已閱讀1頁(yè),還剩70頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、本文在對(duì)現(xiàn)代物流配送系統(tǒng)的背景分析基礎(chǔ)之上,提出了VRPTW問(wèn)題,VRPTW問(wèn)題是個(gè)NP-難問(wèn)題,其算法研究和問(wèn)題求解都具有典型意義。本文對(duì)VRPTW問(wèn)題及其數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了系統(tǒng)分析,構(gòu)建基于聚類(lèi)分析和蟻群算法基礎(chǔ)上的物流配送系統(tǒng)問(wèn)題的研究。首先對(duì)物流配送系統(tǒng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)上的聚類(lèi)分析,從數(shù)據(jù)要素上提煉出本性和類(lèi)別,然后在聚類(lèi)的基礎(chǔ)上引進(jìn)蟻群智能優(yōu)化算法,求得問(wèn)題的全局最優(yōu)解,這種聚類(lèi)基礎(chǔ)上的蟻群優(yōu)化算法,提高優(yōu)化效率,沉淀出本質(zhì)要素,是一種改
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于蟻群的聚類(lèi)算法應(yīng)用研究.pdf
- 應(yīng)用點(diǎn)著色聚類(lèi)改進(jìn)蟻群算法.pdf
- 基于蟻群的文本聚類(lèi)算法的改進(jìn)研究.pdf
- 基于蟻群算法的雙向聚類(lèi)問(wèn)題研究.pdf
- 基于改進(jìn)蟻群算法的PPI網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)方法研究與應(yīng)用.pdf
- 基于蟻群算法的聚類(lèi)研究與應(yīng)用.pdf
- 基于蟻群算法的聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于蟻群算法的混合聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于蟻群優(yōu)化的聚類(lèi)算法的研究.pdf
- 蟻群文本聚類(lèi)算法的研究與應(yīng)用.pdf
- 改進(jìn)蟻群算法及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于蟻群算法的中文本聚類(lèi)研究.pdf
- 蟻群算法的改進(jìn)及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于蟻群算法的網(wǎng)絡(luò)社區(qū)聚類(lèi)算法研究.pdf
- 基于MapReduce框架的蟻群優(yōu)化聚類(lèi)算法設(shè)計(jì)與改進(jìn)研究.pdf
- 蟻群算法研究及其在聚類(lèi)中的應(yīng)用.pdf
- 蟻群算法改進(jìn)及其應(yīng)用研究.pdf
- 基于蟻群優(yōu)化的聚類(lèi)算法分析與研究.pdf
- 基于蟻群算法模糊聚類(lèi)的圖像分割.pdf
- 基于改進(jìn)蟻群算法的車(chē)輛路徑問(wèn)題研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論