选址分析

当前话题为您枚举了最新的选址分析。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

企业选址:大数据驱动的智能选址利器
企业选址模块基于移动互联网,利用大数据技术为企业提供精准的选址方案。通过分析海量数据,例如餐饮行业数据:火锅、川菜、粤菜、面包甜点、本帮江浙菜、鲁菜、东南亚菜等,以及知名品牌数据:海底捞、小肥羊、小天鹅、德庄火锅等,帮助企业洞察市场趋势,找到最佳选址位置,助力企业经营发展。
免疫优化算法选址应用
利用免疫优化算法优化物流配送中心选址,附有程序代码,修改函数调用即可运行。
迈阿密餐厅选址:数据驱动决策
通过数据挖掘、数据分析和机器学习技术,精准定位佛罗里达州迈阿密最适合开设餐厅的区域。
MATLAB程序优化物流选址方案
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。
【物流选址】优化算法解决带时间窗和碳排放考量的物流选址问题【附Matlab代码】
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。
北斗卫星导航系统频谱监测选址:基于STK轨道预报数据的分析
北斗卫星导航系统致力于提供全球导航服务,其频谱保护性监测至关重要。本研究利用STK轨道预报数据,收集了14颗北斗非静止轨道卫星连续10日内对我国9个城市的可见时间数据。通过R语言对数据进行分组统计分析,比较了不同卫星和不同地点的监测可见时间,并分析了不同监测地点的相似度。根据分析结果,提出了北斗系统频谱监测站的初步选址建议。
布谷鸟算法在平面选址问题中的应用优化
cuckoo_search12是对原布谷鸟算法MATLAB程序的优化修改,数据参考论文《基于布谷鸟算法的平面选址问题_宋瑞敏》,包含无约束公式和12顶点数据。程序已在MATLABr2017b版本中通过测试,其他顶点计算只需调整最后的函数及顶点矩阵。
物流配送选址中免疫优化算法的革新应用
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。
5G基站优化选址在可持续发展背景下的应用
随着5G通讯网络的快速发展,传统的人工选址和分类方法已不再适应其发展速度和工作强度。在可持续发展和绿色经济的背景下,如何进行合理的基站选址和分类管理已成为当前的紧迫问题。本研究团队针对此问题进行了深入建模,采用了多目标规划和0-1规划相结合的优化模型。为解决弱覆盖问题,我们利用智能优化算法——粒子群算法,通过成本和覆盖率综合考量,最终选定了3303个宏基站和218个微基站,总成本为33248,覆盖了167138个弱覆盖区域,覆盖率达到91.43%。同时,针对模型一和模型二进行了算法改进,提升了选址方案的精确度和效率。
基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容MATLAB精品代码
程序名称:基于多目标粒子群算法的电力系统分布式电源选址定容实现平台:MATLAB简介:为解决分布式电源选址定容问题,提出改进的多目标粒子群算法。考虑投资成本、网损和电压稳定性建立三目标数学模型,并采用该算法求解。最后通过IEEE-69节点系统验证算法有效性。