物流分配优化算法

蚁群算法在解决功率分配问题中展示了详细的运算结果，为电力系统优化提供了有效方案。

这里提供物流分发优化的蚁群算法的Matlab源码，包含四个主要文件夹：可执行程序、算法实现代码、测试数据和算法文档。

运用matlab中的粒子群优化算法解决轮毂位置分配问题。

任务分配优化 利用组合优化中的分支限界法，高效解决任务分配问题，寻找最佳分配方案。

资源概览 该资源提供了一种利用鱼群算法解决无线电功率分配问题的Matlab实现。中包含完整的Matlab源代码，并附带代码运行结果图，方便用户直观了解算法性能。

提供一个优化算法，专门解决物流选址问题，考虑了时间窗口和碳排放限制。该算法在Matlab环境下实现，能有效降低运营成本并减少碳排放。详细的代码运行效果图可以在压缩包中查看。

免疫优化算法是一种模拟生物免疫系统的全局优化方法，在解决物流配送选址等复杂问题中展现出独特的优势。物流配送选址是优化物流网络中至关重要的环节，涉及选择最佳的配送中心位置以达到最高的服务效率和最低的成本。深入探讨了免疫优化算法在物流配送选址中的具体应用，并结合实例进行了详细的程序分析。

以下是关于Oracle内存分配与调整的一些实用技巧，适用于Oracle管理员。 内存管理：Oracle数据库的内存管理由多个组件组成，包括SGA（系统全局区）和PGA（程序全局区）。理解这些组件的作用是进行内存调优的基础。 SGA：系统全局区是Oracle实例的共享内存区域，其中存储了数据库缓存、重做日志缓冲区等重要内容。合理设置SGA的大小，可以提升数据库的性能，避免频繁的磁盘I/O操作。 PGA：程序全局区用于存储与客户端会话相关的内存结构，例如排序操作和游标缓存。优化PGA内存使用有助于减少内存溢出，提高查询效率。 自动内存管理：Oracle提供了AMM（自动内存管理）功

该程序包含几种物流选址的最优方案，能够解决路径最短问题以及建厂等相关数学模型的算法和解题思路。