求解非线性规划问题的光滑路径跟踪方法

通过对非线性规划问题的K-T点的光滑路径跟踪方法研究，得出一种针对于既有不等式约束条件又有等式约束条件的优化问题光滑路径跟踪方法，证明了光滑跟踪路径的存在性。     

带时间窗的车间搬运机器人路径优化建模及算法研究

本文以车间搬运机器人为研究对象,在考虑时间窗的前提下,求解机器人进行物料配送和成品回收场景下的路径优化问题。提出一种强化学习遗传蚁群算法,首先利用扫描法求解初始搬运机器人的数量,并将子路径节点的几何中心设置为虚拟节点,利用嵌入遗传算子的蚁群算法求解连接虚拟节点的最优路径,再利用强化学习算法求解子路径的最优结果;最后将基本成本、运输成本和时间惩罚成本的加权和作为目标解,并最终求出满足约束条件的最优解。通过与基准问题求解结果对比,验证了强化学习遗传蚁群算法的优越性。     

考虑策略型消费者和退货的零售商降价促销决策研究

基于零售商降价促销问题,引入策略型消费者,考虑到异质性消费者有可能对商品不满意,构建两期决策模型,旨在从退货和价格路径优化两方面提高零售商利润。研究给出(不)允许退货时,零售商面对策略型消费者的定价建议,指出零售商制定价格要在一定程度上参考商品类型。订货量相同时,给出策略型消费者降低零售商的期望利润的条件;面对短视型或者策略型消费者时,允许退货可在特定条件下提升零售商利润。消费者退货成本越高,对策略型消费者消极影响的抑制作用越明显,零售商的利润增长越显著。最后,通过数值算例分析了在两种退货决策以及不同退货成本下产品类型对零售商定价的影响,以及退货措施对策略型消费者消极影响的作用。     

求解带时间窗车辆路径问题的改进离散花朵授粉算法

针对当前算法在求解带时间窗车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)时存在精度、效率方面的不足,提出一种改进的离散花朵授粉算法.算法在基本花朵授粉算法的基础上进行离散化,使其适合求解带时间窗车辆路径问题,重新定义花朵授粉算子操作.为了提高求解精度和效率,设计了随机插入、路径内的2-opt、交换和逆序操作,为了增加种群间信息的交互,结合改进的遗传算子.通过11个测试算例表明,改进的离散花朵授粉算法在求解VRPTW是行之有效的,与文献中其他算法比较,算法在精度、效率和鲁棒性方面具有优势.     

考虑完全拆分的拣选分批与拣选路径集成优化模型

在电商海量订单背景下,在线订单拣选作业难度加大,因此设计了基于订单完全拆分的拣选分批与拣选路径综合优化模型解决此问题.模型共分两阶段.第一阶段,基于种子算法,设计考虑订单完成度、等待时间与拣选路径的拣选分批模型;第二阶段以拣选单流为单队列,设计多拣选员并行服务的拣选系统.行走策略为基于返回型和遍历型的综合策略,拣选路径优化模型采用模拟退火算法求解.算例分析表明,与传统的不拆分拣选分批模型相比,构建的综合优化模型能够显著提高拣选系统效率.拣选员为4人时,模型能够使总服务时间减少58.79%,订单完成率提高10.09%.     

新课标理念下的初中数学总复习方法

新课标认为,学生作为学习的主体,是学习过程中的关键角色,而教师作为学习的引导者,只是作为辅助角色存在,课堂应是学生交流经验、探索路径的场所.因而本文以初中数学为对象,研究总复习阶段课堂教学和学习方法,以帮助学生取得理想成绩.新课标理念提倡培养学生的动手、探索、交流、模仿和记忆能力,致力于以多样化的学习方式,完成高效学习,因而,在复习阶段,要重点调动学生参与,实现数学知识再创造目标.     

以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型与算法

针对线上到线下(Online to Offline,O2O) 外卖路径优化问题,综合考虑其动态配送需求、货物区分等特点以及时间窗、载货量等约束条件,将商圈看作配送中心,将快递员数量与快递员总行驶时间作为最小化目标,提出了以商圈为中心的O2O动态外卖配送路径优化模型。采用周期性处理新订单的方法将相应的快递员路径的动态调整问题转化为一系列静态TSP子问题,设计了一种分阶段启发式实时配送路径优化算法框架,并给出了一个具体算法和一个数值计算实例。在VRP通用算例的基础上,以商圈为中心生成测试算例,对本文算法进行仿真实验,并与其他算法比较。结果表明：本文算法能充分利用新订单附近的快递员进行配送,并优化其配送路径,有效减少了快递员数量与快递员总行驶时间。     

一类网络最优路径的双向模拟扩散算法

基于模拟扩散算法的基本原理,文中提出了一种双向寻求网络最优路径的扩散算法,并介绍了该算法原理和具体计算过程,验证了该算法的正确性和合理性。该算法具有并行计算的能力,适合于分布式计算机,寻求大型复杂网络的最优路径。     

考虑边流量有限的网络路径博弈问题研究

考虑每条边有流量约束的网络路径博弈问题, 根据收益函数单调递增的特点分析其内在零和性质, 并建模为存在公共边的路径博弈模型。在寻找均衡解的过程中, 首先考虑非合作的情形, 在局中人风险中性的假设下, 给出了求Nash均衡流量分配的标号法并证明该均衡分配的唯一性。接着进一步考虑局中人合作的可能性, 给出模型求得所有局中人的整体最大收益, 并基于纳什谈判模型给出目标函数为凸函数的数学模型确定唯一收益分配方案。事实上, 该方案是对剩余价值的平均分配。最后给出一个算例, 验证本文理论和方法的可行性。关键词:流量约束; 均衡流量; 网络路径博弈; 收益分配