结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线

逃逸布线是印刷电路板设计的一个重要组成部分.针对并行逃逸布线的方法用于较大规模电路板布线时速度慢且结果不够好的问题,该文提出一种结合改进A*算法与拆线重布的有序逃逸布线方法.首先,通过代价预估函数确定引脚的布线顺序,使用改进A*算法初始化有序逃逸布线.接着,优化同长度布线路径,调整拥挤区域布线路径.最后,使用A*算法和广度优先搜索进行拆线重布.实验结果表明,该方法对给出的所有测试用例都实现了100％的逃逸,得到有序逃逸路径的可行解非常接近最优解,CPU时间比布尔可满足性问题(SAT)算法与最小费用多商品流(MMCF)算法平均减少分别约为95.6％,?97.8％,总体线长也接近最优.提出的方法能够明显减少寻找可行解的时间,提高布线质量.     

包含双边投资规范的自由贸易协定网络

当今国际经济趋势表明,包含投资规范的双边自由贸易协定(bilateral FTAs)受到了越来越多国家的欢迎。通过假定双边自由贸易协定包含着无限制对外直接投资规范,基于Goyal和Joshi(2006)^[1],本文构建了相应FTA网络形成博弈模型。本文发现:(1)星状FTA网络是两两稳定的;(2)从空FTA网络到星状FTA网络存在一条个体国家福利和世界福利都严格改善的路径。     

新能源移动充电车路径优化问题研究

在绿色城市背景下,新能源汽车的数量快速增长,现有公共充电设施的不完善使得移动充电服务应运而生。投入运营成本较高而利润低成为阻碍移动充电业务运营的瓶颈之一,如何通过科学合理的调度提高平台利润成为重要问题。本文研究了移动充电车队的调度和路径优化问题,以平台最大收益为目标,综合考虑顾客软时间窗、移动电池容量以及充电车续航里程等约束,建立数学规划模型;设计了一种最大最小蚁群算法,并通过数值实验验证了模型的合理性和算法的有效性,为移动充电企业运营提供决策参考。     

时变单车路径优化模型及动态规划算法

车辆路径问题由于其广泛的应用领域及经济价值而成为学术研究热点。然而,在已有的研究文献中,车辆的速度时变与服务多任务特性很少被关注。本文讨论了具有这两个特性的单车路径优化问题。建立了以送货完成时间最早为优化目标的时变单车送货路径优化模型。由于很难获得该模型的精确解,本文提出了一种贪婪补货策略压缩原问题解空间,设计动态规划算法给出了车辆行驶时间满足FIFO规则的送货顺序近似最优解。数值算例验证了该算法所得到的解仅是原问题的近似最优解这一结论。算例同时表明优化配送时间随着车辆装载能力的增大而缩短,并在车辆装载能力超过所有客户配送总需求时实现最短配送时间,即,使用较大装载能力车辆能节约更多配送时间。     

两级定位-路径问题模型及变邻域粒子群算法

为满足B2C电子商务中高效率、低成本配送需求,建立了两级定位-路径问题的三下标车流模型,提出了一种求解该问题的变邻域粒子群算法。该算法引入路径重连思想,将粒子群算法中粒子动态更新设计为当前解的邻域搜索、当前解与个体历史最优解之间的路径重连、当前解与种群历史最优解之间的路径重连;在此基础上,提出变邻域搜索策略,动态改变邻域结构以拓展搜索空间。实验结果表明,该算法能有效求解两级定位-路径问题。     

不可恢复道路堵塞路径选择问题及其算法

针对不可恢复道路堵塞的路径选择问题，分析了堵塞发生的不同起始时间对通过被堵塞边的费用(时间)产生的影响，这种影响引起的后效性使得这个问题不适合用动态规划中逆序推算方法求解。本设计了一种算法(MDA)，对经典的Dijkstra算法中的权值计算进行了修正，证明了算法的复杂性为O(n^2)，并用该算法对模型进行了求解。最后通过一个算例分析，对算法进行了验证。     

面向多个无人机站点的车辆与无人机联合配送路径问题研究

车辆与无人机联合配送模式在产业界受到青睐,该模式有效地降低了配送成本,但却有极大的调度难度,问题的求解也非常复杂。本文对问题进行明确定义并建立模型,根据问题特性设计了一个自适应大规模邻域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search, ALNS)算法,进行了大量的实验的对比和分析。研究结果表明,ALNS算法相比Gurobi在运行时间上有明显优势,结果相同甚至更优;车辆与无人机联合配送模式也较仅卡车配送模式节约了成本。     

第3方冷链物流配送路径优化研究

根据冷链物流配送具有的特殊性,进一步探索冷链物流配送优化研究的方案.在保证货物不超载的情况下,建立以一个冷链配送中心、多个顾客的冷链物流的配送数学模型,用改进遗传算法加以分析求解,并采用Matlab软件对算法进行编程,最后通过算例进行验证.得到如下结论:利用改进遗传算法得到的最优配送路线优于标准遗传算法求解结果.     

Regular Small-World Network

According to the deficiencies in Watts and Strogatz＇s small-world network model, we present a new regular model to establish the small-world network. Besides the property of the small-world, this model has other properties such as accuracy in controlling the average shortest path length L, and the average clustering coefficient C, also regular network topology as well as enhanced network robustness. This method improves the construction of the small-world network essentially, so that the regular small-world network closely resembles the actual network. We also present studies on the relationships among the quantities of a variety of edges, L and C in regular small-world network in detail, This research lays the foundation for the establishment of the regular small-world network and acts as a good guidance for further research of this model and its applications.     

网络优化中一个组合问题的探讨

文[4]提出了网络优化中若干有待解决的组合问题，本文围绕其中之一“减小直径问题”进行了探讨．设P（n，t）表示长为n的路径增加t条边后所得图直径的最小值，C（n，t）表示长为n的圈增加t条边后所得回直径的最小值．本文取得如下进展：1）给出P（n，2），P（n，3）及C（n，2）的精确值，并得出P（n，4）的一更精细的上界及一种更好的加边方式．上述结果均满足小极大度原则．2）在有极大度限制的条件下，分别对t为偶数和奇数给出了P（n，t）的上界．