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随着我国国民经济的不断发展,企业之间的交易活动更加频繁、同地区、不同地区、甚至跨国的交易活动也不断发生,交通运输则成为交易的活动重点了。 交通运输作为国民经济的一个重要部门,作为人类进步、社会发展的一个重要推动力,其发展模式正在对环境产生越来越重要的影响。传统的运输方式已 经不能满足环境保护、经济发展以及交通运输本身发展的需求,探寻与环境、资源条件相适应的运输是非常重要的一个问题。人们在交通运输方面趋利避害建立更好的运输方法,让交通运输的方法达到一个更高的水平。

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1. 运输路径优化问题运输距离运输环节运输工具运输时间运输费用文献1 马良;TSP及其扩展问题的混合型启发式算法[J];上海理工大学学报;1999年01期 2 周勇,陈洪亮;蚁群算法的研究现状及其展望[J];微型电脑应用;2002年02期 1 刘海燕,李宗平,叶怀珍;物流配送中心选址模型[J];西南交通大学学报(自然科学版);2000年03期 2 李延晖;马士华;;基于时间竞争的配送系统多目标决策模型研究[J];计算机集成制造系统-CIMS;2005年11期 3 孙元欣,黄培清;竞争型连锁经营网点选址模型与遗传算法解[J];科学学与科学技术管理;2001年10期 4 魏恒,任福田;人-机参与公交客运枢纽选址方法[J];北京工业大学学报;1991年03期 5 李栋;曹义华;苏媛;冯婷;;基于改进蚁群算法的低空突防航迹规划[J];北京航空航天大学学报;2006年03期 6 封全喜,刘诚;物流配送车辆路径问题的并行遗传算法研究[J];铁道科学与工程学报;2005年04期 7 许志红,张培铭;基于蚁群算法的智能交流接触器优化设计[J];电工电能新技术;2005年03期 8 杨荣华,王新洲,牛瑞芳;非线性最小二乘估计的蚁群单纯形混合算法[J];地理空间信息;2005年03期 9 蒋建国;夏娜;齐美彬;木春梅;;一种基于蚁群算法的多任务联盟串行生成算法[J];电子学报;2005年12期 10 彭沛夫;林亚平;胡斌;张桂芳;;基于遗传因子的自适应蚁群算法最优PID控制[J];电子学报;2006年06期 1 宁静;王桂棠;吴黎明;刘军;;基于自适应挥发因子蚁群算法的Zigbee路由协议[A];2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)[C];2007年 2 张开飞;黄道;;基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究[A];计算机技术与应用进展·2007——全国第18届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集[C];2007年 3 许�;陈国仁;张利萍;;应用于拣选操作的自动化立体仓库作业优化调度[A];《制造业自动化与网络化制造》学术交流会论文集[C];2004年 4 龙栋材;李斌兵;;蚂蚁算法在导航系统中的应用研究[A];第四届海峡两岸GIS发展研讨会暨中国GIS协会第十届年会论文集[C];2006年 5 赵磊;黄道;;基于蚁群算法的化工过程故障诊断[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年 6 许(王莹);陈国仁;张利萍;;应用于拣选操作的自动化立体仓库作业优化调度[A];先进制造技术论坛暨第三届制造业自动化与信息化技术交流会论文集[C];2004年 7 段海滨;王道波;于秀芬;;基于混合优化策略的连续域蚁群算法改进研究[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年 8 陆凯峰;彭力;;基于改进蚁群优化算法的机器人路径规划[A];2007中国控制与决策学术年会论文集[C];2007年 9 许志红;张培铭;;基于蚁群算法的智能交流接触器优化设计[A];中国电工技术学会低压电器专业委员会第十二届学术年会论文集[C];2005年 10 石为人;余兵;张星;;单机作业下的提前/脱期问题的蚁群调度优化算法[A];中国仪器仪表学会测控技术在资源节约和环境保护中的应用学术会议论文集[C];2001年 1 郭建宏;林副产品配送优化辅助决策模型及GIS集成研究[D];北京林业大学;2008年 2 杨剑峰;蚁群算法及其应用研究[D];浙江大学;2007年 3 曾洪涛;基于Community Intelligence的水电企业模型及应用研究[D];华中科技大学;2006年 4 徐俊杰;元启发式优化算法理论与应用研究[D];北京邮电大学;2007年 5 丁铸;基于群智能的区域防空作战指挥决策研究[D];南京理工大学;2007年 6 向阳;移动Ad Hoc网络QoS路由技术研究[D];武汉理工大学;2007年 7 李澄非;计算智能方法研究及其在流程工业中应用[D];北京化工大学;2007年 8 柯晶;强跟踪状态估计与群集辨识[D];浙江大学;2003年 9 程铁信;大型工程项目物流风险分析与管理研究[D];天津大学;2003年 10 韩勇;物流园区系统规划的理论、方法和应用研究[D];天津大学;2003年

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