刘志勋，帮忙起个个性的名字

本文目录一览

1，帮忙起个个性的名字
2，大儿子名字叫刘志博小儿子要叫什么好
3，谁知道可恶的人这首歌曲那里下载
4，基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究

1，帮忙起个个性的名字

刘志勋

帮忙起个个性的名字

2，大儿子名字叫刘志博小儿子要叫什么好

刘志勋

刘志出

刘痔疮

刘志研。刘志远

刘志伟

大儿子名字叫刘志博小儿子要叫什么好

3，谁知道可恶的人这首歌曲那里下载

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4，基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究

车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，简称VRP）来源于交通运输，由Dantzig[1]于1959年提出，它是组合优化问题中一个典型的NP-hard问题，用于研究亚特兰大炼油厂向各加油站投送汽油的运输路径优化问题，并迅速成为运筹学和组合优化领域的前沿和研究热点，吸引众多学者对其进行研究。通常用图G=(V,E)用来描述该问题[2]，在图G=(V，E)中，V={0,1,2,…,n}，E={(i，j)，i≠j，i，j∈V}，节点1表示仓库（depot），其它节点为客户。每个客户的需求为qi，边(i，j)对应的距离或运输时间或成本为Cij，所有车辆运输能力为Q，车辆从仓库出发，完成运输任务后回到仓库，每个顾客只能接受一次服务，问题的目标函数通常是车辆数和运输成本最小化。由于该问题的复杂性，寻找到一种高效、精确的算法的可能性微乎其微，人们开始尝试利用仿生智能算法求解。蚁群算法是一种新的群体智能启发式优化方法，适合求解车辆路径等组合优化问题。最初由意大利学者Dorigo[3][4]等人提出用于解决旅行商问题，随着研究的不断深入，已经陆续渗透到电子、通讯、车间调度等工程领域。John E. Bell[5]将蚂蚁系统优化的亚启发式方法应用到VRP问题的求解。Silvia[6]探讨了在车辆容量限制条件下的VRP问题，在亚启发式算法基础上提出了CVRP 的蚁群算法，并取得较好的效果。刘志勋[7]等在分析VRP和TSP区别基础上，构造了求解VRP的自适应蚁群算法，提出了近似解可行化的解决策略。蚁群算法由于基本蚁群算法收敛速度慢且易陷于局部最优，很难在较短时间内对大规模VRP求得满意最优解，且该算法极易出现停滞现象，因此有必要对算法进行改进。