车厢调度问题的算法实现
物流仓储运输的优化调度算法研究
物流仓储运输的优化调度算法研究随着经济全球化和电子商务的不断发展，物流仓储运输的重要性日益突显。
物流管理的关键之一是运输的优化调度，即在满足订单需求和满足时间和成本限制的前提下，将货物分配给合适的车辆和路线，从而实现最佳的运输效益。
本文将探讨物流仓储运输的优化调度算法研究。
一、物流仓储运输的优化调度算法分类目前，常用的物流仓储运输优化调度算法有很多种。
其中，较为常见的有贪心算法、遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法。
不同的算法具有不同的特点和适用范围，下面将逐一探讨。
1、贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法，其基本思路是每次选择当前状态下最优的决策，并不考虑以后可能出现的情况。
在物流仓储运输的优化调度中，贪心算法通常用于解决较为简单的问题。
例如，在一条线路上有多个货物需要运输，贪心算法就可以先将离起点最近的货物运输出去，然后再考虑下一个货物的运输。
2、遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的算法，通过模拟基因交换和变异，寻找全局最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，遗传算法可以用于解决较为复杂的问题。
例如，在多个仓库和多个客户之间运输货物，遗传算法可以通过不断优化策略，找到最优的路线和分配方案。
3、蚁群算法蚁群算法是一种模拟蚂蚁寻找食物的行为的算法，通过模拟信息素的传递和更新，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，蚁群算法可以用于解决有多个物流车辆和多个客户之间分配的问题。
例如，在一天时间内，将多个客户的货物运输到他们的目的地，蚁群算法可以通过不断更新信息素，找到最优的分配方式。
4、模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中固体退火的概念，通过模拟温度的降低过程，寻找最优解。
在物流仓储运输的优化调度中，模拟退火算法可以用于解决车辆路径问题。
例如，将多个客户的货物分配给多个物流车辆，通过模拟温度的冷却，找到最优的路线和分配方案。
二、物流仓储运输的优化调度算法研究现状当前，国内外已有不少研究者对物流仓储运输的优化调度算法进行了研究。
车辆调度效果优化方案报告
车辆调度效果优化方案报告一、引言车辆调度是指根据物流需求和市场情况，合理安排和调度车辆，以提高运输效率、降低成本、保障交通安全的管理活动。
本报告旨在提出一种车辆调度效果优化方案，以改善调度流程和提升整体调度效率。
二、问题分析1. 调度过程繁琐：当前车辆调度过程涉及大量数据和复杂的计算，需要手动录入和分析，容易出现错误和延误。
2. 配送效率低下：目前的车辆调度方案未能高效利用车辆资源，导致配送时间长、成本高，无法满足客户的及时需求。
3. 实时性差：现有的调度系统往往不能及时获取运输中的实时信息，无法迅速应对突发事件和调整配送计划。
三、解决方案1. 引入智能调度系统：采用先进的智能调度系统，通过数据分析和算法优化，实现车辆调度过程的自动化和智能化。
系统可根据各种因素进行实时优化，例如交通状况、货物状态和车辆位置等，以提高调度效果。
2. 建立实时监控系统：通过引入车辆定位技术和感应器，实现对车辆实时位置、行驶速度和货物状态的监控。
监控系统与智能调度系统相连，可以即时反馈车辆运输情况，帮助调度员做出相应的决策和调整。
3. 建立合理补给策略：通过分析历史数据和预测需求，建立合理的补给策略，以避免车辆配送途中没有足够货物可用的情况。
补给策略可根据不同区域、不同时间段和不同季节等因素进行调整，以最大程度地减少运输成本。
4. 建立供应链信息共享平台：与供应商、客户和调度员之间建立信息共享平台，实现信息的实时传递和共享。
供应链信息共享平台可以提高沟通效率、降低信息传递误差，并为调度员提供更准确的数据支持。
四、预期效果1. 调度效率提升：引入智能调度系统后，可以实现调度过程的自动化和智能化，减少人为错误和延误，大幅提升调度效率。
2. 递送时间缩短：通过实时监控车辆位置和货物状态，调度员可以快速做出调度决策，避免延误和拥堵，从而缩短递送时间，提升客户满意度。
3. 成本降低：合理补给策略可以避免无货配送和重复配送的情况，降低配送成本。
货物配送中的路径规划与调度优化方法
货物配送中的路径规划与调度优化方法在现代物流运输中，货物配送的路径规划与调度是一个重要的问题。
随着交通网络的发展和货物运输量的增加，有效的路径规划与调度可以极大地提高物流运输的效率，降低运输成本，并且减少环境污染。
本文将介绍一些常见的货物配送中的路径规划与调度优化方法。
首先，我们需要了解路径规划与调度的基本概念。
路径规划是指根据一定的条件和约束，确定从起点到终点的最佳路径，并且可以根据实际情况进行动态调整。
调度是指根据给定的资源和任务要求，合理地安排任务的执行顺序和时间，以实现最佳的运输效果。
路径规划与调度优化的方法有很多种，下面将介绍其中的几种常见方法。
1. 路径规划方法（1）最短路径算法：最短路径算法是路径规划中最基本和常用的方法之一。
其中最著名的算法是Dijkstra算法和Floyd算法。
这些算法通过计算节点之间的最短距离来确定最佳路径。
最短路径算法可以应用于不同的情况，如单一目标路径、多目标路径和动态路径。
（2）遗传算法：遗传算法是一种通过模拟自然进化原理进行优化的方法。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个遗传的染色体序列，根据适应度函数进行交叉和变异操作，最终找到最优的路径。
遗传算法具有较强的全局搜索能力，可以处理复杂的配送问题。
（3）模拟退火算法：模拟退火算法是一种启发式优化算法，其思想源于固体退火的过程。
在货物配送中，可以将问题抽象为一个温度逐渐下降的过程，通过模拟退火算法来搜索全局最优解。
模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，并且可以应对存在随机干扰的情况。
2. 调度优化方法（1）启发式调度算法：启发式调度算法是一种基于经验和规则的调度方法。
在货物配送中，可以根据物流网络的特点和运输需求，制定一套启发式的规则，如最先服务、最短时间窗等，来安排任务的执行顺序和时间。
启发式调度算法具有较快的计算速度和较好的可行解质量。
（2）遗传算法调度：遗传算法不仅可以应用于路径规划，也可以用于调度优化。
车间调度算法
车间调度算法是指为了优化车间生产调度而设计的算法。
下面介绍几种常见的车间调度算法：先来先服务（First-Come, First-Served，FCFS）算法：
工作按照到达顺序排队执行，先到先服务。
缺点是没有考虑工作的执行时间和紧急程度，可能导致长作业时间和低效率。
最短作业优先（Shortest Job Next，SJN）算法：
按照工作的执行时间进行排序，选择执行时间最短的工作优先执行。
可以最大程度地减少平均等待时间和周转时间，但可能导致长作业等待时间过长。
最高优先级优先（Highest Priority First，HPF）算法：
给每个工作分配一个优先级，优先级高的工作优先执行。
可以根据工作的紧急程度进行调度，但可能导致低优先级工作长时间等待。
轮转法（Round Robin，RR）算法：
将时间划分为时间片，每个工作在一个时间片内执行一定的时间，然后切换到下一个工作。
公平地分配处理器时间，避免长作业占用时间过长，但可能导致响应时间较长。
最早截止时间优先（Earliest Deadline First，EDF）算法：
按照工作的截止时间进行排序，选择最早截止时间的工作优先执行。
可以确保紧急工作及时完成，但需要准确估计截止时间。
启发式算法：
基于经验和启发规则进行调度决策，如遗传算法、模拟退火算法等。
可以根据具体问题的特点和需求进行调度，但可能不保证获得最优解。
不同的车间调度算法适用于不同的生产环境和问题需求。
选择适合的算法需要考虑生产特点、工作性质、优先级和调度目标等因素，并综合考虑平均等待时间、周转时间、资源利用率、紧急程度等指标。
两车间调度问题 例题
两车间调度问题例题
例题：
假设有两辆车A和B，它们要在一个城市里分别完成n个任务。
任务的时间表如下：
A车的任务时间表：1, 2, 3, 4, ..., n
B车的任务时间表：1, 4, 9, ..., n^2
每个任务的时间都是正整数，且A车和B车在同一时间只能
完成一项任务。
我们的目标是最小化A车和B车完成所有任
务的总时间。
解决方案：
1. 首先，将两个任务时间表按照时间的顺序合并成一个任务列表，并为每个任务标记A或B，表示该任务由哪辆车来完成。
任务时间表：1(A), 1(B), 2(A), 3(A), 4(A), 4(B), 9(B), ..., n^2(B)
2. 将任务列表按照时间的顺序排序，得到一个排序后的任务列表。
排序后的任务列表：1(A), 1(B), 2(A), 3(A), 4(A), 4(B), 9(B), ...,
n^2(B)
3. 从排序后的任务列表中依次取出任务，并根据任务标记将任务分配给A车或B车。
如果A车当前没有任务，就将任务分
配给A车；如果A车当前有任务，就将任务分配给B车。
4. 计算A车和B车完成所有任务的总时间。
这种解决方案可以保证最小化A车和B车完成所有任务的总时间，因为我们首先将任务按照时间排序，然后按顺序分配给A车和B车，这样可以最大限度地减少等待时间和任务执行时间的重叠。
配送中心车辆调度方案模板
配送中心车辆调度方案模板一、前言配送中心车辆调度是保证物流流畅的重要环节，也是商家与客户之间就物流服务达成的承诺。
因此，制定合理、高效的车辆调度方案非常关键。
本文针对配送中心车辆调度方案模板进行梳理，希望能为配送业者提供有益的参考。
二、调度流程1.订单派发在配送中心，各个订单来源都会通过系统将订单的基本信息推送到调度系统中，并按照指定规则进行排序。
例如，距离、订单量、时间等因素都会被考虑在内。
2.任务分配在车辆就位的情况下，调度员将按照车辆实际容量、当前区域、线路规划等因素，将任务合理分配到各个车辆上。
为了考虑到突发状况的处理，调度员通常会给每辆车留有一些备选任务。
3.车辆出发调度员在分配任务后，根据车辆的位置和任务的区域，合理安排车辆出发时间。
在车辆正式出发前，调度员需要向司机详细说明任务分配情况，以确保任务的完成效率。
4.移动巡逻为了保证任务的完成情况，调度员通常会对各个车辆进行移动巡逻，及时掌握车辆位置和任务完成情况。
如果车辆发现问题，在不影响任务完成情况的前提下，调度员将根据实际情况及时调度。
5.任务返程车辆完成任务后，调度员会跟踪车辆路径，检查是否遗留未完成任务，并合理安排车辆返回配送中心。
在车辆返回配送中心时，调度员需要确认车辆是否有损坏或渗漏等问题，以便指导司机进行维护。
三、优化方案以下是一些可行的车辆调度优化方案：1.多通路优化：不同的路线或交通工具可以使得成本或者时间更加优化。
2.实时路况：不同的时间段对路况进行监测，及时更新调度方案，提升任务完成效率。
3.任务紧急度：对任务的紧急度进行考虑，耗时任务可以考虑加派车进行快速完成。
4.预留车辆空间：在车辆调度中，预留一些车辆，以防万一。
5.巡逻优化：通过巡逻提前发现任务瓶颈，并适时调度车辆以解决这些问题。
四、总结车辆调度方案是配送中心中不能忽视的环节。
通过合理的调度流程和优化方案，可以大大提升配送流程的效率和价格优势，达到商家与客户之间互惠互利的目的。
运筹学 车辆调度
运筹学车辆调度运筹学是一门研究如何对问题进行有效决策的学科，其中一个重要的应用领域就是车辆调度。
车辆调度是指如何合理安排车辆的路线和时间，以最大程度地提高运输效率和降低成本。
本文将从需求分析、问题建模、算法设计和优化方法等方面介绍车辆调度的基本原理和方法。
对于车辆调度问题，我们首先需要进行需求分析。
这包括确定需要调度的车辆数量、每辆车能够承载的货物量、各个配送点之间的距离以及配送时间窗口等。
通过对这些需求的分析，我们可以为后续的问题建模提供基础数据。
接下来，我们需要对车辆调度问题进行建模。
通常情况下，车辆调度问题可以看作是一种优化问题，我们的目标是在满足各项约束条件的前提下，找到最优的调度方案。
常见的建模方法有时间窗口模型、容量约束模型和路径优化模型等。
其中，时间窗口模型考虑了各个配送点的时间窗口要求，容量约束模型考虑了每辆车的装载量限制，路径优化模型则是通过优化车辆的路径来降低总行驶距离。
在问题建模之后，我们需要设计相应的算法来求解车辆调度问题。
常见的算法包括贪心算法、遗传算法、模拟退火算法和禁忌搜索算法等。
贪心算法是一种简单而直观的方法，每次选择当前最优的策略进行决策。
遗传算法则是通过模拟生物进化的过程，逐步优化得到最优解。
模拟退火算法和禁忌搜索算法则是通过模拟物质的退火和禁忌现象，以概率的方式跳出局部最优解，从而寻找更优的解。
除了算法设计，我们还可以利用一些优化方法来改进车辆调度问题的求解效果。
例如，可以通过引入动态路线规划和实时调度策略，根据实际情况对车辆的路线和时间进行动态调整，以应对突发情况和优化运输效率。
此外，还可以利用数据挖掘和机器学习等技术，对历史数据进行分析和建模，为车辆调度提供更准确的预测和决策依据。
车辆调度是运筹学的一个重要应用领域，通过对需求分析、问题建模、算法设计和优化方法等方面的研究，可以找到最优的车辆调度方案，提高运输效率和降低成本。
未来随着技术的不断发展，车辆调度问题将迎来更多的挑战和机遇，我们需要不断创新和改进，以应对日益复杂的实际需求。
车厢调度试题及答案
车厢调度试题及答案1. 单选题：以下哪种调度策略最适合处理紧急货物的运输需求？A. 先到先服务(FCFS)B. 最短作业优先(SJF)C. 轮询(Round Robin)D. 优先级调度(Priority Scheduling)答案：B2. 多选题：在车厢调度中，哪些因素可能影响调度效率？A. 货物的重量B. 货物的体积C. 货物的紧急程度D. 车厢的容量答案：A、B、C、D3. 判断题：车厢调度系统不需要考虑货物的装卸时间。
答案：错误4. 填空题：在车厢调度中，通常使用______算法来优化货物的装载顺序。
答案：贪心5. 简答题：描述车厢调度中常用的几种调度算法，并简要说明它们的优缺点。
答案：车厢调度中常用的调度算法包括：- 先到先服务(FCFS)：优点是简单易实现，缺点是不考虑任务的紧急程度，可能导致紧急任务等待时间过长。
- 最短作业优先(SJF)：优点是能够快速处理短任务，减少平均等待时间；缺点是在长任务较多的情况下可能导致“饥饿”现象。
- 轮询(Round Robin)：优点是公平性好，每个任务都能得到处理；缺点是可能造成资源的不必要切换。
- 优先级调度(Priority Scheduling)：优点是能够优先处理紧急任务；缺点是需要合理设置优先级，否则可能导致低优先级任务长时间得不到处理。
6. 计算题：假设有5个车厢需要调度，每个车厢的容量分别为10、15、20、25、30吨。
现有3批货物，重量分别为5吨、10吨、20吨，请问如何调度才能使车厢的利用率最高？答案：首先调度重量为20吨的货物使用30吨的车厢，然后调度重量为10吨的货物使用20吨的车厢，最后调度重量为5吨的货物使用10吨的车厢。
这样安排可以使车厢的利用率最高。
车辆不足调度方案
车辆不足调度方案在物流或运输行业中，车辆不足是常见的问题，尤其在高峰期或突发情况下。
现有的车辆无法满足所有订单的需求，这就需要有一种高效的调度方案来解决这个问题。
调度方案的重要性车辆的不足会导致订单延误甚至无法送达，影响客户体验和服务质量。
而且，为了应对车辆不足的情况，公司可能需要购买更多的车辆以备不时之需，增加了公司的成本。
因此，制定一种高效的调度方案，可以减轻公司的负担，提高客户体验和服务质量。
调度方案的实施步骤制定调度方案需要考虑多方面的因素，包括车辆可用性、司机配备、订单量、行程路线等等。
以下是一些实施调度方案的步骤：步骤一：确定订单紧急程度对于那些需要紧急处理的订单，应该优先派遣车辆进行配送。
而那些没有时间限制的订单，可以延后配送或者合并配送。
这样可以确保客户满意，同时也可以节约车辆资源，提高配送效率。
步骤二：合理安排车辆及司机根据订单量和车辆的可用性，制定一个合理的计划来安排车辆和司机的配备。
考虑车辆维护和保养的时间，提前安排好车辆维修保养时间，避免因为车辆损坏而影响配送任务。
步骤三：合并订单和换乘如果两个订单的目的地相似，可以考虑将它们合并成一个订单，从而减少车辆数量。
另外，对于长途订单，可以在中途选择换乘的方式，从而节省车辆资源。
步骤四：优化路线通过使用智能路线规划软件，根据交通状况和订单目的地的距离，制定最优的路线，从而最大程度地减少行程时间和车辆成本。
调度方案的注意事项在制定调度方案时，需要注意以下几点：注意车辆的合理负载不要将车辆超载，同时也避免浪费车辆容量。
例如，如果有一辆货车只装了一箱货物，这就是一种浪费车辆容量的行为。
注意安全问题当车辆行驶时，司机需要遵守交通规则，避免违规行为。
同时，车辆需要做好保养和维护工作，以提高行驶安全性。
调度方案的实施效果通过制定一个高效的调度方案，可以显著提高车辆资源的利用率，降低运输成本，同时还能提高服务质量和客户满意度。
另外，通过智能化的路线规划和订单合并，还能进一步提高配送效率和工作效率。
物流管理系统中的优化调度算法分析
物流管理系统中的优化调度算法分析随着电子商务和全球贸易的快速发展，物流管理变得越来越重要。
物流管理系统通过优化调度算法来提高运输效率和降低成本。
本文将对物流管理系统中的优化调度算法进行分析，并讨论其优势和应用。
一、优化调度算法的概述物流管理系统中的优化调度算法旨在解决物流运输过程中的调度问题。
其目标是合理安排货物的运输路线和交通工具，优化运输时间和成本。
优化调度算法根据不同的需求和限制条件，如货物数量、运输距离、交通拥堵等，制定最优的调度方案。
二、常见的物流优化调度算法1. 贪心算法贪心算法是一种简单且高效的优化调度算法。
该算法基于当前状态下的最优选择，但不保证全局最优解。
在物流管理中，贪心算法可以根据货物数量和距离选择最近的仓库或最快的交通工具进行调度。
虽然贪心算法可能无法实现最优解，但它具有快速计算的优势。
2. 遗传算法遗传算法模拟自然界中的进化过程，通过遗传操作（如交叉和变异）生成新的解，并通过选择策略筛选适应度较高的个体。
在物流管理系统中，遗传算法可以应用于选择最佳的运输路径和调度顺序。
遗传算法具有全局搜索能力和适应性，能够有效地找到较优解。
3. 模拟退火算法模拟退火算法是一种通过模拟金属退火过程来搜索最优解的算法。
该算法通过随机搜索策略，允许一定概率接受较差解，以避免陷入局部最优解。
在物流管理系统中，模拟退火算法可以用于优化货物的配送路径和交通工具的调度顺序。
模拟退火算法可以在较短时间内找到较优解，但无法保证全局最优解。
4. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于启发式规则的优化调度算法。
该算法通过记录和管理禁忌表，避免重复搜索已经探索过的解。
禁忌搜索算法在物流管理中可以用于确定最优的货物配送路径和运输工具的调度顺序。
禁忌搜索算法具有较强的全局搜索能力和快速收敛性。
三、物流管理系统中的优势和应用物流管理系统中的优化调度算法具有以下优势和应用：1. 提高效率：优化调度算法可以帮助物流管理系统提高运输效率，减少货物的运输时间和成本。
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这是 一棵二 叉树 ， 树上 每个 结点 表示调 度 站 的一 个局 部调 度或完 整 调度 时工 作 栈 、 出 栈 的状 态 ． 输 根 结点 表示 调度 的初 始状 态 ： 个栈 都 为 空． 两 工作 栈有 两种 可能 的操作 ， 分支表 示进 栈 ， 左 右分支 表示 出栈 ，
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顶顺 序 地印 出栈 元 素的值 ， 便是 车 厢 的一个可 能输 出 序列． 由于输入 序 列 已设 定 为 次 序 １ ２ ３ …ｎ 所 以 ，，． ， 不必考滤 它 的存 储 ． 一般 ， 操 作 过 程 的 任何 状 态 下 在
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图２ ｎ 一２ 调 度 状 态 图 ．
ｐ ｏ ｕ ｈ ｖ ｔｓ ｓ ｓｋ ｐ Ｘ ｉ ｔｇ ｒ ｒ ｃｐ ｓ （ ａ ： ｑ ｔ ｔ ｉ ；ｎ ｅ ｅ ）；
摘 要 ： 讨论丁 如何利用曰 谩计车厢调度问 滴法 题的一 十递归算法 关 键 词 ：车厢调度｛ 曰 递归 栈； 溯｝ 中图分 类 号 ： ５ ： ２ ０ ９Ｕ 文 献标 识 码 ：Ａ
１ 问 题 的 提 出
铁 路调度 站 （ １ ， 象地 表示 了栈 后进 先 出的 图 ）形
２ １ 数 据 结 构 的 选 用 ．
因为铁 路调 度站 的 工作 方 式 具 有 与 栈相 同 的后 进先 出特点 ， 以 自然 在车厢 调 度 问题 中选 用栈作 为 所 算 法 实现 的数 据结 构． ２ ２ 算 法的分 析 ． 在 问题 中需设 置 两 个 栈 ， 一个 称 为 工作 栈 ， 应 对 调度站 ； 一个 称 为输 出栈 ， 对应 输 出序列 ， 出序列 用 输
２ ３ 递ｉ ｉ ｔ ｇ ｒ ｒ ｃｃ ｒ — ｎ ｇ （ －ｎ ｅ ｅ ）
车厢 调度是 一个 属 于求一 组解 的 问题 ， 合利 用 适 试探 和 回溯的搜 索技 术来 求解 ． 回溯法是 设计 递 归过 程 的一 种重要方 法 ， 的求 解 过程 实质是 一 个先 序遍 它 历 一棵 “ 状态树 ” 的过程 ， 只是 这棵 树不是 遍历 前 预先 建 立 的， 而是 隐含在遍 历 过程 中． 根据上 述 的讨论 ， 我 们 以ｎ ＝２为 例 ， 画出一 棵调 度 状态树 （ ２ ： 图 ）
工 作栈 都有 两种 可 能的 操 作 ！ 进 ” 出” 进” 把 “ 和“ ， 指 输 入序列 的当前 值进 栈 ； 出 ” 工 作 栈 出栈 ， 出栈 “ 指 弹
的特点． 假设 停在铁 路调 度站人 口处 的车 厢序 列编号
依 次为 １ ２ ３ …， ． 能 由此 输 出 的长 度 为 ｎ的车 ， ，， ｎ 可 厢 序列 是多种 的 ， 这些 序 列是铁 路工 作 下一步安 排 的
栈 进 栈 ；ａ — ｍａ ａ ｅ ｉ ； ｃｒ ｎｇ （ 】 ） 】
ｅ ｄ ；｛ａ — ｍａ ａ ｅ ｎ ｐ ｃｒ ｎｇ ｝
３ 算 法 的 实 现
算 法的实 现与选 取数 据结 构 的存储结 构有 关 ， 我 们选 用顺 序栈 作 为 存 储结 构 ， 类 Ｐ Ｃ 用 ＡＳ ＡＬ作 为描 述工 具 ， 则求精 后 的算法 为 ：
｛ 求调 度站 人 口处 的车 厢 序 列 编 号依 次 为 ｌ ２ ，，
３…， ， ｎ时 ， 有 可能 由此 输 出 的长 度 为 ｎ的车 厢 序 所 列 ． 表 示待处 理 的车 厢编 号． ｉ ｝ ｉ 输出栈 的 当前 长 度一ｎ ｆ ｔｅ ｈ ｎ输 出一 个输 出序列 ｅｓ ｌ ｅ【ｉ ｉ ＝ｎｔｅ 工 作栈对 ｉ 栈 ； ｆ＜ ｈ ｎ【 进 ｃｒ ａ—ｍａ ａ ｅ ｉ ） 工作 栈 出栈 ；】； ｎ ｇ （＋１ ｉ ｉ工 作 栈 不 为 空 ｔ ｅ 工 作 栈 出 栈 ；输 出 ｆ ｈ ｎ【
・
圈 １ 铁 路 调 麈 站 示 圈
收 撬 日期 ： ０ 一１ －０ ２ ｔ １ ５ ０
作： 介！ 蕾简 张桂莽｛９４ ， 壮族 ）广 西凌云＾ ． １７一）女（ ， 广西是蘸学航曲理 与电子工程 秉教 师
维普资讯
２０ ０ ２年第 ｌ 期
● 张桂芬／ 车厢 调度 问题 的算 法实现
Ｖｏ ８ Ｎｏ Ｌ ．１ Ｆｅ ｂ． ２ ００Ｚ
文 章 编 号 ： ０ ７ ０ Ｉ （ ０ ２ ０ ～０ ４ 一Ｏ １０ － ３ １２０ 】１ ００ ２
车 厢 调 度 问题 的算 法 实现 ’
张桂 芬
（ 西 民族 学院 物 理 与 电子 工程 系 ， 西 南 宁 ５ ０ ０ ） 广 广 ３ ０ ６
维普资讯
广 西 民族 学 院 学报 （ 自然 科 学 版 ）
第 ８卷第 】 期 ２０ ０ ２年 ２ 月
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＧＵＡＮＧＸｉ ＵＮＩ ＲＳ ＴＹ Ｆ ＶＥ Ｉ ＯＲ ＮＡＴＩ ＯＮＡＬＩ Ｉ Ｓ ＴＥ （ ａ ａ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ Ｎ ｔｒ ｌ ｜ｎ ｅ Ｅｄ ｔ ） ｓ ｏ
顶元素 ， 同时输出栈对该 元素执行进 栈． 每个状态下
处 理问题 的方 法都 是相 同的 ， 这说 明 问题 本 身具有 天 然 的递归 特 性 ， 以考 滤使用递 归实现 本算法 ． 所
重要 信息 依据 ， 本文将 给 出一个求 出由此输 出 的所有
序 列的递 归算法 ．
２ 问 题 的讨 论