错画平面特征图解题失误两例

同学们都知道:我们研究立体几何问题时常常是将空间问题转化为若干个平面问题,然后逐个解决各平面问题,从而达到对空间问题的解决.可是在我们将空间立体几何问题转化为平面几何问题的过程中,有时会将平面几何问题的平面特征图形画错,因而导致解题失     

例析运动路径问题

运动型问题是近年来中考的热点,探索在运动过程中动点的运动路径的问题往往是不易解决的.本文尝试对路径问题进行分析.     

基于特殊路径的局内车辆路径问题混合策略研究

针对运输途中遇到的某一或一系列无法预知的堵塞事件对决策者路径选择策略的影响,考虑堵塞只发生在一条特殊路径上且可恢复的情况,采用局内竞争分析的思想,建立了局内车辆路径问题的数学模型,对车辆到达堵塞点时堵塞恢复时间未知这一情形下的路径选择问题,提出了两种混合策略,给出了相应的竞争比,并对其竞争性能进行了理论分析。     

考虑碳排放的需求可拆分车辆路径问题模型及算法研究

考虑低碳环境下的需求可拆分车辆路径问题,建立了以配送成本最小为决策目标的数学模型.随后根据模型特点,设计了基于动态学习因子的改进粒子群算法,并通过两个不同规模算例对模型验证模型和算法的有效性和合理性.通过两个算例中的算法对比发现,所提出的算法较改进前算法,均能够在保证求解质量的前提下,减少计算时间;而当算例规模增大时,这一优势更为明显.     

客户动态变更配送需求的配送路线优化研究

针对物流配送途中客户动态变更配送需求问题,分别研究了满足客户临时变更收货时间窗、收货地址和取消收货的三种要求时所需成本相较于预先设计配送路径所需成本的波动值,建立了客户临时变更配送需求的动态管理模型.基于嵌套分割算法,设计了邻近救援策略、最佳离库策略、增派车辆策略对模型进行求解.最后,通过算例试验,证明模型可以有效的降低物流配送成本,且具有更强的实用性、灵活性,且嵌套分割算法还在数据优化、计算时间上有显著成效.     

权重完全未知下基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法及应用

旨在犹豫模糊环境下,针对属性权重和专家权重完全未知的情形,提出了一种基于投影的犹豫模糊多属性群决策方法.首先,根据改进的犹豫模糊熵结合均熵求得决策者的客观权重,利用熵最小化原则与犹豫模糊指数熵确定评价属性的权重.接着,利用犹豫模糊加权算术平均算子对个体犹豫模糊决策矩阵进行集结,构建并求解出每个方案在正、负理想方案上的投影.然后,通过计算相对贴近度实现方案的排序和择优.最后,把该决策方法应用在应急救援路径选择问题上,进而验证了所提群决策方法的可行性与有效性.     

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.     

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     

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。     

“仓店一体化”模式下订单拣选与配送集成调度优化

针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。