(1) 选址的假设条件 (2) 变电站经济容量和个数确定 (3) 变电站选址数学模型 (4) 算例 2013/12/13 清华大学电机系

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电动汽车充电桩选址优化模型的构建，张曦，刘琼荪，传统的燃油汽车给大气带来了严重的污染，且还受到石油储量的限制。我国已经启动停止生产和销售传统能源汽车的时间表，大力推动电

研究了在容量受限条件下的工厂选址问题.针对现有模型对覆盖问题、经济效益问题和发展状况问题考虑不足,提出了一种新的数学模型.由于容量受限的工厂选址是一个复杂的决策过程,较难得到满意解和最优解,提出一种新的改进蚁群算法对其进行求解.改进蚁群算法在传统蚁群算法的基础上结合了贪婪算法.仿真结果一方面说明了新的数学模型的有效性,另一方面证明了改进蚁群算法改善了传统蚁群算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了寻优质量.

LINGO在物流配送中心选址中的应用，吴桂芳，龚哲君，针对配送中心选址问题的特点和要求，依据成本最小的原则，建立了配送中心选址优化模型，同时配以算例，设计了基于LINGO软件的算法�

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选址问题蚁群算法matlab代码人工智能-DVA340 创建存储库来存储我对老师在DVA340-Artificiell Intelligens中分配的作业的解决方案，这是Västerås的Mälardalen大学的一门课程。 作业1.背包和数独。 第1部分包含背包问题，必须使用BFS和DFS解决该问题。 这是在part1.py中执行的，时间为0.5秒。 上交代码后，由于一些小的数学错误，我获得了2.6 / 3的分数。 第2部分包含数独问题，必须使用DFS解决。 这是在part2.py中执行的，执行时间不到1秒。 输入代码后，我收到了2/2标记。 总成绩：4.6 / 5-> 5/5。 作业2。西班牙地图。 该任务包括使用两种不同的算法在西班牙的两个城市马拉加和巴利亚多利德之间建立路径：贪婪的最佳优先搜索算法和A *算法。 输入代码后，我收到了5/5的分数。 作业3.旅行商问题。 第1部分包括使用我们创建的遗传算法解决旅行商的问题。 我们需要从位置1开始，并以尽可能短的路线经过柏林的52个位置，在位置1也要结束。 输入代码后，我收到了3/3的分数。 第2部分包括使用蚁群优化算法解决相同的旅

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