在线等待 算法问题
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69、易碎物品在线装箱与车辆调度在线算法
本文探讨了物流运输中的两个核心在线问题:易碎物品的在线装箱与车辆调度。针对装箱问题,介绍了任意适配算法及其改进方法——基于类别的ANFr和AFFr算法,并分析了它们的时间复杂度与竞争比性能。对于车辆调度问题,构建了具有可恢复拥堵顶点的在线模型,提出了贪心、重新定位和等待三种基本策略,并在此基础上设计了综合性能更优的简单选择策略。通过理论分析与流程图展示,论证了简单选择策略在动态交通环境下的合理性与高效性,为物流优化提供了可行的算法支持。
空间众包下面向任务需求的在线三类分配策略
目前,有关任务分配的研究主要集中于任务和工作者两种角色,通常假设任务都是同质的,忽略了任务需求和配送地点对任务分配的影响。为解决任务指定配送点附近工作者较少导致移动成本和执行时间过高的问题,提出一种基于贪心的延时匹配算法。一方面,利用任务等待时间获取更多优质工作者以提高分配效果;另一方面,通过自适应阈值和约束条件设置快速筛选匹配对以减小遍历规模并加快分配效率。最后,在不同参数分布下的模拟数据集和真实数据集上对所提出的算法开展实验分析,证明所该方法具有可行性和有效性。0引言。
45、动态随机带时间窗车辆路径问题的多阶段随机规划方法
本文提出了一种针对动态随机带时间窗车辆路径问题(DS-VRPTW)的多阶段随机规划方法,基于蒙特卡罗采样的GSA算法通过近似多阶段决策过程,在不确定环境下优化车辆调度。研究设计了多种等待策略与重定位策略,并引入一种新的Relocation-Only(RO)策略以增强前瞻性。实验表明,在高动态程度和充足离线计算时间下,结合重定位策略的GSA算法显著优于传统确定性方法,尤其在无初始请求的完全动态场景中表现突出。结果验证了随机信息利用和策略设计对动态路径规划的重要性。
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