物资采购流行性预测问题的蚁群算法
A Colony Algorithm for Commodity Purchase Epidemic Forecast Problem
DOI: 10.12677/AAM.2018.74040, PDF,    国家自然科学基金支持
作者: 罗 亮, 李小平, 张馨文, 周 瑞:西安邮电大学理学院,陕西 西安;罗 明:甘肃临夏市实验小学,甘肃 临夏
关键词: 组合优化蚁群算法下模函数物资采购Combinatorial Optimization Ant Colony Algorithm Submodular Function Materials Procurement
摘要: 物资采购流行性预测是现代物流中的一个重要环节,是一种典型的组合优化问题。为使物流生产达到最佳效果,提出了一种基于下模函数下的蚁群算法,对物资采购中的流行性预测问题作出解答。该蚁群算法结合了贪婪算法是对一般蚁群算法的改进,最后以实验表明该算法在解决物资采购流行性预测问题是有效的。
Abstract: Material procurement epidemic of modern logistics in the forecast is an important topic, and is a typical combinatorial optimization problem. To make the logistics of production to achieve the best results, a colony algorithm solving the problem of purchasing epidemic forecast is presented. This colony algorithm is an improved algorithm that is combined with the greedy algorithm. Finally, experimental results show that algorithm in solving the problem of purchasing epidemic forecast is valid.
文章引用:罗亮, 罗明, 李小平, 张馨文, 周瑞. 物资采购流行性预测问题的蚁群算法[J]. 应用数学进展, 2018, 7(4): 328-333. https://doi.org/10.12677/AAM.2018.74040

参考文献

[1] 罗亮, 贾欣鑫, 何尚录. 求解组合拍卖问题最大值的贪婪算法[J]. 黑龙江科技学院学报, 2008, 18(5): 382-384.
[2] 王书勤, 黄茜. 蚁群算法参数优化设置研究[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2012, 25(2): 262-265.
[3] 李艳灵, 李刚. 基于蚁群算法和粗糙集的信息融合教学评价[J]. 信阳师范学院学报(自然科学版), 2009, 22(4): 624-627.
[4] 陈义保, 姚建初, 钟毅芳, 等. 基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法[J]. 系统工程学报, 2002, 179(5): 476-480.
[5] Sdimanpura, M., Vratb, P. and Shankar, R. (2005) An Ant Algorithm for the Single Row Layout Problem in Flexible Manufacturing Systems. Computers & Operations Research, 32, 583-598. [Google Scholar] [CrossRef
[6] 崔学丽, 马良, 范炳全. 车辆路径问题(VRP)蚂蚁搜索算法[J]. 系统工程学报, 2004, 19(4): 418-422.
[7] 陈昌富, 龚晓南. 启发式蚂蚁算法及其在高填石路堤稳定性分析中的应用[J]. 数学的实践与认识, 2004, 34(6): 89-92.
[8] 闻育, 吴铁军. 基于蚂蚁算法的城域交通控制实时滚动优化[J]. 控制与决策, 2004, 19(9): 1057-1059.
[9] Chen, C.-H. and Ting, C.-J. (2006) An Improved ant Colony System Algorithm for the Vehicle Routing Problem. Journal of Chinese institute of Industrial Engineers, 23, 115-116.
[10] Sviridenko, M. (2004) A Note on Maximizing a Submodular Set Function Subject to Knapsack Constraint. Operation Rrdrstvhi Lryyrtd, 32, 41-43.