论文研究-配送中心补货作业问题的启发式算法.pdf,
启发式聚类算法采用局部搜索策略发现使得目标函数取极小值的聚类结果,即局部最优聚类结果。算法虽然具有收敛速度快等优点,但是初始解敏感问题严重地影响了聚类结果的质量。利用多个局部最优聚类结果中的共有信息设
为了使移动Adhoc网络中的节点在寻找路径时能获得较高的可用性和更低的开销,提出了一个新的路由算法,应用全球定位系统(GPS)提供的信息作为启发式信息,节点使用不同的概率转发路由信息,从而大大减少网络
订单分批问题的数学模型及节约启发式算法,订单分批是为了提高拣货作业的效率而将多张订单合并成一批, 进行批次拣取作业, 其目的在于缩短拣取时平均行走搬运的距离及时间。
受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性
求解最小连通r-跳k-支配集的启发式算法
讲述了一种求解矩形件排样问题的启发式算法,主要是二维矩形件的排样问题
逆序启发式算法求解近似最小支配集的具体算法: 步骤1 将V中的顶点度数从小到大进行排序成点集 ,并将全部顶点设置成未标号； 步骤2 取V‘中第一个顶点,若该顶点已经标号,并在 中删除该点,转至步骤3；
针对与城市物流密切相关的双层车辆路径问题(2E-VRP),提出了一种用来求解的混合启发式算法。该算法利用贪心算法的快速性、蚁群算法的搜索多样性以及邻域搜索算法较强的局部寻优能力来提高求解质量,加速算法
GeneticAlgorithms是一个简单且轻量级的框架,用于遵循遗传算法模型来实现优化启发式算法。 遗传算法模仿进化,选择和“适者生存”的自然过程。 该框架是直观的,并且与Java 1.5 SDK
