2) SVRP
随机性车辆路径问题
3) vehicle routing problem stochastic demand tabu search
车辆路径问题随机需求禁忌搜索算法
4) vehicle routing problem(VRP)
车辆路径问题
1.
A novel hybrid particle swarm optimization(PSO) algorithm for vehicle routing problem(VRP) was proposed.
将粒子群优化算法与模拟退火算法结合,提出了一种求解车辆路径问题的混合粒子群算法。
2.
This paper presents several typical models of vehicle routing problem(VRP),and gives the today s different heuristic algorithms,and summarizes advantage or disadvantage of these algorithms, and then indicate that the research area of VRP will extend to supply chain s aspect.
本文阐述了车辆路径问题(VRP)的几种典型的模型和常见算法,分析了这些算法用于计算车辆路径问题的优缺点,并指出了VRP的研究范围还需向范围更广的供应链方向扩展。
3.
The vehicle routing problem(VRP)with capacity restrictions was described.
描述了带有能力约束的车辆路径问题（ＶＲＰ），在预先不固定车辆数的情况下，把聚类和排序有机地结合起来，并用遗传算法和３ｏｐｔ算法相结合的混合算法对问题进行求解，实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意
5) vehicle routing problem
车辆路径问题
1.
A genetic algorithm for the open vehicle routing problem with soft time windows;
求解带软时间窗的开放式车辆路径问题的遗传算法
2.
Modified NSGAII algorithm for vehicle routing problem in logistics;
基于NSGA Ⅱ的物流配送中车辆路径问题研究
3.
Heuristic genetic algorithm of vehicle routing problem with time windows;
带时间窗车辆路径问题的启发式遗传算法
6) Vehicle Routing
车辆路径问题
1.
A Genetic Algorithm for the Capacitated Open Vehicle Routing Problem;
求解带装载能力限制的开放式车辆路径问题的遗传算法
2.
A heuristic algorithm for vehicle routing;
车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法
3.
Taking backhaul into consideration in the haul process,the vehicle routing problem with time windows (VRPTW) becomes the vehicle routing problem with backhaul and time windows (VRPBTW),which is more practical than normal VRPTW.
车辆路径问题如果考虑回程取货过程就可以在送货的过程中先后完成取货任务,比传统不考虑回程过程的问题更有实用性,基于此对传统问题进行了改进,不限制车辆的取送货顺序,而是设计了相应参数,避免了货物的重新排列·在确定目标时,综合考虑车辆运行成本、人员等待成本及服务成本等因素,实现目标解的真正可行·最后,根据此问题的特点,设计了先通过分枝定界法及遗传算法确定可行路线,再运用整数规划方法求解的算法,并以实例说明了算法的有效性
补充资料：随机过程论中的统计问题
随机过程论中的统计问题
statistical problems in the theory of stochastic processes
究对于探讨尸。与尸。可能的奇异性也是有用的. 例4假定观测或者为x(t)二w(t)，其中w(0为一Wi印er过程(Wiener process)(H。假设)，或者x(r)=州t)+w(t)，其中附为一非随机函数(H，假设).如果m’6L2(0，T)，则测度p(，，pl是相互绝对连续的，而如果。’必L:(0，T)，则它们是相互奇异的.其似然比等于 d尸了 豆可Lx)-一{一合)〔优，(!)」2己亡·!川，(!)J·(亡)}· 例5.设x(t)二6十心(t)，其中口为实参数而老(0为一零均值的平稳Gauss的Map珊过程(Markov妙cess)，且有已知的相关函数厂(t)二。一“，‘，，:>0.此时测度尸子是相互绝对连续的，且有似然函数 dP不 万可气“)-一。p呀冬。二(。)、冬。二(:)、冬。:i、(才)‘: 一r tZ一’一、一’2“’一‘一‘2一才一‘一’- 一冬。2一牛。2::). 2“4-一j 特别地，x(o)+x(T)+:丁Jx(:)‘。关于族p万是一充分统计最(sul五cie以statistic)， 随机过程统计中的线性问题.设观测了函数 血 x(。)二艺口，伞，(:)+七(:)，(*) l其中奴t)是零均值且有己知的相关函数;(t，:)的随机过程，职，是已知的非随机函数，口二(0、，…，口*)是未知参数(口，为回归系数)，而参数集0是R‘的一个子集.0，的线性估计是形如见c，二(t，)或其均方极限的估计量.找寻均方意义下的最优无偏线性估计的问题归结为解与r有关的线性代数或线性积分方程.事实上，最优估计目由对任何形如七=艺bj、(tj)且艺b，伞，(t，)=0的心组成的联立方程E。(吞，劲二0所确定.在若干情形下，当T~的时，用最小二乘方法渐近获得的O的估计，并不比最优线性估计坏，但前者在计算上更简单月.不依赖于:. 例6，在例5的条件下，k二1，中;(t)‘1.这时最优无偏线性估计最(血ea犷estin迫tor)为 、=.浩了「·(。)二(·)二)·(r)“亡{，而估计量T 。‘一喜f二(:)“。 T才-·一渐近地与之有相同的方差. G皿ss过程的统计问题.设{x(t):O蕊t簇T，p‘{}对所有口‘0为Gauss过程(Gaussian process).关于Gauss过程，有如下二者择一的结果:任何两个测度尸乙尸J或者相互绝对连续或者奇异.因为Gauss分布pJ是由其均值m。(:)二E。x(t)及其相关函数，。(s，t)=E，无(s)x(t)完全确定的，从而似然比d尸J/d尸J以一种复杂的方式由m。
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参考词条