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1.
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
2.
鉴于大型交通线路建设项目的物资需求随时间变化(在初期阶段需求较低;在后续阶段项目全面展开,需求显著上升),本文采用线积分对沿线连续分布的线状物资需求进行刻画,构建两阶段设施选址模型,第一阶段进行部分设施的选址,第二阶段对剩余设施选址,以实现系统总成本最低的目标。针对模型特点,设计基于Voronoi图的两阶段交替定位-分配(alternative location-allocation,ALA)算法进行求解,并进行实例分析,比较两阶段模型与传统模型的异同。研究表明,将两阶段设施选址模型应用于交通线路建设项目多物流节点选址,能节约运营成本,并缓解初期资金压力。 相似文献
3.
赵晓洁 《大同职业技术学院学报》2004,(2)
新颖独到的栏目设置,是提高高校学报质量的重要途径。各高校学报应根据本校的学科建设规划,设置重点栏目,办出各自的特色,为提高本校的教学和科研水平作出应有的贡献。 相似文献
4.
以地域文化为支撑建构学报特色栏目——兼及《苏州市职业大学学报》特色栏目建设 总被引:1,自引:0,他引:1
地方高校学报地域文化特色栏目是一种文化知识的积淀与提纯,地域文化特色栏目的生成是一个建构的过程,是在特定的情境之中,通过编辑的积极组织,有意识地策划才能产生。地域文化特色栏目的产生是编辑对自身知识资源,对地方文化资源,对学报学术资源的认知。地域文化特色栏目建构要充分体现编辑的主体意识,体现地域文化特色。 相似文献
5.
杨云鹏 《贵阳金筑大学学报》2004,(2):29-32
党的第三代领导集体在丰富和发展邓小平经济哲学方面取得了显著成就,主要表现在:继承和发展了“不唯书,只唯实”的正确思维方法;运用辩证法观点全面处理好各种经济矛盾和关系。 相似文献
6.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
7.
《北京大学学报(医学版)》以北京大学生物医学跨学科研究中心、前沿交叉学科研究院先后成立为背景,根据主编韩启德院士的建议,从2007年第1期始开辟“学科交叉”栏目,通过约稿和征稿刊登反映跨学科研究成果的论文、讲座、消息等多种形式的文章,扩大了稿源,提高了学术水平,力争把该栏目办成《北京大学学报(医学版)》的特色栏目。 相似文献
8.
Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势. 相似文献
9.
已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似. 相似文献
10.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:7,自引:2,他引:5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献