在分析需求动态变化的基础上, 根据需求信息的提出顺序, 将动态配送问题转换成不同时刻的静态车辆调
度问题, 建立基于时间轴的动态车辆调度模型; 利用量子理论改进遗传算法, 设计量子遗传算法; 针对动态车辆调度
问题实时性强的特点, 设计“初始优化阶段+实时优化阶段”的两阶段求解策略, 通过信息更新插入动态需求客户,并
对已产生的计划路径进行局部优化调整. 通过仿真计算, 验证了模型和算法的有效性.
2022-05-23 16:15:18
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为了辨识一类非线性Hammerstein-Wiener系统，基于递推贝叶斯算法和奇异值分解，提出了一种两阶段在线辨识算法。该算法首先利用递推贝叶斯算法估计乘积项参数，然后利用奇异值分解得到待估计参数。仿真结果表明，所提算法可以较小的计算量获得精度较高的参数估计值。
2020-01-03 11:39:33
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