探险家的沙漠旅行（2）

定理1 如果每个人可以携带k≥2份物资,则探险家总可以完成任何n天旅程的探险任务．     

旅行推销员问题的算法综述

本文综述了旅行推销员问题 (TSP)近几十年来的算法研究进展 ,给出了一些主要算法的求解思想及其时间复杂度     

基于最小调整法求解旅行商问题

介绍了一种求解旅行商问题的新算法"最小调整法",给出了该算法求解旅行商问题的具体步骤以及有效性证明,对算法的复杂性及近似程度进行了分析.最后通过典型算例进行了检验说明.与经典算法相比,新算法体现了简单易行的特点,对求解旅行商问题具有一定的启发意义.     

用遗传算法求解分组旅行推销员问题

在遗传算法能够有效解决TSP问题的基础上，根据遗传算法——通过搜索大规模，多样化的种群，在种群间交换个体所携带的遗传信息，保留种群中个体的优越遗传信息——的思想，设计了求解分组TSP问题的遗传算法。算法中染色体表示、评价函数的构造、杂交变异算子的设计经过实例计算的检验被证明较为可靠；算法运算速度快，容易获得有效解。     

改进遗传算法求解旅行商问题

针对采用自然编码的遗传算法在求解旅行商问题(TSP)过程中初始群体设置过于复杂的问题,采用了Grefenstette编码设置初始群体,有效保证了初始群体的随机性和多样性.同时,在遗传算法实施过程中采用了自然编码,吸取边重组交叉算子和简单交叉算子的优点,提出一种新的交叉算子.这种处理解决了Grefenstette编码在遗传算法的交叉和变异过程中只能部分遗传父代的优良特性的问题.对TSP试算结果表明,采用这种遗传算法策略有利于问题的求解.这种实施的策略可以大量用于加工领域和交通领域以及其他规划领域的路径规划中.     

带有配额的在线Nomadic旅行商问题

由于自然灾害的频繁发生,灾后的应急物资车辆调度受到了社会的广泛重视,而应急车辆尽快地将应急物资送到受灾点显得尤为重要。针对应急车辆装载物资能力有限和应急车辆不必返回出发点的情形,提出了带有配额的在线Nomadic旅行商问题。分析了该问题在正半轴和一般网络上的下界,针对受灾点仅在正半轴上的情形设计了WTAIB算法,针对受灾点在一般网络上设计了WSB算法,并进一步分析了两个算法的竞争性能。     

非对称距离的旅行商问题的构造算法

章分析了非对称距离的旅行商问题,讨论了节约算法与最小生成树算法两种启发式方法,并用实例进行了说明,最后对算法的有效性进行了说明。     

最小Hamilton回路是最优旅行商路线的条件

本文给出并证明了一个非完全图 G的最小 Hamilton回路必为最优旅行商路线的条件是除了应满足广义三角不等式外 ,还必须满足正则收缩性     

旅行商问题最优路径的改进免疫遗传算法

本文研究了一种改进的求解旅行商问题最优路径的免疫遗传算法.结合随机法与贪心法生成初始种群,利用亲和度排序而选取抗体以得到复制群体,引入轮盘赌及克隆选择获取高亲和度抗体,并实施疫苗接种及免疫记忆更新抗体.运用免疫记忆机理的闭环逻辑,证明了该算法生成的城市序列是全局收敛的.数值实验证明该算法是有效的.     

考虑充电设施重入的电动汽车旅行商问题研究

出于减少环境危害和响应相关法规的考虑,物流企业开始逐步将运输车辆转变为电动汽车;而由于电动汽车的续航里程有限,对电动汽车的路径优化也将涉及充电设施。充电设施的“重入”是指电动汽车返回之前已经通过的充电设施进行充能的现象,它的存在需要改变经典旅行商问题模型中的“子回路约束”。本文聚焦于充电设施的“重入”,构建了一个无需预估充电设施重入次数上限的电动汽车旅行商问题模型,并通过引入路径可行性判别方法和增加充电设施选择与重复策略,设计了一种改进蚁群算法对问题进行求解。结果表明:与未考虑重入的模型相比,本文提出的考虑充电设施重入的模型能在电动汽车电池容量较低的情况下求出最优解,同时也能够使充电设施承担多次充电任务,从而在较少充电设施情况下依然能够得到可行的最优路径。     

旅行推销员问题的凸包收缩法

本提出一种用凸包收缩来解决旅行推销员问题。首先形成一个凸包初始环路。然后，逐个考察凸包内的点，按照增加值从小到大的顺序依次插入，直至考察完所有的点。从而得到一个包含所有点的环路，即旅行推销员问题的一个满意解。     

用列队竞争算法解旅行商问题

给出了列队竞争算法解组合优化问题的框架和确定变异邻域的两条原则。用列队竞争算法解旅行商问题获得了满意的结果,显示出列队竞争算法良好的全局搜索性能。     

探险家的沙漠旅行（1）

在文献[1,P．141]的自测题（二）中解答题4说：“有一位探险家,用6天时间徙步横穿沙漠．如果一个搬运工人只能运一个人4天的食物和水,那么这个探险家至少要雇用多少名工人？”书后[1,P．187]的答案为需要2个搬运工,其解答如下：“探险家从起点出发,自带4天食物和水．搬运工从终点出发,其中一个搬运工带4天的食物和水走二天后,放下一天的食物和水返回．另一个搬运工带4天的食物和水走一天,放下两天的食物和水返回．所以,探险家至少要雇用2个搬运工．”     

一个关于非对称距离的旅行商问题的迭代算法

本对非对称距离的旅行商问题，给出了一个迭代算法，并分析了此迭代算法的复杂度为M^nO(N^4)，其中，N是问题中旅行商所要经过的城镇数，M是两城镇间的最大距离。最后用实例对此算法进行了验算和说明。     

求解旅行商问题的搜寻者遗传算法

针对简单遗传算法易陷入局部最优及收敛速度慢的不足,提出一种改进遗传算法-基于启发式策略的搜寻者遗传算法.首先将搜寻者优化算法中的模糊思想和近邻策略相结合改进变异算子,增强种群多样性,避免陷入局部最优;然后针对路径优化问题基于启发式策略设计反转算子,使得路径中不存在交叉边,加快收敛速度;最后将改进遗传算法用于求解旅行商问题.结果表明,改进遗传算法的求解精度和求解效率明显优于基本遗传算法.     

求解旅行商问题的一种改进粒子群算法

本文研究了求解旅行商问题的粒子群算法。针对标准粒子群算法在求解旅行商问题过程中容易出现早熟和停滞现象的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。首先,在初始种群的选取过程中,利用改进的贪婪策略直接获得具有较高性能的初始种群以提高算法的搜索效率。其次,通过引入次优吸引子,使粒子在搜索过程中可以更加充分地利用群体的信息来提高自身的性能,有效抑制收敛过程中的停滞现象,提高算法的搜索能力。最后为了验证所提出的方法的有效性和可行性,对TSPLIB标准库中的多个实例进行了测试,并给出了数值结果。     

包含随机客户的选择性旅行商问题建模及求解

针对快递配送过程中客户需求具有不确定性的特征,提出一种新的路径优化问题——包含随机客户的选择性旅行商问题,在该问题中客户每天是否具有配送需求存在一定概率,并且对客户进行配送可获取一定利润。同时考虑以上两种因素,建立该问题的数学模型, 目标为在满足行驶距离限制的条件下,找出一条经过部分客户的预优化路径,使得该路径的期望利润最大。其可用于模拟构建最后一公里快递配送的路径问题,提供更具有经济效益的配送路径。随后提出包含精细化局部搜索策略的改进遗传算法,算法根据问题特点构建初始可行解。最后通过多个计算比对结果表明,该算法具有较高的计算效率。     

旅行商问题的交叉粒子群优化算法

本文将粒子群优化算法(PSO)应用于求解旅行商问题(TSP),结合遗传算法的交叉算子,建立了求解此问题的交叉粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

求解旅行商问题的基于类Kruskal的混合粒子群算法

本文针对求解旅行商问题的标准粒子群算法所存在的早熟和低效的问题,提出一种基于Greedy Heuristic的初始解与粒子群相结合的混合粒子群算法(SKHPSO)。该算法通过本文给出的类Kruskal算法作为Greedy Heuristic的具体实现手段,产生一个较优的初始可行解,作为粒子群中的一员,然后再用改进的混合粒子群算法进行启发式搜索。SKHPSO的局部搜索借鉴了Lin-Kernighan邻域搜索,而全局搜索结合了遗传算法中的交叉及置换操作。应用该算法对TSPLIB中的典型算例进行了算法测试分析,结果表明:SKHPSO可明显提高求解的质量和效率。     

中国足迹

管理会计在中国实践的脚步,一定程度就是一部中国企业财务创新“简史”实