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1.
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。  相似文献   
2.
Başar and Braha [1], introduced the sequence spaces $\breve{\ell}_\infty$, $\breve{c}$ and $\breve{c}_0$ of Euler-Cesáro bounded, convergent and null difference sequences and studied their some properties. Then, in [2], we introduced the sequence spaces ${[\ell_\infty]}_{e.r}, {[c]}_{e.r}$ and ${[c_0]}_{e.r}$ of Euler-Riesz bounded, convergent and null difference sequences by using the composition of the Euler mean $E_1$ and Riesz mean $R_q$ with backward difference operator $\Delta$. The main purpose of this study is to introduce the sequence space ${[\ell_p]}_{e.r}$ of Euler-Riesz $p-$absolutely convergent series, where $1 \leq p <\infty$, difference sequences by using the composition of the Euler mean $E_1$ and Riesz mean $R_q$ with backward difference operator $\Delta$. Furthermore, the inclusion $\ell_p\subset{[\ell_p]}_{e.r}$ hold, the basis of the sequence space ${[\ell_p]}_{e.r}$ is constructed and $\alpha-$, $\beta-$ and $\gamma-$duals of the space are determined. Finally, the classes of matrix transformations from the ${[\ell_p]}_{e.r}$ Euler-Riesz difference sequence space to the spaces $\ell_\infty, c$ and $c_0$ are characterized. We devote the final section of the paper to examine some geometric properties of the space ${[\ell_p]}_{e.r}$.  相似文献   
3.
该文研究了以下高阶Yamabe型方程Lm,pu?g|u|^p?2u=λf|u|α?2u在有限图上的非平凡正解的存在性,其中Lm,p是一个2m阶差分算子,它是一种p次(?Δ)^m算子更一般化,α≥p≥2,g>0和f>0是定义在G的所有顶点上的实函数,m≥1是一个整数.  相似文献   
4.
In this paper,we consider the global well-posedness of smooth solutions for the Cauchy problem of a sixth order convective Cahn-Hilliard equation with small initial data.We first construct a local smooth solution,then by combining some a priori estimates,continuity argument,the local smooth solution is extended step by step to all t>0 provided that the L1 norm of initial data is suitably small and the smooth nonlinear functions f(u)and g(u)satisfy certain local growth conditions at some fixed point■.  相似文献   
5.
王凤琼 《大学数学》2021,37(2):64-68
对一类函数的无穷积分余项与该函数的比值得到当x趋于无穷大时的收敛阶,这类函数是幂函数与指数函数的乘积函数,并将其应用到Mittag-Leffler函数.同时考虑了对应的级数情形.  相似文献   
6.
张月荣  袁晓 《物理学报》2021,(4):349-359
标度拓展经典负半阶分抗逼近电路,可实现具有任意分数阶微积算子运算功能的分抗逼近电路,但牺牲了运算恒定性.从电路网络的角度分析具有恒定运算性能的负半阶Carlson分形格分抗逼近电路.根据标度分形格分抗逼近电路的等效无源双口网络,探讨该双口网络右侧端口的运算有效性,设计具有高运算恒定性的任意阶标度分形格分抗逼近电路.结合负实零极点对基元系统的零极点分布及其局域化特性,阐述具有任意实数阶微积算子运算功能的标度分形格分抗逼近电路运算振荡现象的物理本质,并从理论上分析有效抑制频域运算振荡现象的方法.结合对称阻容T型节电路优化理论及方法,对任意阶对称格型级联双口网络的频域逼近性能进行优化,获得具有高逼近效益的任意阶标度分形格分抗逼近电路.具有低振荡幅度的任意阶对称格型级联双口网络为高运算恒定性的分抗逼近电路设计及应用提供了一种新方法及思路.  相似文献   
7.
In this paper, we investigate the flag curvature of a special class of Finsler metrics called general spherically symmetric Finsler metrics, which are defined by a Euclidean metric and two related 1-forms. We find equations to characterize the class of metrics with constant Ricci curvature (tensor) and constant flag curvature. Moreover, we study general spherically symmetric Finsler metrics with the vanishing non-Riemannian quantity χ-curvature. In particular, we construct some new projectively flat Finsler metrics of constant flag curvature.  相似文献   
8.
9.
In this paper we give a complete classification of simply connected homogeneous almost α-Kenmotsu three-manifolds M whose Ricci operator is invariant along the Reeb flow. We get this classification by using the Gaussian and the extrinsic curvature associated with the canonical foliation of M.  相似文献   
10.
In the past decade, big data has become increasingly prevalent in a large number of applications. As a result, datasets suffering from noise and redundancy issues have necessitated the use of feature selection across multiple domains. However, a common concern in feature selection is that different approaches can give very different results when applied to similar datasets. Aggregating the results of different selection methods helps to resolve this concern and control the diversity of selected feature subsets. In this work, we implemented a general framework for the ensemble of multiple feature selection methods. Based on diversified datasets generated from the original set of observations, we aggregated the importance scores generated by multiple feature selection techniques using two methods: the Within Aggregation Method (WAM), which refers to aggregating importance scores within a single feature selection; and the Between Aggregation Method (BAM), which refers to aggregating importance scores between multiple feature selection methods. We applied the proposed framework on 13 real datasets with diverse performances and characteristics. The experimental evaluation showed that WAM provides an effective tool for determining the best feature selection method for a given dataset. WAM has also shown greater stability than BAM in terms of identifying important features. The computational demands of the two methods appeared to be comparable. The results of this work suggest that by applying both WAM and BAM, practitioners can gain a deeper understanding of the feature selection process.  相似文献   
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