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一种基于参数自学习的物流配送路径优化方法,首先,根据配送点和车辆对问题进行编码,将其转化为算法可以优化的变量;然后,设计基于参数自学习的差分进化算法,将递进式更新步长因子和交叉概率的策略与基于局部精英信息的变异获取优异测试个体策略相结合起来,不仅提高了算法的实际搜索效率和可靠性,而且有效避免了早熟收敛;最后,根据算法所设计的编码对实际车辆配送问题进行优化,并对最优解进行解码得到最优配送方案。本发明提供一种搜索速度较快,且结果可靠的基于参数自学习的物流配送路径优化方法。
📄 2018104380525 📂 G06Q10_04 👤 浙江工业大学 📅 2018-05-09
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年