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基于自适应大规模邻域搜索算法的带时间窗的车辆路径问题 被引量：5
1
作者 苗国强 于岚 +3 位作者 胡娟娟 赵劼 王璐 竺寒冰 《物流技术》 2015年第11期156-158,173,共4页
引入自适应大规模邻域搜索算法进行带时间窗的车辆路径问题的求解,通过移除和插入规则,分别在客户层级和路线层级上,不断地摧毁和重建解决方案,并通过局部优化策略来提高解的质量,最终得到最优的解决方案。结果表明,相较于传统的启发式... 引入自适应大规模邻域搜索算法进行带时间窗的车辆路径问题的求解,通过移除和插入规则,分别在客户层级和路线层级上,不断地摧毁和重建解决方案,并通过局部优化策略来提高解的质量,最终得到最优的解决方案。结果表明,相较于传统的启发式算法,该算法求解此类问题的速度更快、结果更好。 展开更多
关键词 车辆路径问题 时间窗 自适应大规模邻域搜索算法 毁坏重建原则
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基于神经网络的交通发生量预测研究 被引量：3
2
作者 孙健 陈书恺 竺寒冰 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第2期204-209,共6页
交通发生吸引量预测是交通规划四阶段的首要步骤,其预测结果是城市规划布局及交通设施建设发展的重要依据.为了提高交通发生量预测准确性,利用K-means聚类分析对交通小区进行分组;对同组内样本小区各项土地利用及人口就业指标进行主成... 交通发生吸引量预测是交通规划四阶段的首要步骤,其预测结果是城市规划布局及交通设施建设发展的重要依据.为了提高交通发生量预测准确性,利用K-means聚类分析对交通小区进行分组;对同组内样本小区各项土地利用及人口就业指标进行主成分分析,通过计算主成分载荷率为选择预测影响因素提供依据;针对各组样本分别建立BP神经网络模型,以土地利用和人口数据作为输入变量,小区交通发生量作为输出变量,以大连市城市交通调查数据为例对上述方法进行检验,并与传统回归模型预测结果进行比较.结果表明,在数据预处理基础上建立的BP神经网络模型具有较高预测精度. 展开更多
关键词 预测方法 BP神经网络 交通发生量 聚类分析 主成分分析
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