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在需求无概率分布的条件下,将区间数据作为需求上下界,以所有设施中最大负荷量最小化为目标,基于鲁棒优化方法,采用最小最大后悔准则,在就近服务假设下建立新增设施选址优化模型。基于最坏情景分析,证明了最坏情景具有特殊的结构特征,设计了使最大负荷量的最大后悔值最小的求解算法。研究结果克服了求解时间复杂度会随需求点数量的增加而呈指数增长的缺点,把已有的时间复杂度为指数的求解算法改进到多项式时间求解。算例分析...
为了验证多核芯片的正确性,通常需要同时观测不同芯核上的多组信号.如何实时处理并发追踪中多组数据流已经成为多核芯片硅后功能验证所面临的关键挑战之一.本文提出了一种基于映射的自调节缓存选址(Map-Based Self-Regulation Location Selection,MSLS)算法,该算法通过优化多缓存选址,在片上网络通信带宽限制下保证了并发追踪数据流能够实时存储,同时降低了追踪数据流传输...
为了提高军事配送系统的经济性,针对物资配送中后勤设施失效时进行支援保障和越级保障的情况,将军事物流配送中心的属性分为“首选”与“备选”两种,并把设施失效时的应急配送成本作为决策目标的一部分,建立了最小化设施固定成本、正常配送成本、应急配送成本之和的军事物流配送中心选址模型,采用贪婪取走的启发式算法进行了模型求解,比较了考虑设施失效情况的选址方案与未考虑设施失效情况的选址方案之间的差别。仿真算例结果...
k-种产品工厂选址问题是:给定一个客户集合和一个可以建立工厂的地址集合,每个客户需要k-种产品,一个工厂只能为客户提供一种产品。考虑的工厂假设相对集中,即假设任何工厂之间的距离都不大于工厂与客户之间的距离。对于没有建厂费用的问题,当k=2时证明了它是一个NP完全问题,对任意的k给出了一个最坏性能比不大于2-1/k的近似算法。对于有建厂费用的问题,给出了一个最坏性能比不大于2的近似算法。
在对k-种产品选址问题的前期探讨中,提出了一种用于求解k-PUFLPN(即:设建厂费用为零时,k-种产品工厂选址问题)的近似算法ME,并证明了该算法的最坏性能比不大于3k/2-1,从而把性能比从2k-1提高到3k/2-1。基于前期对算法已有的分析和结论之上,进一步对该算法求解2-种产品选址模型的紧界进行了讨论。通过构造2-种产品模型的实例,给出了2是算法ME求解2-种产品选址问题的紧界这一结论。对...
对于k-种产品工厂选址问题,有如下描述:存在一组客户和一组可以建立工厂的厂址。现在有k种不同的产品,要求每一个客户必须由k个不同的工厂来提供k种不同的产品,其中每个工厂都只能为客户提供唯一的一种产品。在该问题中,假定建厂费用以及任意两个结点之间的运输费用都为非负,并且任意两个结点之间的运输费用都满足对称和三角不等式关系的性质。问题的要求是要从若干厂址中选择一组厂址来建立工厂,给每个工厂指定一种需要...
根据物流中心选址问题的特点和要求,在运输成本和运输时间最优的基础上,构造了选址问题的数学模型。给出了一种改进遗传算法的求解方法,其中由于适应度函数与各物流中心对应的需求分配情况密切相关,用拉格朗日松弛法来解决对于特定位置的物流中心服务需求分配的子问题。遗传算子采用线性凸组合的杂交方式、强弱两种变异方式以及进化(?滋+λ)选择方式,从而有效地避免算法的早熟现象,可防止其很快收敛到局部最优解。实例求解...
考虑应急设施选址时的成本和应急时间因素,给出了多目标应急设施选址问题的模型,通过设置罚函数将该多约束问题转化成易于计算机求解的简单约束模型,进而在初始解的选取、温度参数的控制、可行解的迭代策略和算法终止条件等方面为之设计了模拟退火算法,并通过仿真证明了该算法的有效性。
Abstract分析了铁路行包运输物流化发展背景及行包运输物流配送的特点,给出了铁路行包基地及配送点选址的数学模型,应用改进的扫描法构造问题尽可能好的初始解,并通过巧妙地设计罚函数、 合理构造邻域及随机选取禁忌长度的一种禁忌搜索算法对初始解优化.计算结果表明, 扫描法和禁忌搜索算法结合的两阶段法,不仅可以得到良好的计算结果,而且具有搜索空间小、求解速度快的优点, 该方法是有效、可行的.

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