分步求解切割路径的优化算法研究
配送路线优化
石河子大学毕业论文 题目：节约里程法在新疆国美电器物流配 送路线优化中的应用研究 院（系）：商学院商务管理系 年级： 2008级 专业：物流管理 班级：物流2008（1）班 学号： 姓名：张露露 指导教师：李霞 完成日期： 2012年03月10日 目录 引言 ................................................................................................................................... 1.物流配送概述 ................................................................................................................. 1.1物流配送的概念 ....................................................................................... 1.2物流配送的功能 (3) 1.3物流配送路线优化的意义 (3) 2.新疆国美电器物流配送中心基本概况 (3) 2.1新疆国美电器简介 (3) 2.2新疆国美电器配送中心运作现状及现有路线分析 (4) 2.2.1现有配送路线概况 (5)
2.2.2现有配送路线中存在的问题分析 (6) 3.节约里程法在新疆国美电器物流配送路线优化中的应用研究 (7) 3.1建立VRP模型 (7) 3.1.1物流配送模型 (7) 3.1.2节约里程法的基本理论 (7) 3.1.3新疆国美电器物流配送中心VRP模型的建立 (9) 3.2模型求解 (9) 3.3配送路线优化 (10) 3.4配送路线优化前后比较分析及思考 (16) 3.4.1优化前后比较分析 (16) 3.4.2节约里程法的思考 (16) 4.新疆国美电器物流配送中心配送路线优化对策分析 (18) 4.1完善物流配送体系，加强物流运作标准化 (18) 4.2构建物流信息系统平台，降低配送成本 (18) 4.3合理安排配送排程，减少不必要的配送路线 (18) 4.4优化配送资源，提高物流配送效率 (19) 结束语 (20) 致谢 (21) 参考文献 (22) 摘要 配送作为物流活动中直接与消费者相连的环节，在企业的物流成本中，配送成本占了相当高的比例。配送线路安排的合理与否对配送速度、成本、效益影响很大，特别是多用户配送线路的确定更为复杂。 正确合理地安排车辆的配送线路，实现合理的线路运输，可以有效地节约运输时间，
车辆路径优化问题的均衡性
!""#$%%%&%%’( )#$$&***+,#清华大学学报-自然科学版. /012345678329-":2;0<:5.= *%%>年第(>卷第$$期 *%%>=?@A B(>=#@B$$ +C,+C $C(’&$C(D 车辆路径优化问题的均衡性 但正刚=蔡临宁=杜丽丽=郑力 -清华大学工业工程系=北京$%%%D(. 收稿日期E*%%’&%>&%F 基金项目E国家自然科学基金资助项目-F%*%$%%D. 作者简介E但正刚-$C F D&.=男-汉.=重庆=博士研究生G 通讯联系人E蔡临宁=副教授=H&I72A E:72A3J K1234567B
物流配送中几种路径优化算法
捕食搜索算法 动物学家在研究动物的捕食行为时发现，尽管由于动物物种的不同而造成 的身体结构的千差万别，但它们的捕食行为却惊人地相似.动物捕食时，在没有 发现猎物和猎物的迹象时在整个捕食空间沿着一定的方向以很快的速度寻找猎物.一旦发现猎物或者发现有猎物的迹象，它们就放慢步伐，在发现猎物或者有 猎物迹象的附近区域进行集中的区域搜索，以找到史多的猎物.在搜寻一段时间 没有找到猎物后，捕食动物将放弃这种集中的区域，而继续在整个捕食空间寻 找猎物。 模拟动物的这种捕食策略，Alexandre于1998提出了一种新的仿生计算方法，即捕食搜索算法(predatory search algorithm, PSA)。基本思想如下：捕食 搜索寻优时，先在整个搜索空间进行全局搜索，直到找到一个较优解;然后在较 优解附近的区域(邻域)进行集中搜索，直到搜索很多次也没有找到史优解，从 而放弃局域搜索;然后再在整个搜索空间进行全局搜索.如此循环，直到找到最优解(或近似最优解)为止，捕食搜索这种策略很好地协调了局部搜索和全局搜索 之间的转换.目前该算法己成功应用于组合优化领域的旅行商问题(traveling salesm an problem )和超大规模集成电路设计问题(very large scale integrated layout)。 捕食搜索算法设计 (1)解的表达 采用顺序编码，将无向图中的，n一1个配送中心和n个顾客一起进行编码.例如，3个配送中心，10个顾客，则编码可为:1一2一3一4一0一5一 6一7一0一8一9一10其中0表示配送中心，上述编码表示配送中心1负 贡顾客1,2,3,4的配送，配送中心2负贡顾客5,6,7的配送，配送中心3负贡顾 客8,9,10的配送.然后对于每个配送中心根据顾客编码中的顺序进行车辆的分配，这里主要考虑车辆的容量约束。依此编码方案，随机产生初始解。 (2)邻域定义 4 仿真结果与比较分析(Simulation results and comparison analysis) 设某B2C电子商务企业在某时段由3个配送中心为17个顾客配送3类商品，配送网络如图2所示。
改进节约法下的物流配送路径优化问题
改进节约法下的物流配送路径优化问题 作者：天天论文网日期：2016-3-16 10:21:38 点击：3 摘要：为满足现实生活中一些客户在物流配送过程中的时间要求，在节约法的基础上加入了客户对时间的约束，提出改进的节约法，构建模型，提出模型假设和约束条件，列出目标函数，并给出求解过程，以阜新市A 蔬菜批发中心为例进行分析，提出优化方案.结果表明，此种方法能够在满足关于时间约束的情况下有效的节约配送时间，缩短配送距离，进而节约成本.这种方法优化了之前的路径优化方法，加入了时间约束，更具有现实意义，有助于此类路径问题的求解. 关键词：车辆路径问题；节约法；改进节约法；时间窗；物流配送 0 引言节约法作为一种经典的启发式算法，在求解小规模车辆运输路线优化问题上存在一定优势.但在实际生活中，有一些商品如生鲜等需要在一定的时间内送到客户手中，为了满足客户实际需求，将商品及时、准确、高效、经济地将配送到，还要考虑客户对服务时间的要求[1].所以，不能利用节约法直接求解配送车辆路径优化问题.因此，为解决此类问题，提出改进的节约法，不仅考虑配送的总路程还考虑配送的时间约束，即能够满足实际问题中客户对于配送时间的要求.1 模型构建本文中要解决的配送线路的优化问题是典型的起点和终点相同的单车场非满载有时间窗约束的车辆路径优化问题，即在满足车辆容量限制、货物需求量要求、时间限制、运输里程限制等约束条件的前提下，以某配送中心为据点，组织合适的行车路线，使配送车辆可以有序的通过一系列的需求量和位置已知的目标顾客，并达到一定的目标.1.1 模型假设及约束条件设立如下模型假设[2-4]：（1）配送中心以及每个客户的所在地理位置是确定的；（2）已知每个客户的需求量和时间约束；（3）已知配送车辆规格；（4）在配送方案中的每一条配送路径上，每个客户的需求量总和不能超过配送车的总装载容量限制；（5）每一客户所需求商品由一辆配送车进行配送；（6）在配送中心能力范围内安排配送，配送车辆数目不超过配送中心车辆总数目；（7）配送车辆需从配送中心出发，结束配送后要返回配送中心；（8）满足客户是对配送时间的要求.1.2 模型描述a0 为配送中心顶点，ai 为第i 个客户的需求点，其中（i=1,2,…,M）.配送中心有k 辆配送车，每台车辆的载容量为bk（k=1,2,…,K），每辆车装载的商品箱数不能超过其最大装载容量.每个客户的需求量为ri，客户i 到客户j 的运输距离为dij，配送中心到客户i 的距离为doi，每一段距离的运输都会产生一定的配送成本，α为单位距离的运输配送费用.要求配送车辆在客户要求的时段完成配送任务，目标函数为总成本最小[5-6].将模型中的参数和相关变量进行如下定义： a0 为配送中心顶点；ai 为第i 个需求点；α为单位距离所花费的运输配送费用；M 为客户数目的集合；dij 为客户i 到客户j 之间的距离；ri 为第i 个客户的货物需求箱数；K 为配送中心的车辆数；bk 为第k 辆配送车所装载的箱数；sij 为客户i 和客户j 之间路程的节约量；ETi 为允许配送车辆到达客户i 的最早时间；LTi 为允许配送车辆到达客户i 的最晚时间；Tij 为配送车辆从客户i 到客户j所用行驶时间；RTi 为配送车辆到达客户i 的时间；WTi 为配送车辆离开客户i 的时间；UT 为配送车辆途中货物卸货时间；β为违反客户所规定的送货时间而产生的单位惩罚成本系数；θ为运输盈利的系数，元/吨/公里.为了满足客户i 对于配送时间的约束条件，配送车辆抵达客户的时间RTi 应满足ETi≤RTi≤LTi，那么配送车辆到达下一个客户j 的时间即为： RTi=WTi+UT+Tij.如果令CTj 为将客户i 与客户j 纳入同一配送路径后，配送车辆到达客户j 的时间变化量，则CTj=RTi+UT+Tij-RTj，其中RTi=Toi.CTj>0为配送车辆到达客户j 的时间延后，CTj=0 为配送车辆抵达客户j 的时间没有发生变化，CTj<0 为配送车辆提前到达客户j.为了方便对问题的描述，设b 为在同一条线路上客户j 和客户j 以后的各个客户，Δj-为配送车辆到达客户j 且均不违反客户j 后面各客户时间约束所允许的最大时间提前量，Δj-=min{RTb-ETb}；Δj+为配送车辆到达客户j 且客户j 后面各点的时间都没有超过最大延迟量，Δj+=min{LTb-RTb}.▽j-定义为线路上客户j 后各点均不需要等待时，到达客户j的时间提前量，▽j-≤Δj-；定义▽j+为线路上客户j后各点均不违反时间约束的到达客户j 的时间延迟量，▽j+≤Δj+.为了方便模型的建立，将二进制变量作如下定义：上述模型的表述如下，式（1）为目标函数，为配送总费用最少，其中第一项为运输成本，第二项为惩罚成本；式（2）
时间窗车辆路径问题【带有时间窗约束的车辆路径问题的一种改进遗传算法】
系 统 管理学报 第１９卷 不同，文献［６］中１００，本文３０；③文献［６］中没有给出２０次求解中有多少次求得最优解，本文算法在软硬２种时间窗下，求得最优解的概率分别为９０％和７５％。由此可以看出本文算法具有较快的收敛速度和较高的稳定性。 表２实例ｌ。软时间窗下算法运行结果 第２个实例［６］，该问题有８个客户，顾客的装货或卸货的时间为Ｔｉ，一般将ｔ作为车辆的行驶时间的一部分计算费用，ｇｆ和［ｎ，，６ｉ］的含义同前，具体数据见表４。这些任务由仓库发出的容量为８ｔ的车辆来完成，车辆行驶速度为５０，仓库以及各个顾客之间的距离见表５。 ６），达到最优解的概率为８０％，其最终结果与文献［６］中相同最优解其费用值为９１０，对应的子路径
为（Ｏ一３一ｌ一２—０）、（Ｏ一６—４一Ｏ）、（Ｏ一８—５—７一Ｏ）。然而，文献 ［６］是在ｍａｘｇｅｎ＝５０、ｐｏｐｓｉｚｅ一２０的情况下，达到最优解的概率为６７％。这又说明了本文算法的有 效性。 表６实例２的算法运行结果 ４ 结语 尽管用带有子路径分隔符的自然数编码作为遗传算法解决ＶＲＰＴＷ问题的编码方式有其优点，但缺陷也是显而易见的，为了弥补该缺陷，本文去掉了 子路径中的分隔符，并采用Ｓｐｌｉｔ作为解码方式，就此设计了求解ＶＲＰＴＷ的遗传算法，并进行了数值试验的对比分析，试验结果表明，该算法是十分有
效的。参考文献 ＤａｎｔｚｉｑＧ，Ｒａｍｓｅｒ Ｊ．Ｔｈｅｔｒｕｃｋｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍ ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｃｉｅｎｃｅ，１９５９，１３（６）８０一９１． 谢秉磊，李军，郭耀煌．有时间窗的非满载车辆调 度问题的遗传算法［Ｊ］．系统工程学报，２０００，１５ （３）２９０一２９４． 宋伟刚，张宏霞，佟玲．有时间窗约束非满载车辆调度问题的遗传算法［Ｊ］．系统仿真学报，２００５，１７ （１１）２５９３—２５９７． 刘诚，陈治亚，封全喜．带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法
动态路径优化算法及相关技术
》本文对在GIS（地理信息系统）环境下求解动态路径优化算法及相关技术 进行了研究。最短路径问题是网络分析中的基本的问题，它作为许多领域中选择 最优值的一个基本却又是一个十分重要的问题。特别是在交通诱导系统中占有重 要地位。本文分析了GIS环境下动态路径优化算法的特点，对GIS环境下城市 路网的最优路径选择问题的关键技术进行了研究和验证。 》考虑现实世界中随着城市路网规模的日益增大和复杂程度不断增加的情况，充分利用GIS 的特点，探讨了通过限制搜索区域求解最短路径的策略，大大减少了搜索的时间。 》另一方面，计算机技术的进步，地理信息系统(GIS)得到了飞速的发展。地理信息系统是采集、存储、管理、检索、分析和描述整个或部分地球表面与空间地理分布数据的空间信息系统。它是一种能把图形管理系统和数据管理系统有机地结合起来的信息技术，既管理对象的位置又管理对象的其它属性，而且位置和其它属性是自动关联的。它最基本的功能是将分散收集到的各种空间、非空间信息输入到计算机中，建立起有相互联系的数据库。当外界情况发生变化时，只要更改局部的数据，就可维持数据库的有效性和现实性[3][4]，GIS为动态路径优化问题的研究提供了良好的环境。目前GIS带动的产业急剧膨胀，已经应用到各个方面。网络分析作为地理信息系统最主要的功能之一，在电子导航、交通旅游、城市规划以及电力、通讯等各种管网、管线的布局设计中发挥了重要的作用[5]。文献[6][7]说明了GIS 在城市道路网中的应用情况。而路网分析中基本问题之一是动态路径优化问题。所谓动态路径，不仅仅指一般地理意义上的距离最短，还可以应用到其他的参数，如时间、费用、流量等。相应的，动态路径问题就成为最快路径问题、最低费用问题等。 》GIS因为其强大的数据分析功能、空间分析功能,已被广泛应用于各种系统中与空间信息有密切关系的各个方面.各种在实际中的系统如电力系统，光缆系统涉及到最佳、最短抢修等问题都可以折合到交通网络中来进行分析，故而交通网络中最短路径算法就可以广泛的应用于其它很多的最佳、最短抢修或者报警系统中去[5]。最短路径问题是GIS网络分析功能的应用。最短路径问题可分为单源最短路径问题及所有节点间最短路径问题，其中单源最短路径更具有普遍意义[9]。 》2.1地理信息系统的概念 地理信息系统（Geographical Information System,简称GIS）是一种将空间位置信息和属性数据结合在一起的系统，是一种为了获取、存储、检索、分析和显示空间定位数据而建立的计算机化的数据库管理系统（1998年，美国国家地理信息与分析中心定义）[4]。这里的空间定位数据是指采用不同方式的遥感和非遥感手段所获得的数据，它有多种数据类型，包括地图、遥感、统计数据等，它们的共同特点都有确定的空间位置。地理信息系统的处理对象是空间实体，其处理过程正是依据空间实体的空间位置和空间关系进行的[25]。地理信息系统的外在表现为计算机软硬件系统，其内涵却是由计算机程序和地理数据组织而成的地理空间信息模型。当具有一定地理学知识的用户使用地理空间分析非空间分析等处理工具输入输出GIS数据库信息系统时，他所面对的数据不再是毫无意义的，而是把客观世界抽象为模型化的空间数据。用户可以按照应用的目的观测这个现实世界模型的各个方面的内容，取得自然过程的分析和预测的信息，用于管理和决策，这就是地理信息系统的意义。一个逻辑缩小的、高度信息化的地理系统，从视觉、计量和逻辑上对地理系统在功能上进行模拟，信息流动以及信息流动的结果，完全由计算机程序的运行和数据的变换来仿真。地理学家可以在地理信息系统支持下提取地理系统各个不同侧面、不同层次的空间和时间特征，也可以快速地模拟自然过程演变成思维过程的结果，取得地理预测或“实验”的结果，选择优化方案，用于管理与决策[26]。 一个完整的GIS主要有四个部分构成，即计算机硬件系统、计算机软件系统、地理数据（或空间数据）和系统管理操作人员。其核心部分是计算机系统（硬件和软件），地理数据反映
2017年肩凝证中医临床路径优化改进措施
2017年肩凝证中医临床路径优化改进措施2017年我科共出院肩凝证病人53人入选临床路径者，平均住院日<14天，变异退出临床路径0人，总有效率100%。平均住院天数13.5天。 为更好的发挥中医药特色，提高中医临床疗效，提高中医治疗率，确保我科重点专科建设顺利进行，按照重点专科建设发展规划的要求，根据我科的实际情况，特制定我科发挥中医药特色优势和提高中医临床疗效的具体措施如下： 1、增加中药的使用率:肩凝证验方汤剂口服、外敷，中成药使用。 2、积极开展中医特色技术。发挥我科电针、温针灸、穴位灸法、推拿、外敷中药七厘活血散、穴位贴敷、中药熏蒸、中药蒸气浴、火罐、牵引、蜡疗、小针刀松解、内热针等优势技术。 3、收集整理古典与现代文献，挖掘祖国医学治疗肩凝证治疗方法，做好临床研究文献资料准备工作。 4、加强我科名老中医学术思想及临床实践在解决肩凝证治疗难 点中的应用，提高辩证准确率、完善治疗流程，积极开展名老中医专家师承工作。在科室内选择基础扎实且自愿的医生在名老中医专家愿意的情况下进行师承工作。平时请名老中医专家进行查房指导。 5、组合疗法:单一的治疗方法临床疗效欠佳，临床上我们进行技术创新，实行组合疗法取得较好疗效：传统中医间的组合疗法:针灸、推拿、牵引、中药外敷、中药内服、中药熏蒸结合各种物理治疗进行
组合治疗 6、继承中医理论，结合现代技术手段，进行大样本、多中心的随机对照临床研究，优选出最佳的治疗方案及其适应证范围，进而提出较为科学的、符合临床实践的中医新理论体系初步设想 7、建立早期预警机制 1）早期发现、早期治疗是肩凝证防治的基本原则 2）建立肩凝证流行病学数据库 3）通过验证、完善、储备，作为整个肩凝证预防体系的重点，最终形成形成规范、科学、完备的肩凝证预防、诊疗体系。 8、加强中医基础知识的学习，参照经方、验方，提高自身中医辨证施治能力，并通过饮食之四气五味等对病人进行健康宣教。 9、对本科室医务人员进行病案质量教育及培训，认真学习《中医病历书写规范》，提高病历内涵质量。 10、每份病历做到很好医患沟通，告知患者注意事项，提出二级预防方案。 11、对退出临床路径的病历要做全面分析，并做康复评定。 12、加强中医药的学习，提升中药治疗研究水平。 13、加强诊疗方案的学习，做好肩凝证患者各阶段的康复评定工作。 14、加强肩凝证中医诊疗方案的学习及临床路径执行情况的培训。 针灸康复科 2017-12-30
matlab 蚁群算法 机器人路径优化问题
用ACO 算法求解机器人路径优化问题 4.1 问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 4.2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士在文献[30]中给出改进模型（ACS），文中 改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。 Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。 蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图 2-1 所示，AE 之间有
路径优化的算法
摘要 供货小车的路径优化是企业降低成本,提高经济效益的有效手段,供货小车路径优化问题可以看成是一类车辆路径优化问题。 本文对供货小车路径优化问题进行研究，提出了一种解决带单行道约束的车辆路径优化问题的方法。首先，建立了供货小车路径优化问题的数学模型，介绍了图论中最短路径的算法—Floyd算法，并考虑单行道的约束，利用该算法求得任意两点间最短距离以及到达路径，从而将问题转化为TSP问题，利用遗传算法得到带单行道约束下的优化送货路线，并且以柳州市某区域道路为实验，然后仿真，结果表明该方法能得到较好的优化效果。最后对基本遗传算法采用优先策略进行改进，再对同一个供货小车路径网进行实验仿真，分析仿真结果，表明改进遗传算法比基本遗传算法能比较快地得到令人满意的优化效果。 关键字:路径优化遗传算法 Floyd算法
Abstract The Path Optimization of Goods Supply Car is the effective way to reduce business costs and enhance economic efficiency.The problem of the Path Optimization of Goods Supply Car can be seen as Vehicle routing proble. This paper presents a solution to Vehicle routing proble with Single direction road by Researching the Way of Path Optimization of Goods Supply Car. First, This paper Establish the mathematics model of Vehicle routing proble and introduced the shortest path algorithm-Floyd algorithm, then taking the Single direction road into account at the same time. Seeking the shortest distance between any two points and landing path by this algorithm,then turn this problem in to TSP. Solving this problem can get the Optimize delivery routes which with Single direction road by GA,then take some district in the state City of LiuZhou road as an example start experiment.The Imitate the true result showed that this method can be better optimize results. Finally improving the basic GA with a priority strategy,then proceed to imitate the true experiment to the same Path diagram. The result expresses the improvement the heredity calculate way ratio the basic heredity calculate way can get quickly give satisfaction of excellent turn the result. Keyword: Path Optimization genetic algorithm Floyd algorithm
优化营商环境建议对策
优化营商环境建议对策 （一）推进精细化管理，政府服务要从“店小二”升级为“企业经纪人”。政府政策制定和实施部门要从“店小二”的角色转变为“企业经纪人”的角色，对接上级政策导向，以企业视角思考服务，融入式精细化管理。 一是发布政策的同时要更多地提供政策解读，通过更多媒体和渠道来宣传乃至是路演推广；二是政府工作人员要掌握所负责区域内企业的特点和发展方向，加强为企业匹配各类要素的意识和能力。三是整合工商税务等企业的经营情况的大数据，通过智能分析手段，对符合政策条件的企业，主动提示和询问，做好相关政策与企业的对接与落地。 （二）因地制宜，形成产业集群效应。各街镇园区要因地制宜，明确地区产业发展的目标和特色，重点行业政策及时调整，政税体制与行业变化发展相配合，充分发挥民营企业的自主积极性，全力推动民营经济高质量发展。 一是探索产业发展规划。利用自身区位优势和资源特点，探索可行的产城融合体系，培育和创建品牌名片，打造一个有自身特色的产业集群。二是加强基础设施建设。在产业升级初期就将业态周边交通
问题、供电供水保障进行同步配套调整，以强化产业发展根基，创造良好的营商环境。三是配套专业服务机制。契合企业转型路径，引导商业街区特色发展，加速聚集优化。将优质服务打造成为园区招商的金字招牌，特别是针对历史遗留的工业企业，更可变被动为主动，帮助其开展转型过程中的定位招商，盘活资产使用效率。 （三）多渠道扩大土地储备，为民营经济发展提供要素支撑。要充分发挥市场主体园区运营商的作用，规范园区招商、运营，提供土地的有效供给。通过对存量企业排摸，充分利用政策支撑，激活、释放存量土地资源。要加大低效、空闲土地资源的二次配置、调整，一方面引导、协调多家企业共享、共用存量工业厂区，提高现有厂区资源的利用效率。 另一方面通过政策支撑，提高厂区容积，改造、扩建旧厂区，提升单位土地利用效率。对不符合环保、财税、产业政策要求的企业关停并举，淘汰一批，盘活一批。严格遵守、依照法律、法规，多管齐下，激活、释放存量土地资源，提高土地开发建设效率，为民营经济健康、持续发展提供充足土地要素支撑。 （四）转变执法理念，完善执法手段。一是政府安全、消防、环境执行部门实施联合检查、企业集中接待，避免轮流上门造成频次过高，干扰企业正常经营；二是大力发展和引进第三方服务机构，为企
基于蚁群算法的路径规划
MATLAB实现基于蚁群算法的机器人路径规划 1、问题描述 移动机器人路径规划是机器人学的一个重要研究领域。它要求机器人依据某个或某些优化原则(如最小能量消耗，最短行走路线，最短行走时间等)，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。机器人路径规划问题可以建模为一个有约束的优化问题，都要完成路径规划、定位和避障等任务。 2 算法理论 蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACA），最初是由意大利学者Dorigo M. 博士于1991 年首次提出，其本质是一个复杂的智能系统，且具有较强的鲁棒性，优良的分布式计算机制等优点。该算法经过十多年的发展，已被广大的科学研究人员应用于各种问题的研究，如旅行商问题，二次规划问题，生产调度问题等。但是算法本身性能的评价等算法理论研究方面进展较慢。 Dorigo 提出了精英蚁群模型（EAS），在这一模型中信息素更新按照得到当前最优解的蚂蚁所构造的解来进行，但这样的策略往往使进化变得缓慢，并不能取得较好的效果。次年Dorigo 博士给出改进模型（ACS），文中改进了转移概率模型，并且应用了全局搜索与局部搜索策略，来得进行深度搜索。Stützle 与Hoos给出了最大-最小蚂蚁系统（MAX-MINAS），所谓最大-最小即是为信息素设定上限与下限，设定上限避免搜索陷入局部最优，设定下限鼓励深度搜索。蚂蚁作为一个生物个体其自身的能力是十分有限的，比如蚂蚁个体是没有视觉的，蚂蚁自身体积又是那么渺小，但是由这些能力有限的蚂蚁组成的蚁群却可以做出超越个体蚂蚁能力的超常行为。蚂蚁没有视觉却可以寻觅食物，蚂蚁体积渺小而蚁群却可以搬运比它们个体大十倍甚至百倍的昆虫。这些都说明蚂蚁群体内部的某种机制使得它们具有了群体智能，可以做到蚂蚁个体无法实现的事情。经过生物学家的长时间观察发现，蚂蚁是通过分泌于空间中的信息素进行信息交流，进而实现群体行为的。 下面简要介绍蚁群通过信息素的交流找到最短路径的简化实例。如图2-1 所示，AE 之间有两条路ABCDE 与ABHDE，其中AB，DE，HD，HB 的长度为1，BC，CD 长度为0.5，并且，假设路上信息素浓度为0，且各个蚂蚁行进速度相同，单位时间所走的长度为1，每个单位时间内在走过路径上留下的信息素的量也相同。当t=0时，从A 点，E 点同时各有30 只蚂蚁从该点出发。当t=1，从A 点出发的蚂蚁走到B 点时，由于两条路BH 与BC 上的信息素浓度相同，所以蚂蚁以相同的概率选择BH 与BC，这样就有15 只蚂蚁选择走BH，有15 只蚂蚁选择走BC。同样的从E 点出发的蚂蚁走到D 点，分别有15 只蚂蚁选择DH 和DC。当t=2 时，选择BC 与DC的蚂蚁分别走过了BCD 和DCB，而选择BH 与DH 的蚂蚁都走到了H 点。所有的蚂蚁都在所走过的路上留下了相同浓度的信息素，那么路径BCD 上的信息素的浓度是路径BHD 上信息素浓度的两倍，这样若再次有蚂蚁选择走BC 和BH 时，或选择走DC 与DH 时，都会以较大的概率选择信息素浓度高的一边。这样的过程反复进行下去，最短的路径上走过的蚂蚁较多，留下的信息素也越多，蚁群这样就可以找到一条较短的路。这就是它们群体智能的体现。 蚁群算法就是模拟蚂蚁觅食过程中可以找到最短的路的行为过程设计的一种仿生算法。在用蚁群算法求解组合优化问题时，首先要将组合优化问题表达成与信息素相关的规范形式，然后各个蚂蚁独立地根据局部的信息素进行决策构造解，并根据解的优劣更新周围的信息素，这样的过程反复的进行即可求出组合优化问题的优化解。 归结蚁群算法有如下特点： （1）分布式计算：各个蚂蚁独立地构造解，当有蚂蚁个体构造的解较差时，并不会影响整体的求解结果。这使得算法具有较强的适应性； （2）自组织性：系统学中自组织性就是系统的组织指令是来自系统的内部。同样的蚁
粒子群优化算法车辆路径问题
粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题，一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车，容量均为1，由这三辆车向7个需求点配送货物，出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======， 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程，求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离，用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径，就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群，将初始的适应值作为每个粒子的个
行政信息网络公开的优化措施与完善路径
行政信息网络公开的优化措施与完善路径 在互联高速发展的今天，为提高行政效率和保障公民知情权，络平台日渐成为行政信息公开的主要渠道和途径。然而实践中，络平台信息公开的质量良莠不齐，从整体上看不甚理想，这势必会影响到行政法治目标的实现。有鉴于此，笔者将主要探讨络平台行政信息公开的优化与完善问题。互联是行政信息公开的首要平台 络平台的行政信息公开覆盖面广且信息发布及时。在信息化时代背景下，互联已经成为人们日常工作和生活的一部分，广泛渗透于各个环节和细节，充分利用互联信息技术优势，将它融入现代行政管理之中，会带来事半功倍的效果。络平台公开行政信息具有容量大、覆盖面广传播速度快、便捷直观等特点，既可以减轻行政部门的政务管理负担，又能更好地为公众提供及时优质的便民服务。 络平台的行政信息公开有助于提升行政部门的管理效能。将互联传播交流信息的技术优势同现代行政的管理与服务职能相结合，将会大大降低行政部门的管理成本，节省大量的人力、物力和财力，使得行政部门有限的资源得到更充分的利用，从而更好地实施公共管理和为公众提供服务。因此，政府信息公开的发展促进政府施政理念、管理能力和管理水平的全面提升。 络平台的行政信息公开有助于更好地保障公众的知情权和监督权。在法治时代，政府应时刻牢记为民众服务的宗旨，并将其权力行使的全过程置于民众的监督下。因而，法治政府应当是阳光下的政府。基于此，通过络平台公开行政信息，恰恰就是将行政权力运作放诸于民众视野下的一种有效形式，互联平台基础上的民众监督视野更为宽广，投射出的阳光热力也更为强烈，照亮晒出每一处行政权力行使的角落，既可保证行政权力的运作朝着正确的轨道行进而不逾矩，又可使民众对公共事务增进了解，从而更好地维护自身权益。 络平台的行政信息公开有助于提高公开信息的质量。现实生活中，行政部门往往会基于这种或那种考虑，不愿意公开某些公众较为关注的信息，或者即使公布也是避重就轻，关键信息却一笔带过，不能满足公众对某些行政信息的需求。然而，如果行政部门借助其络平台来公开行政信息，一方面，这种透明有力的监督，像悬于其头顶的达摩克利斯之剑，时时督促其谨慎行权，提高公开行政信息的质量;另一方面，互联的公开、及时、互动的特点，公众也会不时地为行政部并要求行政部门做出相应的、直接指出行政信息公开当中的失误和不足，门纠偏，让人满意的行动回应，这种有效的良好沟通反馈平台是行政信息公开富有成效的形式保障。行政信息络公开的不足之处 公开的行政信息不能及时全面反应公众的紧迫关切。首先，大多络平台公开的行政信息质量不高，突出体现为公众迫切关注的信息公开不全面、不具体、不深入，而公众关注点不高、利益相关不大的信息却大量充斥着站的版面，以至于要想从中找到有价值的、想了解的行政信息都很困难，而且不同的行政部门站公开行政信息的标准、程度和水平不一。其次，就是在行政部门络平台公开的信息
供应链环境下的库存优化路径探析
供应链环境下的库存优化路径探析 钱芝网 摘要：供应链环境下库存管理的最高理想是在不增加成本或不降低响应的情况下，减少必要的供应链库存，实现库存管理与控制的最优化。本文从分析供应链环境下库存管理存在的问题入手，阐述了供应链环境下库存管理的特点，探讨了实施供应链库存优化管理的方法和途径。 关键词：供应链库存优化 库存是指处于储存状态或运输过程中，为了应付不确定需求而储备的物品。合理的库存不但能够保证生产和销售的连续性，提高资金的周转率，降低市场风险和物流成本，更重要的是能够提高服务水平，增强竞争力。然而，由于市场需求的多变性、零售商和供应商的博弈以及库存管理与控制手段的简单化等因素的影响，库存管理非常复杂，充满了许多不确定性，能够将库存管理得好的企业为数甚少，许多企业的管理者都“谈库色变”，甚至有人将其称之为“一个魔”。因此，加强库存的优化管理已经成为企业当前需要慎重对待和亟待解决的首要问题。那么，供应链环境下企业如何优化库存管理呢？对此问题，笔者探讨如下。 一、供应链环境下库存管理的特点 供应链环境下的库存管理与传统的库存管理有许多不同之处，大致说来，有如下几个特点： 1．供应链非常强调对物流的一体化管理，它始终从全局上把握物流的各项活动，实现整个供应链的库存水平最低。为此，供应链各个环节的活动应是同步进行的。 2．供应链环境下库存管理目标的实现，是以供应链成员企业信息的准确、快速传递为基础的。因此，特别强调信息的集成化管理，通过信息的集成，使供应链成员不仅能够及时有效的获得其客户的需求信息，以减少供应链成员企业所持有的缓冲库存，而且能对信息做出及时响应，缩短了从订货到交货的时间间隔，简化了作业过程，提高了效率和服务水平。 3．供应链是由多个、多类型甚至多国企业组成的一个开放的系统，并且这个系统还会随着市场的变化不断地进行动态更新，加之，每个成员企业都有自己的库存控制目标和相应的策略，因此，供应链环境下的库存管理较之传统的库存管理充满了更多的复杂性和多变性。 4．供应链环境下，库存是一种平衡机制，追求零库存是供应链库存优化的最终目标。各成员企业应站在战略合作伙伴关系的高度，进行业务流程重组，改变基于传统职能管理、面向权力分割的运营模式，建立以流程为中心的、面向市场和客户的高效的供应链运作体系，通过业务流程的有效联接，共同分享需求和当前存货水平的信息，使得供应链的库存总量大幅降低，减少基金占用和库存维持成本，实现共同管理库存的目标。 二、供应链环境下库存管理存在的主要问题 1．供应链整体意识不强。 供应链库存管理目标的实现需要各成员企业通力合作，共同努力。由于供应链成员企业