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来源：百度知道 编辑：UC知道 时间：2024/05/31 08:10:57
4. Solution approach
The CFAM involves nonlinear objective function and
integer variables posing difficulties in optimally solving
large problems. Simulated annealing (SA) is a metaheuristic
for solving such combinatorial optimization
problems [30]. Koulamas et al. [31] provided a survey
on applications of simulated annealing in layout problems.
We develop an SAA to solve CFAM. Solution to
CFAM comprises of class formation (xpc variables) and
space allocation to the classes (ylc variables). If classes
are given, i.e., the value of xpc variables fixed (at say
Xpc), the storage locations, ylc, can be optimally determined
by solving the following allocation model (AM).
4.1. Simulated annealing
In this section, we describe procedure to develop an
initial solution, procedure to generate a neighborhood
solution given any solution and SAA.
The proposed SAA exploits the structure of the
CFAM and it search
The CFAM involves nonlinear objective function and
integer variables posing difficulties in optimally solving
large problems. Simulated annealing (SA) is a metaheuristic
for solving such combinatorial optimization
problems [30]. Koulamas et al. [31] provided a survey
on applications of simulated annealing in layout problems.
We develop an SAA to solve CFAM. Solution to
CFAM comprises of class formation (xpc variables) and
space allocation to the classes (ylc variables). If classes
are given, i.e., the value of xpc variables fixed (at say
Xpc), the storage locations, ylc, can be optimally determined
by solving the following allocation model (AM).
4.1. Simulated annealing
In this section, we describe procedure to develop an
initial solution, procedure to generate a neighborhood
solution given any solution and SAA.
The proposed SAA exploits the structure of the
CFAM and it search
翻译成这样：
4 。解决的办法
该cfam涉及非线性的目标函数和
整数变量假扮的困难，在最佳的解决
大的问题。模拟退火（ SA ）是一个metaheuristic
为解决这类组合优化
问题[ 30 ] 。 koulamas等人。 [ 31 ]提供了一个调查
对应用模拟退火算法在布局问题。
我们在发展一SAA的解决cfam 。解决办法
cfam组成的工人阶级的形成（的XPC变量）和
空间分配给班（ ylc变数） 。如果班
给出，即价值的XPC变数固定的（在说
的XPC ） ，储存地点， ylc ，可以优化确定
解决了以下分配模型（上午） 。
4.1 。模拟退火
在本节中，我们描述的程序，制定一个
初步的解决办法，程序，以产生一个居委会
解决方案给予任何解决办法和SAA的。
建议SAA的利用结构的研究
cfam和它在太空中搜索，的XPC ，而确定
价值观ylc在评价一步解决时，作为
描述之前。因此，解决方案（溶胶）向cfam
构成阶级的形成， CF和空间分配
班级成立后，作为。
4.1.1 。存储班在初步解决方案
取得初步班， cf0 ，创造C （下=规划）班
有一个项目，每个项目1 ，在第1类，第2项
在第2类等。然后，计算每个保险业监理专员
C级（国际商会）使用的表达（ 9 ）和安排
班在增加秩序的国际商会。解决时
为cf0获取空间分配， as0 ，客观
价值z0 。 cf0和as0一起的形式初步解决方案，
sol0 。
4.1.2 。新一代存储班在居委会
解决方案
一代居委会阶级和分配给
存储空间如下所述。
居委会存储类：随机选择2
班， K及L等认为，升_ = k从目前的解决方案，
原讼法庭。随机选取部分，有价证券投资，从内部零件
在课堂中K和动议的一部分，有价证券投资从阶级K至级
升获得原讼法庭1 。
分配