论文研究-车辆调度问题的分派启发式算法.pdf下载

weixin_39821051 2020-01-19 11:30:21

论文研究-车辆调度问题的分派启发式算法.pdf,

对有时间窗的车辆调度问题进行了分析，提出了以分派为基础的启发式算法．算法中讨论了如何完成任务所需要的车辆数，定义了两种分派费用，设计了在分派过程中安排线路的方法，并用实例进行了验证．最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论．

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论文研究-车辆调度问题的分派启发式算法.pdf, 对有时间窗的车辆调度问题进行了分析，提出了以分派为基础的启发式算法．算法中讨论了如何完成任务所需要的车辆数，定义了两种分派费用，设计了在分派过程中安排线路的方法，并用实例进行了验证．最后对算法的适用性及进一步应用进行了讨论．

城市配送与车辆管理面临着需求与供应不相匹配、需求的时效性和随机性越来越强、车辆利用率低的实际情况。针对该问题提出了在不考虑城市各路段拥堵的情况下的需求驱动下的城市配送车辆动态调度模型。该模型首先用客户订单分类法和自组织特征映射神经网络（SOFM）对客户订单聚类，聚类后确定各个组别的服务优先级；再采用“分派-节约启发式算法”寻找城市配送车辆动态调度问题的满意解。通过Matlab和Lingo软件对实际算例进行数值分析，验证了“需求驱动下的城市配送车辆动态调度模型”对于降低运作成本、缩短运作时间以及减少延期到货等方面具有一定的作用。

本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时不作补充，以后有时间就补。至于究竟哪个模型更好，需要用数据来验证，还有求解方法也不唯一，比如指派问题，你可以用线性规划OR动态规划OR整数规划OR图与网络方法来解。总的来说，常用主成分分析来降维，综合评价的方法有因子分析法、层次分析法、....，用蒙特卡罗方法来随机模拟求解；...

注：本文由ChatGPT与Claude联合生成77、IvySyn: Automated Vulnerability Discovery in Deep Learning Frameworks我们提出了IvySyn，这是第一个能够完全自动发现深度学习（DL）框架中内存错误漏洞的框架。IvySyn利用本地API的静态类型特性，自动执行基于变异的类型感知模糊测试，以对低级内核代码进行测试。给定一组触发本...

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