暂无评论
此程序采用列与约束生成算法求解两阶段鲁棒优化模型,考虑四个场景,使用拉丁超立方抽样+kmeans数据处理,程序运行稳定。
提出了用于描述两层应急抢修系统选址问题的0-1整数线性规划模型, 该模型能保证整个应急抢修系统的服务质量。设计了求解该问题的两种核搜索算法, 在两种方法中分别根据原问题的线性松弛和拉格朗日松弛确定原问
针对排序依赖转换时间的两机器机器人制造单元调度问题的NP难特性,设计了变邻域搜索算法求解。为了加快算法收敛速度,设计了工件阻塞时间最小化生成初始解;为了搜索到更好解,分析了算法的参数取值。通过随机产生
设计一种解决带容量约束车辆路径问题的混合分散搜索算法. 在基本分散搜索的基础上, 保留参考集更新策略和组合策略的全局搜索能力. 采用随机插入法作为解的多样性产生方法, 以扩大搜索空间, 避免陷入局部最
针对基于距离的离群点检测算法受全局阈值的限制,只能检测全局离群点,提出了基于聚类划分的两阶段离群点检测算法挖掘局部离群点。首先基于凝聚层次聚类迭代出K-means所需的k值,然后再利用K-means的
求解基于精确两阶段排样图的二维下料问题,用最小的板材成本,生产出所需要的全部毛坯。将顺序启发式算法和排样图生成算法相结合,顺序生成排样方案中的各个排样图;采用顺序价值修正策略,在生成每个排样图后修正其
论文研究-两阶段启发式算法求解带时间窗的多中心车辆路径问题.pdf, 车辆路径问题(VRP)是物流研究领域中一个具有重要
流水车间调度问题一种方法的源代码,有N个工件M台机器,每个阶段至少有一台机器并且至少有一阶段有不少于一台机器。
基于动态邻域学习的引力搜索算法(DNLGSA)的PDF原文资源,仅供学习参考,有兴趣的可以下载学习。这是一篇进化优化算法方面的英语论文。
Python求解线性规划问题_两阶段法实现的单纯形法,包括.py和.ipynb两种格式,用JupyterNotebook打开.ipynb或者用Python软件打开.py都可成功运行,压缩包中包括测试数
暂无评论