一、对“货郎担问题”的深入解析（论文文献综述）
史永堂,雷辉,李佳傲[1]（2021）在《数学基础课程图论的课程思政探索与实践》文中指出全面推进课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措,新时代的大学教育更加注重专业教育和拔尖创新人才的培养,更加凸显课程思政的重要性.作为一门专业基础课程,图论具有重要的理论研究价值和广阔的应用价值.以研究生图论课程为例,介绍了如何将思政元素引入课堂教学,培养学生数学核心素养的探索与实践的能力.
闫旺星[2]（2021）在《Delta并联机器人运动学分析与路径优化》文中研究表明Delta并联机器人因其速度快、稳定性好等优点广泛应用在机械性、重复性高的工作岗位上。运动学分析是研究并联机器人运行状态的基础,也为并联机器人的轨迹规划提供了数据支撑。由于并联机器人常用于高速分拣场合,其受到的刚性冲击也较大,良好的运动轨迹可以降低并联机器人运行中承受的刚性冲击,提升运动平稳性与工作效率,本文围绕并联机器人运动学分析与轨迹优化展开了研究,主要研究内容如下:首先,通过机器人各个构件之间的几何关系建立并联机器人运动学方程,结合MATLAB计算了正逆解并随机选取实例进行计算,再以正解为基础结合MATLAB算出了机器人的工作空间。其次,本文深入研究了并联机器人在运行过程中轨迹的平滑性对刚性冲击的影响,分析了传统门形轨迹存在的缺点,并通过梯形算法重新规划了运行轨迹,然后使用ADAMS对两种轨迹进行仿真,通过对比两种轨迹下机器人的速度、加速度以及位移曲线,证明了优化后的轨迹曲线具有较高的连续性。再次,本文通过在阿童木并联机器人设备平台上分别对传统门形轨迹以及梯形算法规划的运行轨迹进行实验验证,将两组实验数据进行对比,得出梯形算法规划的运行轨迹可以有效降低并联机器人由于速度快造成的刚性冲击,并且运行时间有明显缩短。最后,进行并联机器人多目标分拣路径优化。将并联机器人多目标分拣路径转换为近似的旅行商（TSP）问题,然后将并联机器人实际工作环境中的主要参数代入到遗传算法中,通过设置一个合适的迭代终止条件,并对比固定分拣路径与优化后的整体分拣路径的运行时间,证明了优化后的整体分拣路径所需时间更短。
张洪云[3]（2020）在《基于标识聚类点过程的高分辨率遥感影像地物目标提取》文中进行了进一步梳理随着空间分辨率的提高,遥感影像中地物目标呈现更加精确的几何结构和更加细致的细节特征,为地物目标的提取奠定了数据基础,但同时亦为其带来更大的难度。首先,需要考虑的问题是如何有效地建模地物目标几何结构,使之适用于地物目标提取要求;其次,空间分辨率的提高在减弱地物目标内观测数据同质性的同时,亦减弱了地物目标间、地物目标与其背景间观测数据异质性,极大地增加了数据建模的难度。为解决上述问题,论文提出一种基于标识聚类的点过程方法和统计建模相结合的地物目标提取策略。论文的主要工作如下。（1）利用点过程理论建模地物目标几何结构。提出一种简单多边形构建方法,将其纳入到聚类点过程理论框架下,构成标识聚类点过程;采用标识聚类点过程中的聚类点所构建的简单多边形作为地物目标标识,以刻画地物目标的空间分布及其几何形态;（2）建立结合几何结构及观测数据的地物目标提取模型。利用地物目标、背景区域内观测数据的统计一致性、地物目标与背景环境间观测数据的统计差异性建立地物目标数据模型,并结合几何和数据模型建立地物目标提取模型;（3）设计地物目标提取模型的优化模拟算法。设计实现基于可逆跳变马尔可夫链蒙特卡洛（Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC）模型的优化模拟算法,根据地物目标提取模型,设计六个移动操作,分别为更新参数、增加多边形、删除多边形、增加多边形节点、删除多边形节点以及合并多边形操作;（4）验证地物目标提取模型。设计基于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像溢油目标、基于多光谱影像岛屿和湖泊目标以及基于激光探测与测量（Light Detection And Ranging,Li DAR）点云数据建筑和树木目标的提取算法,从而验证了提出算法的可应用性和有效性;（5）精度评价。为了验证提出算法的有效性,分别采用外延区评价、混淆矩阵评价等评价方法对实验结果进行定量评价,采用目视判读方法对实验结果进行定性评价,实验结果表明:提出算法能够有效地提取具有任意几何形状的高分辨率遥感影像地物目标。论文共有图81幅,表12个,参考文献159篇。
马海明[4]（2019）在《带结果收集的多趟调度优化模型及算法研究》文中研究说明任务调度策略研究一直是分布式计算平台研究的热点问题。分布式平台任务调度的目标是寻找合理的任务调度策略使得任务完成时间最短,其中任务完成时间包括传输时间、计算时间和结果回传时间。已有研究大多假设结果回传时间可以忽略不计,但是实际上很多大数据应用任务在分布式平台上完成任务计算后其结果的数据规模仍较大（如图像压缩问题）,即结果的传输时间不能忽略不计。鉴于此,以任务最短完成时间为目标,研究了两种通信模式下带结果收集的多趟调度优化模型,并设计了高效的算法对模型进行求解。主要研究成果包括:1.针对异构分布式平台,研究了阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度优化问题。首先,以任务完成时间最短为目标,建立了一个新的多趟调度优化模型;其次,在给定服务器调度顺序的情况下,推导得到了多趟调度的最优调度趟数和最优任务分配方案;然后,设计了一种新的全局优化遗传算法,得到了最优的服务器调度顺序;最后,通过与已有多趟任务调度算法进行比较,证实了所提算法能得到最短的任务完成时间,验证了模型和算法的有效性。而且,通过分析实验结果得知当任务规模很大时,服务器的最优调度顺序为服务器传输速率升序排列的顺序。2.针对异构分布式平台,研究了非阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度优化问题。首先,以任务完成时间最短为目标,建立了一个新的多趟调度优化模型;然后,以上一章节的结论为基础,将服务器的调度顺序固定为传输速率升序排列的顺序,推导得到了非阻塞通信模式下多趟调度的最优调度趟数和最优任务分配方案;最后,通过实验验证了所提模型和算法的有效性。实验结果表明所提模型不仅可以最小化任务完成时间,而且可以极大地提高分布式平台的容错性能。
陈婵丽[5]（2019）在《新零售背景下的物流配送路径优化研究》文中进行了进一步梳理自2016年起,新零售概念越来越为人所熟悉,随着时代的发展,企业通过物流使得线上线下融合达到共同发展。各企业为适应新零售时代,进行一系列战略布局和合作。新零售时代的到来,消费者可通过各种渠道进行购物,而消费者的购物体验将成为重中之重,高频次、数量小的物流配送方式也成为现代末端物流常见的运输方式。如何优化末端物流配送方法,将线上线下深入融合,从而提高配送效率,提升消费者的购物体验,是一个值得深究的研究重点。本文从基于新零售下各实体店面协同合作、各实体店面具有一定的库存量可作为配送中心的情况下,从末端实体店物流配送路径角度出发,对新零售下各实体店物流配送路径优化方法进行研究。主要研究内容如下:首先从新零售时代背景出发,分别介绍新零售、末端物流、共同配送、车辆路径问题、旅行商问题（Traveling Salesman Problem,TSP）的基本概念,对新零售模式和特点、新零售市场格局、末端物流共同配送和TSP问题等方面进行研究现状综述。其次,从末端实体店物流配送路径角度出发,对遗传算法和K-means聚类算法进行研究,提出传统遗传算法和K-means聚类算法的优缺点,对解决当前新零售下末端物流的配送路径存在不足。对遗传算法和K-means聚类算法进行改进和结合,通过修改聚类规则来固定聚类中心且以遗传算法求取TSP路径距离作为簇聚合的聚类条件,同时根据簇中心的欧几里得距离作为收敛规则,通过不断重聚类后根据收敛条件而获取更优解,重聚类处理后的配送策略可以对新零售背景下的物流配送路径进行优化。另外由于具有相同或者相似库存商品且具有合作伙伴关系的实体店面都可以作为配送中心进行协同配送,本文提出的混合算法还针对了属于不同配送中心但是在同一配送目标点的订单进行合并优化,从而减少重复配送路径,适应当前的新型零售模式,为减少物流成本和提高用户体验度提出一种新的配送路径优化方法。最后,使用广州市天河区实际店面数据和订单作为真实的实验数据,通过Tensorflow平台进行算法编程和实验仿真,对提出的改进前后的两种算法进行对比验证,实验结果表明了其有效性。实验结果表明:与传统遗传算法相比,用遗传算法改进K-means聚类算法可以使得物流配送路径得到较大的优化。
蒙蒙[6]（2019）在《某智能变电站运维策略优化及安全管控系统的设计与实现》文中研究表明随着我国智能变电站发展脚步的加快,智能变电站内增多的设备与有限的人员之间矛盾日益加大,其中以运维策略亟待更新和人员安全管控缺乏有效手段两部分矛盾最为突出。传统的运维依赖人工到站巡视,采用固定的巡视周期,缺乏对运行设备不同的缺陷情况、关键参数的分析,不仅脱离了设备运行的实际情况,更是极大地浪费了人力、物力,已远远不能满足智能变电站生产要求,因此基于传统人工到站运维策略的优化势在必行。同时,传统变电站安全管理十分粗放,由于自动化和信息技术水平不高,主要依靠人工管理,存在事后管理、随机性、无量化等方面缺陷。一直以来,变电站设备的运行、检修及检查主要依靠人工操作和完成,人员的人身安全在变电站管理中显得尤为重要,但是运维管理中针对人员安全管控,缺乏有效的技术手段,变电站内随时存在着误入带电间隔和超范围作业以及监控不到位等安全问题。本文引入基于特征参数跟踪法的设备运行状态评估模型,通过输入设备关键特征值、巡视周期等初始数据,将观测到的数据线性拟合。分析拟合曲线实现设备特征参数值和巡视时间的预测,从而得到电气设备状态与巡视周期量化关系。制定设备状态评价表,结合基于Floyd最短路径算法,实现智能变电站巡视周期的动态调整,节约了巡视时间,有效缩短了巡视路径。通过与传统巡视策略的对比评价,论证了优化方案的有效性和科学性,该方法同样可应用于变电站智能机器人运维巡检。通过分析某智能变电站安全管控现状,明确了安全管控系统建设目标,设计了一套基于Landmarc算法的RFID测距定位的安全管控系统,研究系统管理、视频监控、人员定位、设备管理、告警通知等模块主要功能,实现变电站作业人员精确定位,有效的解决了变电站电磁干扰强、人员管控难等问题。通过系统中定位报警与视频监控的联动,保证了区域人员的有效识别,提高了人员作业安全性,降低了触电事故发生,提升了智能变电站整体运维管理效率。通过实际应用验证,本文设计的基于RFID技术的安全管控系统灵活可靠、成本低廉,能有效实现变电站作业人员、巡视人员的定位跟踪管理,具有较高的实用性与经济效益。
冯佩雨[7]（2018）在《公共自行车系统调度管理优化方法研究》文中认为近年来,我国城市交通拥堵和环境污染问题日益严重,而过分依赖私人汽车出行以及单一化的出行方式是导致这些问题的主要原因。因此,国家提出了“优先发展公共交通”的战略,并鼓励多模式交通组合出行。公共自行车系统既是城市交通系统的组成部分,同时也是常规公交、轨道交通的重要接驳方式。将公共自行车与公共交通结合起来,可以吸引更多出行向公共交通方式转移,提高城市公共交通的吸引力和竞争力,使之成为缓解城市交通拥堵、降低污染、促进整个城市交通良性发展的一个重要措施。在此背景下,公共自行车能否发挥好接驳功能,跟公共自行车合理调度有关。因此,研究公共自行车系统调度管理优化问题对提高城市公共交通的机动性和可达性,延伸公交服务,解决“最后一公里”的问题有着重要的意义。本文针对我国缺乏相关的调度优化方法来指导公共自行车系统调度管理的问题,研究了一种公共自行车调度管理优化方法。论文取得的主要研究成果如下:（1）以江苏省南京市公共自行车选择意愿的调查数据为基础,通过离散选择模型（有序多分类Logit回归模型）,定量研究了公共自行车选择意愿与影响因素之间的关系,建立了以高峰时段公共自行车的取车时间（ltap）、公共自行车使用时长（ut）、公共自行车站点布局的合理性（ra）、公共自行车站点的设施水平（el）、性别（女）、是否拥有私家车（没有私家车）和工作属性（job1学生）这些影响因素（解释变量）与公共自行车选择意愿的数学模型;并对模型进行了偏效应分析,从系数、解释变量作单位变化等角度对模型进行了分析。分析发现:对于南京市公共自行车系统而言,个人属性对公共自行车选择意愿的影响要大于出行约束条件和设施水平。（2）分析了公共自行车租赁站点布局的影响因素和依据,在此基础上提出了基于均方差的TOPSIS（逼近理想点排序法）公共自行车租赁站点布局优化方法并通过实例分析对方法的有效性进行了验证。（3）提出了一种公共自行车调度区域动态划分的方法。该方法以租赁站点布局优化为基础,首先考虑租赁站点的位置以及站点间的距离,以聚类分析为基础,将距离相近的站点划分到一个区域内（即划分到一个类中）;其次,在不改变区域（类）数量以及每个区域（类）内租赁站点数量的情况下,根据所划分区域（类）内站点实时需求的情况,通过交换需要调入公共自行车站点和需要调出公共自行车站点所在类的方式来降低类内需求量的不平衡性,使得每个类内需要调入公共自行车站点和需要调出公共自行车站点的需求量最大程度均衡化。（4）考虑道路堵塞或者天气变化这些不确定因素对调度车辆车速的影响,将公共自行车系统调度路径优化问题视为非匀速带时间窗的调度路径优化问题,建立了以调度费用最少为优化目标的数学模型并给出了模型的求解方法,并在此基础上,提出了一种基于时间窗差值检测插入的路径优化算法并通过实例求解验证算法的有效性。（5）建立了以调度费用最少、调度距离最短的多目标公共自行车动态调度优化模型,进而提出了一种公共自行车调度优化方法,该方法采用离散差分进化算法和插入可行邻域求出新的变异和交叉算子,并有效排除不可行解;并采用局部禁忌搜索算法对最优个体进行局部搜索并提出了一种2-opt可行邻域结构,通过这种邻域结构在局部搜索中减少对不可行解的搜索,得到最优初始调度方案。根据需求预测信息和实时需求信息对最优初始方案进行动态调整,以适应调度过程中产生的需求变化,并保证调度费用尽可能小和调度距离尽可能短。最后通过实例求解验证方法的有效性。本文研究的公共自行车调度管理优化方法可以为公共自行车系统规划和调度管理提供理论支持,研究成果可以用于分析公共自行车的运营状况,也可以作为公共自行车租赁站点布局优化以及调度策略制定的依据,具有一定的实用价值。
郑斐,仝晖,王乾,郭玉强,熊健[8]（2017）在《弗雷·奥托形态生成方法及其拓展应用》文中指出物理现实中找形实验方法是弗雷·奥托建筑作品形态生成的基本方法,在数字建筑设计领域得到广泛的拓展应用。弗雷·奥托的形态生成方法及其拓展应用的研究不仅能够发现建筑形态生成设计方法由物理现实转变到虚拟现实过程中的问题,而且还是解决这些问题的前提和基础。文章阐述了弗雷·奥托的找形实验方法中悬挂与反转实验、最小曲面实验和最优化路径实验等3种基本类型,分析了其建筑作品的形态生成方法,阐明了其在数字建筑设计领域的数据化、可视化、拓扑化等方面的拓展应用,提出了在数字建筑设计中,基于物理现实的找形实验方法是形态生成的逻辑过程与形式结果之间表达和转化的重要基础,由此可以确保设计过程中形态生成与环境条件之间形成的交流与反馈,优化建筑空间性能。
李禄[9]（2014）在《供应链环境下吉林省四方物流有限公司运输优化研究》文中提出物流业是经济全球化的产物,是企业始终关注的“第三利润源”。无论政府,还是企业,都在积极探索提高物流效益的方法,从而获取更大利润,所以,物流业的发展将成为未来发展中的重要模块。通过分析研究发现,运输成本在物流成本中的比例很高,所以,构建一条优化合理的运输路线能够在达到减少运输次数的目的的同时,也带来了运输程序的简化。并且更重要的是能够降低运输成本,从而为企业带来更大收益,因此运输线路的优化是各界群体应关注的重点。本文的主要研究是在供应链环境下的运输路线优化问题。采用的是对货郎担问题的解决算法。以此算法做为主要依靠,从实际中了解到车辆路线的具体情况,并对此进行详细分析,通过建立数学模型,得到问题的最优解。现代物流不仅能为企业带来丰厚的利润,同时也降低了物质的损耗、提高了生产、降低了成本,这也使现代物流成为了扩大其自身竞争力的重要途径。虽然国内的物流产业起步较晚,和国外有较大差距,但具有无限的发展潜力。对车辆路径问题的解决是降低物流中运输成本的重要解决方案,特别是在供应链环境下,很多国内外知名人士都对其进行了重要论说与研究。本文首先通过对供应链,供应链管理、运输,运输路线优化等有关概念和理论的深刻分析,以最省的运输费用为目标,研究了运输路线问题的算法,最后,经仔细考虑,最后用货郎担问题的解决算法对吉林省四方物流有限公司的运输路线进行了大量的数据分析和优化前后对比,具有较强的理论和实践意义。
章美丹[10]（2013）在《电力系统优化运行的相关问题研究》文中研究表明电力工业作为一个大额输入、大额输出的生产运行过程,其中各个环节的优化运行均能创造巨大的经济效益。因此,电力系统优化运行一直是电力系统研究领域的重要课题之一。在电力系统优化运行的众多问题中,电力系统潮流分析是很多电力系统优化问题需要考虑的基础,考虑电力系统潮流的优化运行更加符合电力系统的运行实际；中长期机组组合问题是经典的短期机组组合问题的扩展,能够实现更长时间尺度内的资源优化配置；储能系统的优化运行是伴随电力系统发展尤其是智能电网发展过程中出现的较新的研究课题。本文针对电力系统优化运行做了基于上述三方面内容的研究工作,具体如下。第一,在电力系统潮流分析方面,采用两种代数几何方法——结式法和基于Grobner基的特征值/特征向量法求解潮流方程的全部解,取得了一定成果。结式法在求解潮流时,可以得到所有待求变量各自需要满足的一元高次多项式方程,分别求解这些一元的方程即得到潮流方程中该变量的解；基于Grobner基的特征值/特征向量法将潮流求解转化为等价的矩阵特征值或特征向量的求解。相比已有的消元法求解电力系统潮流,本文所介绍的两种方法均避免了累计误差的缺点,其中特征值/特征向量法表现了更强的计算能力,能够求解消元法难以求解的规模的系统。值得注意的是,这两种方法具有完善的求解多元多项式组的理论过程,其中利用结式法能够得到两个变量之间的解析表达式,在电力系统其他研究领域有潜在的应用价值。第二,在中长期机组组合问题的研究方面,基于电力系统实际运行中对研究周期内机组利用率的要求和求解效率考虑,建立了考虑机组利用率的中长期机组组合分步模型。该模型是基于Benders分解的思想在传统机组组合模型基础上建立起来的,过程中根据电力系统运行的特点和要求解决了若干分解所要处理的关键问题。分别采用分步模型与传统模型对中期和长期的机组组合问题进行仿真,仿真结果表明：1)分步模型的优化结果是良好的；2)求解效率和求解能力相比传统模型要优越得多,表现在以更快的速度求解得到了中期情况下的优化解,且在一个合理的时间内能得到了传统模型难以求解的长期情况时的优化解。第三,在储能系统的优化运行研究方面,分别从离线和实时两个时间层面进行优化运行的研究。在离线优化运行层面研究了两种情况：1)单个电池储能系统在考虑削峰填谷和兼顾优化网损时的优化运行；2)高风电接入率的配电网含有多个电池储能系统,优化运行时考虑削峰填谷并尽可能提高风电利用率减少弃风量。两种情况下电池储能系统的优化运行均采用双层优化的思想求解——外层利用遗传算法优化电池储能系统的充放电状态,是个离散变量的寻优问题；内层利用二次规划方法优化电池储能系统的充放电功率。削峰填谷目标函数用负荷曲线方差表示时,单个电池储能系统情况下内层的二次规划是一个凸二次规划,多个电池储能系统情况下并不是一个严格的凸二次规划。因此在研究多储能系统的优化运行时,用修正的负荷曲线方差来表征削峰填谷目标使得内层的二次规划呈现凸性。算例结果表明,所采用的目标函数建模方式和求解方法在两种情况下均取得了良好的优化结果。在实时优化运行层面研究了多储能系统的分布式优化控制方法。设想利用通信网络将多个储能系统连接起来实现自动的实时控制的目的,讨论了储能系统个数较少和较多两种情况下满足“N-1”原则的分布式优化控制通信网络的拓扑特点。在所设想两种的通信网络拓扑基础上,根据电力系统的实际运行要求,分别设计了基于等功率变化率的分散自律控制算法达到实时修正离线优化运行结果的目的。算例结果表明本文所采用的分布式优化控制算法良好得达到了控制的目标,也从侧面验证了网络拓扑设想的合理性。
二、对“货郎担问题”的深入解析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对“货郎担问题”的深入解析（论文提纲范文）
（1）数学基础课程图论的课程思政探索与实践（论文提纲范文）
| 1 引 言 |
| 2 思政元素与教学内容的融合 |
| 2.1 唯物辩证法在数学问题研究中的应用 |
| 2.1.1 数学方法源于实践，并指导于实践 |
| 2.1.2 研究问题的方法存在着对立统一的关系 |
| 2.1.3 数学知识之间及与其他学科之间都存在着普遍联系 |
| 2.2 数学核心素养在教学中的体现 |
| 2.2.1 通过案例培养学生的科学精神 |
| 2.2.2 通过事迹培养学生的情操品格 |
| 2.2.3 建设强大的教学团队，提升学生的基本能力 |
| 3 课程思政的教学实现 |
| 开展一次课程思政集体备课 |
| 讲好第一课 |
| 教师主讲理论知识 |
| 学生课堂 |
| 学生实验 |
| 学生写作 |
| 一次校外专家理论讲座 |
| 一次企业专家应用讲座 |
| 4 课程思政建设成效 |
| 5 结 论 |
（2）Delta并联机器人运动学分析与路径优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 并联机器人研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 并联机器人研究现状 |
| 1.2.2 正逆解分析研究现状 |
| 1.2.3 空间分析研究现状 |
| 1.2.4 并联机器人轨迹优化研究现状 |
| 1.2.5 遗传算法研究现状 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 并联机器人运动学分析 |
| 2.1 Delta并联机器人结构及建模 |
| 2.2 自由度分析计算 |
| 2.3 运动学方程建立 |
| 2.4 运动学正逆解及MATLAB计算 |
| 2.4.1 运动学正解 |
| 2.4.2 MATLAB正解计算 |
| 2.4.3 运动学逆解 |
| 2.4.4 MATLAB逆解计算 |
| 2.5 工作空间分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 并联机器人单目标分拣轨迹规划与仿真 |
| 3.1 传统PPO轨迹存在的问题 |
| 3.2 并联机器人轨迹规划 |
| 3.3 基于ADAMS轨迹仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实验与验证 |
| 4.1 实验设备介绍 |
| 4.2 实验验证 |
| 4.2.1 数据监测与记录 |
| 4.2.2 实验对比 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 多目标分拣路径优化 |
| 5.1 多目标分拣路径分析 |
| 5.2 多目标分拣路径向TSP问题的转化 |
| 5.3 遗传算法计算过程 |
| 5.4 基于路径优化的遗传算法改进 |
| 5.5 MATLAB路径优化仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于标识聚类点过程的高分辨率遥感影像地物目标提取（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 变量注释表 |
| 缩略语清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文组织 |
| 2 基本理论 |
| 2.1 标识聚类点过程理论 |
| 2.2 贝叶斯理论 |
| 2.3 随机模拟与采样方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 平面离散点集构建简单多边形标识方法研究 |
| 3.1 平面多边形 |
| 3.2 相关定义 |
| 3.3 简单多边形生成 |
| 3.4 实验结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于标识聚类点过程的高分影像地物目标提取 |
| 4.1 数据表达 |
| 4.2 地物目标几何模型 |
| 4.3 先验概率模型 |
| 4.4 地物目标数据模型 |
| 4.5 地物目标提取模型 |
| 4.6 地物目标提取模型模拟和优化 |
| 4.7 精度评价 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 地物目标提取实验与分析 |
| 5.1 SAR影像溢油目标提取 |
| 5.2 多光谱遥感影像海岛湖泊提取 |
| 5.3 LiDAR点云数据建筑树木提取 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 查新结论 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）带结果收集的多趟调度优化模型及算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及其意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文的组织框架 |
| 第二章 遗传算法概述 |
| 2.1 遗传算法基本原理 |
| 2.2 遗传算子 |
| 2.3 遗传算法的特点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度模型及算法研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度模型 |
| 3.2.1 内部调度的任务分配方案 |
| 3.2.2 第一趟调度的任务分配方案 |
| 3.2.3 最后一趟调度的任务分配方案 |
| 3.2.4 调度模型 |
| 3.3 阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度算法 |
| 3.3.1 编码和适应度函数 |
| 3.3.2 交叉算子 |
| 3.3.3 变异算子 |
| 3.3.4 局部搜索算子 |
| 3.3.5 全局优化遗传算法 |
| 3.4 实验与结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 非阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度模型及算法研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 非阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度模型 |
| 4.2.1 内部调度的任务分配方案 |
| 4.2.2 第一趟调度的任务分配方案 |
| 4.2.3 最后一趟调度的任务分配方案 |
| 4.2.4 调度模型 |
| 4.3 非阻塞通信模式下带结果收集的可分任务多趟调度算法 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）新零售背景下的物流配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 研究方法和整体框架 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 创新点 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 文献综述和理论基础 |
| 2.1 新零售 |
| 2.1.1 新零售概念 |
| 2.1.2 新零售模式特点和市场格局发展现状 |
| 2.1.3 新零售的研究现状和发展趋势 |
| 2.2 末端物流理论基础和研究综述 |
| 2.2.1 末端物流的概念 |
| 2.2.2 共同配送 |
| 2.2.3 末端物流共同配送研究现状综述 |
| 2.3 车辆路径问题的概念和研究现状 |
| 2.3.1 车辆路径问题的概念 |
| 2.3.2 车辆路径问题的研究现状综述 |
| 2.4 TSP问题基本概念和研究现状综述 |
| 2.4.1 TSP问题描述 |
| 2.4.2 TSP问题研究现状综述和传统配送的问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 两种智能算法 |
| 3.1 遗传算法的理论基础 |
| 3.1.1 编码 |
| 3.1.2 初始群体的生成 |
| 3.1.3 适应度定义 |
| 3.1.4 选择 |
| 3.1.5 交叉 |
| 3.1.6 变异 |
| 3.1.7 遗传算法的优缺点 |
| 3.2 K-means聚类算法理论基础 |
| 3.2.1 K-means聚类算法 |
| 3.2.2 K-means聚类算法距离计算方法 |
| 3.2.3 K-means聚类算法的优缺点 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 用遗传算法改进的K-means聚类算法 |
| 4.1 物流配送数学模型描述 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型假设和模型符号 |
| 4.1.3 建立模型 |
| 4.2 优化物流配送的混合聚类算法 |
| 4.2.1 遗传算法 |
| 4.2.2 基于共同配送和用遗传算法改进的K-means聚类方法 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 实验数据 |
| 5.1.1 实验数据的采集 |
| 5.1.2 实验数据的格式化 |
| 5.2 实验环境准备 |
| 5.2.1 Tensorflow平台 |
| 5.2.2 Linux系统环境配置 |
| 5.2.3 python与 seaborn库的安装 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 1、结论 |
| 2、展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的论文 |
| 致谢 |
（6）某智能变电站运维策略优化及安全管控系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统实现的相关技术分析 |
| 2.1 最小二乘法拟合 |
| 2.2 FLOYD最短路径算法 |
| 2.2.1 算法思路 |
| 2.2.2 算法步骤 |
| 2.3 物联网技术 |
| 2.4 RFID定位技术 |
| 2.4.1 系统架构 |
| 2.4.2 工作原理 |
| 2.4.3 工作频段 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 智能变电站运维策略优化 |
| 3.1 变电站运维现状概述 |
| 3.1.1 巡视分类 |
| 3.1.2 巡视手段 |
| 3.1.3 问题汇总 |
| 3.2 运维策略优化基本思路 |
| 3.3 基于特征参数跟踪法的预测模型 |
| 3.3.1 设备运行特征参数描述 |
| 3.3.2 特征参数跟踪法流程 |
| 3.3.3 特征参数跟踪法数学模型 |
| 3.4 变电站运维策略优化 |
| 3.4.1 基于特征参数跟踪法的设备运行状态预测 |
| 3.4.2 基于Floyd的最短路径规划 |
| 3.4.3 优化方案评价 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 变电站安全管控系统设计 |
| 4.1 需求概述 |
| 4.1.1 建设目标 |
| 4.1.2 需求分析 |
| 4.1.3 可行性分析 |
| 4.2 基于测距的定位算法分析 |
| 4.3 系统总体结构设计 |
| 4.3.1 运维站端结构设计 |
| 4.3.2 变电站端结构设计 |
| 4.4 系统功能设计 |
| 4.4.1 系统管理模块 |
| 4.4.2 视频监控模块 |
| 4.4.3 人员定位模块 |
| 4.4.4 设备管理模块 |
| 4.4.5 告警通知模块 |
| 4.5 系统数据库设计 |
| 4.5.1 E-R图设计 |
| 4.5.2 数据表设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 变电站安全管控系统实现 |
| 5.1 系统管理模块实现 |
| 5.2 视频监控模块实现 |
| 5.3 人员定位模块实现 |
| 5.4 设备管理模块实现 |
| 5.5 告警通知模块实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统测试 |
| 6.1 功能测试 |
| 6.2 性能测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 全文总结与展望 |
| 7.1 总结与不足 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）公共自行车系统调度管理优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要变量及符号注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况 |
| 1.2.1 国外公共自行车系统调度管理优化的研究现状 |
| 1.2.2 国内公共自行车系统调度管理优化的研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究不足 |
| 1.3 研究目标及主要内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 公共自行车系统及关键问题分析 |
| 2.1 公共自行车系统分析 |
| 2.1.1 公共自行车系统概述 |
| 2.1.2 公共自行车系统组成 |
| 2.1.3 公共自行车系统的运营模式 |
| 2.2 公共自行车租赁站点布局优化分析 |
| 2.2.1 公共自行车租赁站点选址原则 |
| 2.2.2 公共自行车租赁站点布局原则 |
| 2.3 公共自行车调度管理优化分析 |
| 2.3.1 公共自行车调度特点 |
| 2.3.2 公共自行车调度的影响因素 |
| 2.3.3 公共自行车调度的过程 |
| 2.3.4 公共自行车调度的方式 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 公共自行车选择意愿研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.1.1 有序多分类Logit回归模型 |
| 3.1.2 有序多分类Logit回归模型的参数估计 |
| 3.1.3 有序多分类Logit回归模型的评价 |
| 3.2 数据调查 |
| 3.2.1 调查概况 |
| 3.2.2 问卷分析 |
| 3.3 公共自行车选择意愿定量分析方法 |
| 3.3.1 过程准备 |
| 3.3.2 过程分析 |
| 3.3.3 结果讨论 |
| 3.4 研究结论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 公共自行车租赁站点布局优化研究 |
| 4.1 公共自行车租赁站点布局的影响因素 |
| 4.2 公共自行车租赁站点布局依据 |
| 4.2.1 站点布局形式选择 |
| 4.2.2 站点服务类型划分 |
| 4.2.3 站点服务范围 |
| 4.3 公共自行车租赁站点布局优化方法 |
| 4.3.1 问题的描述 |
| 4.3.2 逼近理想点排序法(TOPSIS) |
| 4.3.3 租赁站点布局优化方法 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 布局概况 |
| 4.4.2 方案优选 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 公共自行车调度区域动态划分方法 |
| 5.1 公共自行车调度区域划分 |
| 5.1.1 问题描述 |
| 5.1.2 公共自行车调度区域划分的理论方法 |
| 5.1.3 调度区域动态划分方法 |
| 5.2 基于距离问题的站点聚类分析 |
| 5.2.1 基于距离问题的公共自行车站点聚类分析流程 |
| 5.2.2 最优初始聚类中心选取的方法 |
| 5.2.3 公共自行车站点距离相似性度量 |
| 5.2.4 改进K-means聚类算法的站点划分 |
| 5.3 公共自行车调度区域站点需求的平衡 |
| 5.3.1 公共自行车调度区域需求量平衡的概述 |
| 5.3.2 公共自行车调度区域需求量的平衡 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 调度路径优化模型及算法研究 |
| 6.1 调度路径优化问题描述 |
| 6.2 调度路径优化数学模型 |
| 6.2.1 数学模型 |
| 6.2.2 求解方法 |
| 6.3 调度路径优化算法的研究 |
| 6.3.1 理论基础—遗传算法 |
| 6.3.2 调度路径优化算法的总体思路 |
| 6.3.3 初始解的求解方法 |
| 6.3.4 编码方法 |
| 6.3.5 适应度函数 |
| 6.3.6 交叉算子 |
| 6.3.7 变异算子 |
| 6.3.8 算法终止条件 |
| 6.4 实例求解 |
| 6.4.1 实例说明 |
| 6.4.2 求解结果 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 公共自行车系统动态调度优化方法 |
| 7.1 问题概述 |
| 7.2 公共自行车动态调度优化模型 |
| 7.3 动态调度优化方法 |
| 7.3.1 公共自行车系统动态调度优化方法的描述 |
| 7.3.2 最优初始调度方案的生成方法 |
| 7.3.3 新增需求站点的插入方法 |
| 7.4 实例求解 |
| 7.4.1 最优初始调度方案的生成 |
| 7.4.2 调度方案优化 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 主要创新点 |
| 8.3 研究的不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录(一) 南京市公共自行车服务满意度及选择意向调查表 |
| 附录(二) 公共自行车租赁站点布局优化方法matlab程序 |
| 作者简介、攻读博士学位期间发表论文与科研情况 |
（8）弗雷·奥托形态生成方法及其拓展应用（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 弗雷·奥托的形态生成方法 |
| 1.1 悬挂及反转实验 |
| 1.2 最小曲面实验 |
| 1.3 最优化路径实验 |
| 2 弗雷·奥托形态生成方法的拓展应用 |
| 2.1 悬挂及反转实验的拓展应用 |
| 2.2 最小曲面实验的拓展应用 |
| 2.3 最优化路径实验的拓展应用 |
| 3 弗雷·奥托形态生成方法及拓展应用的发展趋势 |
| 3.1 数字化转化 |
| 3.2 数字化模拟 |
| 3.3 拓展应用的发展趋势 |
（9）供应链环境下吉林省四方物流有限公司运输优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题来源及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究方法和研究内容 |
| 第二章 相关理论研究 |
| 2.1 供应链及供应链管理 |
| 2.1.1 供应链概述 |
| 2.1.2 供应链管理 |
| 2.2 运输及运输优化理论分析 |
| 2.2.1 国外的理论分析 |
| 2.2.2 国内的理论分析 |
| 2.3 运输路线优化方法研究 |
| 2.3.1 运输路线优化方法研究 |
| 2.3.2 确定运输路线的方法 |
| 第三章 吉林省四方物流有限公司运输问题分析 |
| 3.1 公司介绍 |
| 3.2 运作流程 |
| 3.3 影响运输的因素 |
| 3.4 公司运输车辆调度问题 |
| 3.4.1 公司运输车辆调度的构成要素 |
| 3.4.2 公司运输车辆调度问题分析 |
| 第四章 吉林省四方物流有限公司运输优化设计 |
| 4.1 设计目标 |
| 4.2 优化原则 |
| 4.2.1 运输车辆优化原则 |
| 4.2.2 运输路线优化原则 |
| 4.3 运输路线的确定 |
| 4.4 运输优化研究 |
| 4.4.1 运输路线优化 |
| 4.4.2 运输车辆优化 |
| 第五章 运输优化的保障措施 |
| 第六章 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 |
（10）电力系统优化运行的相关问题研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 插图清单 |
| 附表清单 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 电力系统潮流分析的研究现状 |
| 1.2.1 数值迭代法的研究现状 |
| 1.2.2 代数几何法的研究现状 |
| 1.2.3 不同算法的比较 |
| 1.3 中长期机组组合(UC)问题研究 |
| 1.3.1 短期UC问题的研究现状 |
| 1.3.2 中长期UC与短期UC的比较 |
| 1.4 储能系统(ESS)的优化运行研究 |
| 1.4.1 储能系统的离线优化运行 |
| 1.4.2 储能系统的实时优化运行 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第二章 代数几何方法在电力系统潮流计算中的应用 |
| 2.1 电力系统潮流问题 |
| 2.2 结式法求解电力系统潮流 |
| 2.2.1 理论基础 |
| 2.2.2 结式法求解电力系统潮流 |
| 2.2.3 算例分析 |
| 2.3 基于Grobner基的特征值/特征向量法求解电力系统潮流 |
| 2.3.1 理论基础 |
| 2.3.2 特征值法/特征向量法求解潮流方程 |
| 2.3.3 基于特征向量法的静态电压分析 |
| 2.3.4 算例分析 |
| 2.4 计算准确性及复杂性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 考虑机组利用率的中长期机组组合分步模型 |
| 3.1 考虑机组利用率的中长期机组组合(UC)问题 |
| 3.1.1 中长期UC的机组利用率 |
| 3.1.2 考虑机组利用率的中长期UC问题分析 |
| 3.2 考虑机组利用率的中长期UC分步模型 |
| 3.2.1 分解思想 |
| 3.2.2 分步模型 |
| 3.3 基于分步模型的中长期UC问题求解 |
| 3.4 算例仿真 |
| 3.4.1 168时段机组组合 |
| 3.4.2 744时段机组组合 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 电池储能系统的离线优化运行策略 |
| 4.1 单BESS的离线优化运行策略 |
| 4.1.1 数学模型 |
| 4.1.2 基于双层优化的优化运行求解 |
| 4.1.3 算例分析 |
| 4.2 多BESS的离线优化运行策略 |
| 4.2.1 多BESS的优化运行模型 |
| 4.2.2 基于二次规划的数学模型 |
| 4.2.3 算例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 多储能系统运行的实时分布式优化控制策略 |
| 5.1 预备知识 |
| 5.1.1 图论基本概念 |
| 5.1.2 线性迭代法的收敛性引理 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.2.1 优化运行控制目标数学模型 |
| 5.2.2 两种控制模式的比较 |
| 5.3 储能系统通信网络拓扑设想及设计方法 |
| 5.3.1 通信网络拓扑Ⅰ |
| 5.3.2 通信网络拓扑Ⅱ |
| 5.4 分散自律控制算法 |
| 5.4.1 不考虑功率约束的分散自律控制算法 |
| 5.4.2 考虑功率约束的分散自律控制算法 |
| 5.4.3 分散自律控制算法的特点 |
| 5.5 算例研究 |
| 5.5.1 通信网络拓扑 |
| 5.5.2 拓扑Ⅰ的分散自律控制仿真结果 |
| 5.5.3 拓扑Ⅱ的分散自律控制仿真结果 |
| 5.5.4 两种拓扑下的收敛速度分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果列表 |
四、对“货郎担问题”的深入解析（论文参考文献）
- [1]数学基础课程图论的课程思政探索与实践[J]. 史永堂,雷辉,李佳傲. 大学数学, 2021(04)
- [2]Delta并联机器人运动学分析与路径优化[D]. 闫旺星. 中北大学, 2021(09)
- [3]基于标识聚类点过程的高分辨率遥感影像地物目标提取[D]. 张洪云. 辽宁工程技术大学, 2020
- [4]带结果收集的多趟调度优化模型及算法研究[D]. 马海明. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [5]新零售背景下的物流配送路径优化研究[D]. 陈婵丽. 广东工业大学, 2019(02)
- [6]某智能变电站运维策略优化及安全管控系统的设计与实现[D]. 蒙蒙. 电子科技大学, 2019(01)
- [7]公共自行车系统调度管理优化方法研究[D]. 冯佩雨. 东南大学, 2018(05)
- [8]弗雷·奥托形态生成方法及其拓展应用[J]. 郑斐,仝晖,王乾,郭玉强,熊健. 山东建筑大学学报, 2017(03)
- [9]供应链环境下吉林省四方物流有限公司运输优化研究[D]. 李禄. 长春工业大学, 2014(01)
- [10]电力系统优化运行的相关问题研究[D]. 章美丹. 浙江大学, 2013(07)