联合优化模型。设计两阶段启发式算法求解这个大规模问题。对单位碳排放价格变动和服从正态分布的客户随机需求波动进行灵敏度分析。对模型和算法进行算例分析,并与相关文献对比,结果表明,模型和算法具有良好的适用性。  相似文献   

17.
基于改进蚁群算法的船舶多约束最优航线设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为提高船舶航线经济性,基于电子海图显示与信息系统(electronic chart display and information system,ECDIS),分析影响航线设计的各种因素,建立航线设计网络模型。将改进蚁群算法的基本原理应用于船舶航行路径搜索中,提出一种多约束条件下航行综合成本最低的最优航线生成算法。仿真试验证明,该算法是可行的,且具有动态寻优的特点,将其应用于多约束条件下的最优航线设计是合理的。  相似文献   

18.
提出了一种把混沌优化方法与Dixon算法相结合的混合算法。该算法用于平面选址问题的求解比摸拟退火算法更有效且更稳定  相似文献   

19.
为提高生鲜品冷链物流配送的时效性,进而提高冷链配送企业的服务质量和市场竞争力,考虑客户地理位置的相邻性和交货时间窗的相似性,提出基于时空相似测度的冷链物流分区配送路径优化模型。借助基于时空相似测度的k-means聚类方法和遗传算法,实现客户的动态分区和路径优化。通过算例发现:基于时空相似测度进行分区的路径优化方案不仅在配送成本、时间惩罚成本和货损成本上明显优于基于传统的固定分区和基于空间相似测度进行分区的路径优化方案,而且时效性也明显改善。  相似文献   

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