基于托盘池模式的托盘服务中心服务路径优化

写的很不错，参考性很强，对物流运输方面的指点性较强！

为了处理传统遗传算法中易早熟和陷入局部最优，造成收敛慢，效率低的问题，提出了一种改进的遗传算法GBLSA(GeneticBasedonLink-StateAlgorithm)。
对遗传算法的基本算子进行改进，其中将链路状态算法强大的寻优能力融入交叉算子中，保证个体逐代进化。
引入与遗传代数相关的自适应概率，提高了遗传算法的搜索效率和收敛速度。
仿真实验表明，与传统遗传算法和TSPLIB标准值相比，提出的方法得到的结果路径更优，效率更高。

物流配送路径优化问题是一个NP(非确定多项式)问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解。
为了很好地处理这个NP问题,本文建立了一个配送中心、多个顾客的物流配送数学模型,用自己改进的遗传算法加以分析求解并进行了实例验证,而且在物品的配送种类上取得了突破,不在只是针对单一品种,对物流企业实现科学快捷的配送调度和路径优化有实际意义。

带时间窗的团队定向成绩是一类重要的物流配送路径优化成绩，其优化目标是制定最优可行车辆路线，在规定的时间窗内服务一组顾客，以获得最大的总收益。
提出了一类改进蚁群算法，用以求解该成绩。
为了提高解构造质量与效率，使用一种快速的方法来确定动态候选链表，并且利用串行法和贪婪法构造解。
与迭代局部搜索相比，所提算法能够在12s内得到更好的解。

本资源采用了改进的遗传算法，进行，具体改进如下：与传统的交叉和变异的遗传方式不同，这里提出一种改进遗传操作。
具体步骤是设定一个变异概率p，如图1所示，先在染色体中随机选择一个点G1，如G1=34。
产生一个随机小数，若小于p，则第二个点G2来自同一个个体的另外一个任意点，如G2=52，然后点G1和G2之间的部分被倒置；
若随机小数大于p，则从种群中任意再选择一个个体，找出G1=34在该个体中，上一个位置的点，如下一个点G3=3，则回到原来的个体，点34到3之间被倒置。
这种遗传的思路在于，它能尽量利用种群中获得的信息，来指引个体的变异或者导致操作，最初使得遗传算子比较高效。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。