宋超超
- 作品数：6 被引量：23H指数：3
- 供职机构：山东师范大学管理科学与工程学院更多>>
- 发文基金：山东省科技发展计划项目山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- 一种求解多车辆合乘匹配问题的适应性算法被引量：6
- 2013年
- 车辆合乘匹配问题是研究如何通过优化车辆路线及车辆-乘客匹配来搭乘尽量多的乘客的问题。目前国内外的研究多存在模型单一、脱离实际、算法效率不高等问题。针对该问题,提出一种基于吸引粒子群算法的问题求解方法。通过吸引粒子群算法进行多车辆问题向单车辆问题的转化,形成车辆同乘客之间的初次匹配。根据初次匹配结果利用先验聚类的思想将初次匹配结果进行排序,寻找较优需求序列排序方式。最后,通过相应的匹配再优化策略将需求序列进行再优化。对比实验表明,基于吸引粒子群算法的问题求解方式能以较高的搭乘成功率以及较低的花费完成车辆合乘匹配问题。
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- 多车辆合乘问题的两阶段聚类启发式优化算法被引量：11
- 2013年
- 车辆合乘问题研究在物流领域和交通领域意义重大.良好的合成策略不仅可以节省物流成本,降低交通拥塞,在减少噪声及提高环境等方面也是很有利的.针对确定性多车辆合乘匹配问题,提出了两阶段聚类的启发式匹配策略:第1阶段聚类过程提出匹配度的概念,用于指导将服务需求分配到某一具体车辆,从而将多车辆问题转化为单车辆问题;第2阶段聚类过程基于"先验聚类"插入思想,可降低单车辆匹配过程的插入试探次数,从而提高算法效率.为提高搭乘成功率并降低运营总成本,通过迁移对第1阶段聚类过程进行调整.实际算例结果表明,算法在可接受时间范围内不仅可提高搭乘成功率,还明显降低车辆的运行成本,表现出较强的实用性.
- 邵增珍王洪国刘弘宋超超孟春华于洪玲
- 关键词：匹配度启发式算法
- BP人工神经网络算法在鸟情时间序列预测的应用被引量：3
- 2013年
- 本文介绍了BP神经网络算法在鸟情时间序列预测中的应用,利用时间序列的自相关系数确定时间序列的变动周期从而确定网络的拓扑结构,进而实现鸟情时间序列的有效预测。实验结果表明该方法在鸟情预测的应用方面较基于统计的方法具有更好的非线性拟合能力,预测精度更好。
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- 关键词：神经网络时间序列
- 基于认知模式的企业集群知识传播演化仿真被引量：2
- 2012年
- 针对现有研究无法很好描述企业知识结构的情况,构建了基于认知模式的集群企业知识传播模型(CEKTM)。该模型通过对集群知识传播机制的分析,提出了企业染色体的定义;并借鉴蚁群路径选择策略,给出了学习策略及知识互动机制。仿真结果表明,集群内部的知识传播具有认知邻近的原则,知识结构相似的企业间知识传播的概率更高;过高或过低的企业染色体规模都不利于企业集群平均知识水平的提高;在集群发展初期,小规模的市场环境更有利于企业间的合作和知识传播。
- 牛家洋王洪国邵增珍宋超超
- 关键词：知识传播仿真
- 基于交通流的车辆合乘匹配问题研究
- 随着生活水平的提高，人们对于自己所生存的环境提出了更高的要求。然而，当前交通出行的拥堵、环境污染严重以及资源浪费普遍的情况都无不对人们所生存的环境构成了严重的威胁。这些问题的出现都是经过长期积淀的结果，处理起来较为困难，...
- 宋超超
- 关键词：交通流
- 文献传递
- 改进图聚类算法及其应用被引量：2
- 2012年
- 第四方物流企业联盟建立问题是研究如何将区域内物流企业以一种高效、低联系代价的方式建立合作联盟的问题。针对该问题提出一种基于离散粒子群优化算法的改进图聚类算法,有助于降低合作联盟之间的联系代价。通过离散粒子群算法优化基本图聚类算法得到的初期聚类结果,利用扰动策略对优化结果进行再拓展。对于实验中的100家虚拟企业进行了聚类,使得联盟企业内部总联系代价从初始时的39991降低到最后的24800。实验结果表明,基于离散粒子群算法的改进图聚类算法能以较低的花费解决物流企业联盟建立问题。
- 丁利向来生刘希玉宋超超
- 关键词：第四方物流企业联盟粒子群优化离散化
