求线性规划问题相容方程组非负解的算法

本文提出一个解线性规划问题的新算法.其最优解是通过求一个相容方程组的非负解而得到.这算法的计算量在最坏情况下是O(mnτ),其中τ是相应方程的m×n矩阵非零元素的个数.     

乘用车物流运输计划问题的建模研究

首先针对不同类型、数量乘用车的物流运输问题,构建整数线性规划模型,并对模型进行逐层优化求解,通过MATLAB编写通用程序实现计算;在此基础之上,为解决不同目的地的运输要求,采用启发式逐层优化算法进行求解;最后考虑多因素的实际问题,建立分层划分模型,提出构造型分层划分启发式算法求解.计算表明,所建模型计算结果良好,实现了对乘用车物流运输计划问题的优化.     

求解运输问题的一种算法

文章给出了运输问题的一种算法,该算法计算过程容易掌握,求解具有一次终止性     

基于交替投影算法求解单变量线性约束矩阵方程问题

研究如下线性约束矩阵方程求解问题:给定A∈R~(m×n),B∈R~(n×p)和C∈R~(m×p),求矩阵X∈R(?)R~(n×n)"使得A×B=C以及相应的最佳逼近问题,其中集合R为如对称阵,Toeplitz阵等构成的线性子空间,或者对称半(ε)正定阵,(对称)非负阵等构成的闭凸集.给出了在相容条件下求解该问题的交替投影算法及算法收敛性分析.通过大量数值算例说明该算法的可行性和高效性,以及该算法较传统的矩阵形式的Krylov子空间方法(可行前提下)在迭代效率上的明显优势,本文也通过寻求加速技巧进一步提高算法的收敛速度.     

非负权重最优组合预测的优性迭代算法

本文在优性组合预测方法存在判定理论的基础上，提出了求解非负权重最优组合预测问题的迭代算法．该算法具有运算简便、方法直观、计算量小、在计算机上容易实现等特点．     

基于主子阵算法的n-2n型指派计算工具的实现

主要在研究周良泽的指派求解理论和主子阵算法基础上,设计一种n-2n指派问题求解的实现方案,最后用Java语言实现一个可视化的通用计算工具,并调试运行.结果证明,该实现方案效率高,结果易于理解.     

Toeplitz矩阵,Hankel矩阵求逆的固有复杂度

对于一类问题P,如果能找到一个算法(对串行计算而言)其计算复杂性为f_1(u),则称f_1(n)为问题P固有复杂度的上界,若问题P的所有算法(对串行计算而言)其计算复杂性不小于f_2(n),则称f_2(u)为问题P固有复杂度下界.问题P的固有复杂度介于上     

P_*(κ)线性互补问题基于一类新核函数的大步校正内点算法(英文)

本文采用一簇新的核函数设计原始-对偶内点算法用于解决P*(κ)线性互补问题.通过利用一些优良、简洁的分析工具,证明该算法具有O(q(2κ+1)n1/p(logn)1+1/qlog(n/ε))迭代复杂性.     

求解最小点覆盖问题实例的计算成本的一种度量方法

最小点覆盖问题是NP难问题,传统的计算复杂性理论认为,当规模n较大时,问题是难计算的,但大量的实例表明,即使规模相同的实例,由于其结构的不同,求最优解时也会花费不同的计算时间,所以建立一种度量具体实例求解难度的方法是必要的.介绍了一种度量最小点覆盖问题任一实例求解所需计算成本的方法,度量方法是以计算时间复杂度为O~*(2.314~(k-vc~*)(G))的参数算法为参照的,参数算法可用来求解点覆盖问题的判定问题,在参数算法中,当参数k为常数时,点覆盖问题可在多项式时间内求解,当k表现为n的函数时,点覆盖问题的难解性就表现出来了,结合最小点覆盖问题的近似算法—线性规划松弛来估计每个实例对应的参数k的取值范围,可在多项式时间内实现对最小点覆盖问题实例的计算成本的预测.对于平面点覆盖问题,则以EPTAS算法为工具实现更精确的度量.     

一类树图的最短路的算法

本文研究了边点赋权图、顶点关于图的运输量及质心,利用比较两个相邻顶点的运输量的方法,得到了一个连通树图的顶点是质心的充要条件及质心个数不大于2的结果.同时给出了求质心及最小运输量的算法,其算法的时间复杂度为O(n2),有利于可建立树图模型的优化问题的求解.     

平衡和不平衡运输问题与分配问题的通用迭代算法

将不平衡运输问题转化成网络最短路问题,利用Floyd算法规则,给出了一种既可以解平衡和不平衡运输问题,又可以解平衡和不平衡分配问题的通用迭代算法。与专门用于解运输问题的闭合回路法和专门用于解分配问题的匈牙利法相比,这种算法不但具有通用的优点,而且更便于在计算机上运行。     

区间数型多目标联运路线优化问题的模型与算法

联运路线优化问题直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量.首先分析了联运路线优化问题的数学模型及虚拟运输网络图;其次,将区间数排序的思想及属性值为区间数的多属性决策方法引入适应度函数的设计中,提出了一种求解区间数型联合运输路线优化问题的混合型遗传算法,给出了染色体编码、遗传算子设计、适应度函数定义及群体多样性控制的方法;最后用示例对算法的有效性进行了验证.     

一类带时间窗车辆分配问题的贪婪算法

本文对一类带时间窗的车辆分配问题进行了分析,引入了车辆任务的概念,并将问题转化为车辆与车辆任务的匹配问题,同时制订了运输任务选择和车辆选择的贪婪策略,并在此基础上设计了车辆分配问题的贪婪算法,最后通过实例验证了算法的有效性。     

A complementary pivoting algorithm for linear network problems

In this paper, an algorithm is presented for the transshipment problem that is an adaption of the method used by Jones, Saigal, and Schneider for solving singlecommodity, spatial-equilibrium problems. The approach uses a variable-dimension strategy in which a sequence of subproblems is formed by solving the problem ‘one-node-at-a-time’. The algorithm is tested on uncapacitated transportation problems. Although the computational results are not directly comparable to other methods (since the algorithm is implemented in C under UNIX), the results show that the method is very effective and may be competitive with the best available algorithms for linear network problems. This research was supported, in part, by grant number ECS-8504195 from the National Science Foundation.     

第三方库存-路线问题的模型及混合遗传算法设计

根据第三方库存-路线问题的特点,以车辆租赁费用和运行费用之和为目标函数,不限制客户每次的配送量小于车辆容量,建立了满载运输和非满载运输混合的整数规划模型.针对第三方库存-路线问题的复杂性,本文设计嵌入禁忌搜索的遗传算法来同时决策库存和路线问题.首先对配送间隔进行编码,然后用禁忌搜索法计算每天需要配送的车辆路线问题.最后与其下界值进行比较,结果表明该算法是一个有效的算法,不但第三方能取得较低的运营总成本和较高的车辆利用率,而且也能为客户节约库存空间.     

对称的运输问题及其逆问题

本文对［１,２,６］中提出的运输问题进行了推广,并提出了一个强多项式算法,从而改进了原有的结果．同时对对称的运输问题的逆问题进行了研究,并借助于最小费用循环流技术得到了一个强多项式算法．     

一种新的交通网络设计优化算法

交通网络设计问题是研究如何用定量的方法在已有交通网络上添加或扩容某些路段的问题.文章在回顾交通网络设计问题文献的基础上,提出了基于图论网络优化思想的解决该类问题的一种新思路,给出了启发式算法,并进行了算法复杂性分析,最后通过算例验证了其有效性.     

带投资约束且p不确定的推广p-中位问题

p-中位问题是设施选址中的一个经典模型,在交通、物流等领域有着广泛应用．在经典p-中位问题的基础上提出一种p不确定的推广p-中位问题,并且加上总投资约束,使得此推广模型更加实用．针对此推广模型,提出三种启发式算法：简单启发式算法、变邻域搜索算法和改进的遗传算法．数值实验结果表明变邻域搜索算法和改进的遗传算法在求解此推广模型时是有效的．     

Using genetic algorithms for the coordinated scheduling problem of a batching machine and two-stage transportation

This paper considers a coordinated scheduling problem. For the first-stage transportation there is a crane available to transport the product from the warehouse to a batching machine. For the second-stage transportation there is a vehicle available to deliver the completed jobs from the machine shop floor to the customer. The coordinated scheduling problem of production and transportation deals with sequencing the transportation of the jobs and combining them into batches to be processed. The problem of minimizing the sum of the makespan and the total setup cost was proven by Tang and Gong [1] to be strongly NP-hard. This paper proposes two genetic algorithm (GA) approaches for this scheduling problem, with different result representations. The experimental results demonstrate that a regular GA and a modified GA (MGA) can find near-optimal solutions within an acceptable amount of computational time. Among the two proposed metaheuristic approaches, the MGA is superior to the GA both in terms of computing time and the quality of the solution.     

现金押运路线问题——基于多类型的风险

以人民币现金押运为研究背景,考虑了一种基于多类型风险的现金押运路线问题,以在途风险成本、库存现金风险成本以及运输成本为优化目标,建立了混合整数线性规划模型,并提出了一种基于多样化策略和改进邻域搜索的混合遗传算法,其中遗传算法对押运路线进行选择,贪心算法用来求解各类风险指标。数值实验分别对问题特性和算法性能进行了分析。实验结果表明:1)混合遗传算法能求解更大规模的问题,得到较好的解,并很好地平衡了运行时间和求解质量;2)多类型风险影响了行驶路线;3)客户的期望需求影响了库存现金风险。