导读:本文包含了分散搜索论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:动态共乘,多目标0-1规划模型,和声分散搜索算法,效用
分散搜索论文文献综述
侯立文,刘思[1]（2019）在《利用和声分散搜索算法解决动态共乘的乘客选择研究》一文中研究指出动态共乘作为一种配合解决城市交通出行难题的新模式近年来引起了人们越来越多的关注,然而在较大范围内选择合适的乘客,以便获得最佳的综合服务效果却具有相当大的挑战性。本文正是针对这一问题,建立了以乘客效用最大化和司机总行程最短为目标函数,以满足司机与乘客的时间要求和司机参与约束为限制条件的多目标0-1规划共乘模型,用于帮助司机选择最合适的乘客。根据该模型的特点,构造了加入了分散搜索机制的新的和声搜索算法。在仿真实验时,针对司机和乘客效用的两种产生方式,在较大规模的路网环境下利用该算法分别对模型进行了求解,得到了Pareto最优解集。仿真结果不仅表明了模型的合理性和算法的可行性,而且还指出基于效用函数可以发现更多合适的潜在乘客。最后,通过与文献中其它算法的对比进一步展示了本文算法的有效性。(本文来源于《中国管理科学》期刊2019年05期）
刘俊文[2]（2019）在《创新源分散化、知识搜索与企业专利产出关系研究》一文中研究指出随着创新全民化的深入,创新源日趋大众化和分散化,企业单纯的内部研发已经无法满足企业生产的需求,越来越多的企业开始采用知识搜索的方式来获取新知识;在这一背景下,企业知识搜索策略不同,专利产出也不尽相同。创新源分散化在为企业创新带来机遇的同时,也正加大着企业知识搜索策略制定的难度。而现有研究对于创新源分散化、知识搜索、专利产出的叁者的相关关系关注不足。鉴于此,本研究将基于创新扩散等理论,构建创新源分散化、知识搜索以及专利产出叁者之间的分析框架,旨在验证创新源分散化、知识搜索以及专利产出叁者的相关关系,同时将企业的技术多样性和企业规模纳入研究框架,研究其调节作用。基于对中国多行业多家代表性企业2006-2016年间的企业财务、经营状况以及专利相关数据的统计分析,对本文的研究假设做出了验证。研究发现:(1)创新源分散化对企业知识搜索宽度和知识搜索联合维度有正向影响作用,而对知识搜索深度有负向影响作用;(2)创新源分散化对企业的专利产出有正向影响作用,知识搜索联合维度在这一正向影响中起到了部分中介作用。(3)技术多样性正向调节创新源分散化对企业专利产出的正向影响作用,而企业规模对于创新源分散化与专利产出之间的关系没有调节作用。本研究为创新源分散化趋势下企业的知识搜索策略制定及政府的公共政策方向提供理论基础和决策依据。(本文来源于《广西大学》期刊2019-05-01）
刘俊文,韦铁,韩泽铭,石城宇[3]（2019）在《创新源分散化与企业知识搜索开放度关系研究》一文中研究指出为探讨创新源分散化趋势下不同类型企业知识搜索开放度的策略制定,从专利角度出发探讨创新源分散化与企业知识搜索开放度的关系,同时探究企业技术多样性、企业规模两个变量对上述关系的调节作用。通过专利数据的实证检验得出,创新源分散化对企业知识搜索宽度有正向影响作用、对知识搜索深度有负向影响作用,同时技术多样性先促进创新源分散化程度对企业知识搜索宽度的正向影响作用、后抑制这种作用;企业规模促进创新源分散化对企业知识搜索宽度具有正向影响作用,抑制创新源分散化对企业知识搜索深度具有负向影响作用。(本文来源于《科技管理研究》期刊2019年05期）
王昌旭[4]（2018）在《基于导向性分散伸展图的高效近似最近邻搜索》一文中研究指出近似最近邻搜索问题是数据库、数据挖掘、人工智能等领域中的一个基本问题。一个具有实际应用价值的近似最近邻搜索算法必须同时具有极高的搜索速度以及合理的内存用量。相比于传统的基于树结构、基于哈希和基于量化的搜索算法,基于图索引的近似最近邻搜索算法因其搜索高且速度快的特点,吸引了来自学术界和工业界的大量关注。虽然许多早期的基于图结构的近似最近邻搜索算法算法在理论上具有十分低的搜索时间复杂度,但这些图结构索引的索引构建算法往往具有极高的时间复杂度,从而使其在目前的大数据时代场景中无法有效应用。因此近年来学界提出了诸多新的图结构索引,以期能够降低索引构建的时间复杂度。虽然这些方法取得了许多革命性的进步,但其仍旧不够高效从而限制了其在更大规模数据集上的应用。本文结合近年来的最新研究成果,对图结构索引进行了更深入的探究,以希望能够更有效地解决上述困难。具体来讲,本文从以下四个方面出发对用于近似最近邻搜索的图结构进行了探究:(1)保证图的连通性;(2)降低图中节点的平均出度已获得更快的遍历速度;(3)降低查询在图上的搜索路径长度;(4)减小基于图结构的索引的大小。基于以上四点,本文在理论上提出了一种全新的图结构——单调相对近邻图(Monotonic Relative Neighborhood Graph,MRNG),这种图结构在理论上具有极低的搜索复杂度(接近对数时间复杂度)。但直接构造MRNG的算法复杂度过高,使其在超大规模数据上不具有实际可行性。为此本文提出了另一种全新的称为“导向性分散伸展图(Navigating Spreading-out Graph,NSG)”的图结构用以近似MRNG,从而实现了一种同时具有高效索引构建与搜索性能的全新近似最近邻搜索算法。本文在SIFT1M、GIST1M等多个百万级数据集上对NSG算法进行了充分的实验验证,并在这些数据集上与现有主流算法进行横向对比试验,从而证明NSG在索引构建速度与搜索速度精度等具有巨大的优越性。最后本文提出了一种可用于工业场景的基于NSG的超大规模快速近似最近邻搜索系统设计方案,并在亿级数据集上对其可行性进行了初步验证。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-12-28）
刘知竹,冯璐,荀鹏,刘吉元[5]（2018）在《基于分散化序列的联网ICS设备搜索技术》一文中研究指出针对已知的联网设备搜索行为存在重复扫描的问题,提出了一种基于分散化序列的联网ICS设备搜索技术,并设计了分散化序列的启发式生成算法。对于分散化序列,邻近的IPv4地址在其中的位置相距较远,使得按照其顺序执行扫描时能够降低对小规模网段的扫描频度。实验测试了基于Modbus和Siemens S7协议获取ICS设备信息的机制,分析了生成分散化序列的最优算法参数,模拟实现了对IPv4空间中的ICS设备搜索并从蜜罐视角分析了搜索行为的特征。实验结果表明,基于该搜索技术能够在分布式扫描全网ICS设备的同时避免重复扫描,提高了搜索的效率。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2018年11期）
冯珊珊[6]（2018）在《基于适应度与蚁群分散搜索的多机器人任务分配》一文中研究指出随着社会生产活动的复杂化和人口劳动力的减少,多机器人系统的应用在我们的生产生活中占据着越来越重要的地位。多机器人任务分配作为多机器人系统领域的重要研究方向,是多机器人系统执行任务的前提,也是系统执行效率是否高效的关键,是组织简单机器人完成复杂任务的核心。而多机器人任务分配是经典的组合优化问题,也是一个NP难题,如何根据任务特点构造合适高效的优化算法,是值得被研究和发展的。本文针对大规模混合任务的分配问题进行研究,算法主要采取任务自动分类、任务分配结构分层的方式来优化分配。在混合的多任务中,先采取改进的适应度建模法来对任务进行自动分类和初步分配,这个过程机器人会自动筛出系统内的单机器人任务(松散型任务)和多机器人任务(紧耦合型任务),并利用改进的适应度进行松散型任务分配,不仅可以实现松散型任务分配的最优化,而且该算法充分发挥了机器人的自主选择性,减少了机器人之间的通讯消耗,提高计算效率。对于紧耦合任务,本文上层采用蚁群算法来进行任务分配的优化,将蚁群算法采用分组寻优的方式来减少联盟解之间机器人的重迭,减少执行等待时间;下层紧耦合任务的联盟解利用改进的分散搜索思想来进行任务联盟的求解,即根据执行任务的机器人数量越少,机器人之间的通讯、避碰和协同控制就会减少的原则,机器人联盟解按照整数编码的思想来获得,并通过建立联盟参考集,来不断优化更新参考集的解集,保证了联盟解能更好的寻优。(本文来源于《郑州大学》期刊2018-05-01）
毛丽丽,张则强,朱立夏[7]（2018）在《混合模拟退火及分散搜索优化过道布置问题》一文中研究指出针对过道布置问题的求解复杂性,提出了一种混合模拟退火及分散搜索算法。该算法通过引入模拟退火操作进一步优化参考集中的解,以提高获得全局最优解的概率。设计了包含高质量和多样性解的双层参考集,扩大了搜索范围,避免算法陷入局部最优。同时采用动态参考集更新方法,及时替换参考集中质量或多样性较差的解,加快算法的收敛速度,并改进子集产生方法,避免产生重复的解,从而提高算法的求解效率。应用所提算法对24个不同规模的测试问题进行验算与对比,结果表明所提算法的求解质量与平稳性均优于基本模拟退火算法和分散搜索算法,且较已有的4种方法更具求解优势。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年03期）
李阳,范厚明,张晓楠,杨翔[8]（2017）在《随机需求车辆路径问题及混合变邻域分散搜索算法求解》一文中研究指出随机需求车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem with stochastic demand,CVRPSD)是对带容量约束车辆路径问题(capacitated vehicle routing problem,CVRP)的扩展,需求不确定的特点使其较CVRP更复杂,对求解方法要求更高.基于先预优化后重调度思想,提出两阶段的混合变邻域分散搜索算法(variable neighborhood scatter search,VNSS)对该问题进行求解:预优化阶段构建随机机会约束规划模型,对客户点随机需求作机会约束确定型等价处理,生成最优预优化方案;重调度阶段采用新的点重优化策略进行线路调整,降低因失败点而产生的额外成本,减少对人工和车辆的占用.算例验证表明,随机机会约束模型和两阶段变邻域分散搜索算法在求解CVRPSD时较为有效,点重优化策略调整效果较佳.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2017年12期）
张霖[9]（2017）在《分散评估网络信息资源精确搜索方法仿真》一文中研究指出为了提升分散评估网络信息资源精确搜索质量,需要进行资源搜索方法的研究。但是采用当前方法在进行资源搜索时,没有考虑网络节点价值对资源搜索的影响,存在信息资源搜索误差大的问题。为解决上述问题,提出一种基于混合蚁群的分散评估网络信息资源精确搜索方法。上述方法先利用泛洪方法搜索本地缓存表,如果搜索成功,返回资源地址信息反之,返回搜索失败信息,并促使源节点将返回的搜索结果写入本地缓存表,得到搜索信息资源的路径信息。并用兴趣域分别映射当前搜索请求和节点历史搜索的兴趣类型,将蚁群理论和节点的兴趣因子相融合,动态调整节点价值和信息素,计算转发概率时的权重关系,并提升了对分散评估网络信息资源搜索的质量。仿真证明,所提方法信息搜索效率较高,充分的提升了分散评估网络信息资源搜索的质量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2017年12期）
毛丽丽[10]（2017）在《扩展过道布置问题的建模与改进分散搜索优化研究》一文中研究指出随着全球经济的快速发展,缩短生产周期、降低生产成本是当今企业赢得市场的首要因素。合理的设施布局不仅可以节约10%-30%的成本,还能减少物料传输距离、降低在制品的停留时间等。作为设施布局问题的一种,过道布置问题(Corridor Allocation Problem,CAP)不仅在服务部门领域应用广泛,在工业制造领域亦具有重要的潜在应用价值。因此,对过道布置问题的研究具有重要的理论价值和现实意义。过道布置问题以最小化设施间的总流量成本为优化目标,将给定的一系列设施布置到过道两侧,属于典型的组合优化问题,具有NP-hard属性和较大的求解难度。本文基于此提出了一种改进分散搜索(Improved ScatteRSearch,ISS)算法。该算法引入一种两阶段混合改进策略——先利用加速插入法对解进行局部改进,再通过模拟退火操作进一步优化当前参考集中的最优解,以提高算法获得全局最优解的概率;采用包含高质量和多样性解的双层参考集替代传统参考集,扩大搜索范围,避免算法陷入局部最优;同时,采用动态参考集更新方法,及时替换参考集中质量或多样性方面较差的解,加快算法的收敛速度,并改进子集产生方法,避免产生重复的解,从而提高算法的求解效率。对一系列不同规模的测试问题进行验算与对比,结果表明:改进分散搜索算法在求解质量和平稳性方面均优于基本模拟退火算法和分散搜索算法,且较已有的6种方法更具求解优势。针对现有研究忽略通道宽度和总流量入口的不足,考虑到这两个因素会对总流量成本产生影响这一实际情况,本文构建了扩展过道布置问题的混合整数规划模型,并运用GUROBI软件进行精确求解,验证了模型的正确性。进而利用改进分散搜索算法进行求解,不仅求得了小规模问题的最优解,还在合理的时间内快速获得了大规模问题的近优解。对比分析发现,若在布局设计初期就考虑通道宽度的影响,则设施间总流量成本最多可节约27.59%,若同时考虑通道宽度和总流量入口的影响,则总流量成本至少可降低6.08%。接着,为便于算法应用,对算法的相关性能进行了分析,探讨了不同种子解、交叉合并算子以及插入法对算法求解性能的影响,验证了本文所选求解机制的优越性。最后将所提算法应用于实际车间布局优化,提出了改善意见。(本文来源于《西南交通大学》期刊2017-05-01）
分散搜索论文开题报告
（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：
随着创新全民化的深入,创新源日趋大众化和分散化,企业单纯的内部研发已经无法满足企业生产的需求,越来越多的企业开始采用知识搜索的方式来获取新知识;在这一背景下,企业知识搜索策略不同,专利产出也不尽相同。创新源分散化在为企业创新带来机遇的同时,也正加大着企业知识搜索策略制定的难度。而现有研究对于创新源分散化、知识搜索、专利产出的叁者的相关关系关注不足。鉴于此,本研究将基于创新扩散等理论,构建创新源分散化、知识搜索以及专利产出叁者之间的分析框架,旨在验证创新源分散化、知识搜索以及专利产出叁者的相关关系,同时将企业的技术多样性和企业规模纳入研究框架,研究其调节作用。基于对中国多行业多家代表性企业2006-2016年间的企业财务、经营状况以及专利相关数据的统计分析,对本文的研究假设做出了验证。研究发现:(1)创新源分散化对企业知识搜索宽度和知识搜索联合维度有正向影响作用,而对知识搜索深度有负向影响作用;(2)创新源分散化对企业的专利产出有正向影响作用,知识搜索联合维度在这一正向影响中起到了部分中介作用。(3)技术多样性正向调节创新源分散化对企业专利产出的正向影响作用,而企业规模对于创新源分散化与专利产出之间的关系没有调节作用。本研究为创新源分散化趋势下企业的知识搜索策略制定及政府的公共政策方向提供理论基础和决策依据。
（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。
分散搜索论文参考文献
[1].侯立文,刘思.利用和声分散搜索算法解决动态共乘的乘客选择研究[J].中国管理科学.2019
[2].刘俊文.创新源分散化、知识搜索与企业专利产出关系研究[D].广西大学.2019
[3].刘俊文,韦铁,韩泽铭,石城宇.创新源分散化与企业知识搜索开放度关系研究[J].科技管理研究.2019
[4].王昌旭.基于导向性分散伸展图的高效近似最近邻搜索[D].浙江大学.2018
[5].刘知竹,冯璐,荀鹏,刘吉元.基于分散化序列的联网ICS设备搜索技术[J].计算机技术与发展.2018
[6].冯珊珊.基于适应度与蚁群分散搜索的多机器人任务分配[D].郑州大学.2018
[7].毛丽丽,张则强,朱立夏.混合模拟退火及分散搜索优化过道布置问题[J].计算机工程与应用.2018
[8].李阳,范厚明,张晓楠,杨翔.随机需求车辆路径问题及混合变邻域分散搜索算法求解[J].控制理论与应用.2017
[9].张霖.分散评估网络信息资源精确搜索方法仿真[J].计算机仿真.2017
[10].毛丽丽.扩展过道布置问题的建模与改进分散搜索优化研究[D].西南交通大学.2017
标签：动态共乘; 多目标0-1规划模型; 和声分散搜索算法; 效用;