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题名基于倒箱移动路径的集装箱堆场提箱作业优化模型
被引量：4
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作者
高鹏
金淳
韩庆平
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机构
大连理工大学管理与经济学部系统工程研究所
美国佛罗里达州立大西洋大学信息技术与运营管理系
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2012年第1期19-28,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70571008)
辽宁省自然科学基金资助项目(20062184)
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文摘
集装箱堆场提箱作业优化的目标是通过对倒箱搬运过程的优化使总作业成本最小。本文分析了正面吊设备的提箱作业过程,对作业规则和约束建立数学模型,在分析倒箱移动路径的基础上,提出了提箱作业优化模型。该模型为两层嵌套的组合优化模型,外层子模型针对提箱订单实现倒箱策略优化;内层子模型针对每一步倒箱作业寻找使倒箱作业成本最小的移动路径。提出了求解该模型的算法流程。最后,通过数值算例验证了优化模型的有效性。与传统人工作业方式的比较结果表明:本优化模型能够明显降低提箱作业成本。
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关键词
运筹学
作业调度
动态优化
提箱作业
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Keywords
operations research
operation scheduling
dynamic optimization
pick up operation
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分类号
O223
[理学—运筹学与控制论]
C935
[经济管理—管理学]
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题名云环境下基于L-BFGS的协同过滤算法
被引量：1
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作者
金淳
何世福
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机构
大连理工大学管理与经济学部系统工程研究所
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第3期752-757,791,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(71271041)
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文摘
为解决云环境下协同过滤算法面临的数据稀疏性和算法可扩展性问题,提出一种基于L-BFGS优化的协同过滤算法。将用户和商品的特征进行组合,降低数据稀疏性影响;用L-BFGS算法对因子分解机模型进行参数训练,通过模型进行评分预测推荐。在Spark计算框架使用不同数据集进行实验比较,比较结果表明,该算法具有良好的预测精度和可扩展性,计算效率和资源能更好地适应云环境下推荐系统的实时性要求。
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关键词
协同过滤
L-BFGS算法
因子分解机模型
云环境
个性化推荐
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Keywords
collaborative filtering
L- BFGS
factorization machine
Spark
personalized recommendation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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