备份Outlook Express 后在Windows Mail 中导入即可
如何备份Outlook Express
步骤1：将邮件文件复制到备份文件夹
步骤A：定位存储文件夹
启动Outlook Express。
单击“工具”，然后单击“选项”。
在“维护”选项卡上，单击“存储文件夹”。
在“存储位置”对话框中，复制存储位置。为此，请按照下列步骤操作：
在“您的个人邮件夹位于下面的文件夹中”框下，将鼠标指针放在该框的一端。
按住鼠标左键，然后拖动鼠标指针，使其覆盖“您的个人邮件夹位于下面的文件夹中”框中的所有内容。
按CTRL+C 复制该位置。
单击“取消”，然后再次单击“取消”以关闭对话框。
步骤B：复制存储文件夹的内容
依次单击“开始”、“运行”，按Ctrl+V，然后单击“确定”。
在“编辑”菜单上，单击“全部选定”。
在“编辑”菜单上，单击“复制”，然后关闭该窗口。
步骤C：创建备份文件夹
右键单击桌面上的任意空白区域，单击“新建”，然后单击“文件夹”。
键入邮件备份作为文件夹名称，然后按Enter。
步骤D：将存储文件夹的内容粘贴到备份文件夹中
双击“邮件备份”文件夹以将其打开。
在“邮件备份”文件夹窗口中右键单击，然后单击“粘贴”。
步骤2：将通讯簿导出到.csv 文件
重要说明：如果您在Outlook Express 中使用多个标识，请确保按照此步骤操作。
Microsoft Outlook Express 5.x 和Microsoft Outlook Express 6.0 使用Windows 通讯簿(.wab) 文件来存储通讯簿数据。在所使用的.wab 文件中，每个标识各自的数据都按用户名存储在一个文件夹中。
将不同标识的通讯簿数据分离出来的唯一方法是：以某一特定标识登录时将相应数据导出为.csv 文件。如果解除了.wab 文件与用户标识的关联，则只能将数据作为一个整体导出。在这种情形下，无法逐个文件夹地导出数据。将.wab 文件导出为.csv 文件还有另外一个原因。如果没有将.wab 文件导出为.csv 文件，但却将该.wab 文件与Microsoft Outlook 共享，则会将地址存储在Outlook 的个人文件夹(.pst) 文件中。当使用Outlook Express 中的“文件”菜单将该文件导出为.csv 文件时，可以导出正确的联系人。但是，如果将通讯簿与Outlook 共享，则无法使用“文件”菜单选项从通讯簿中导出。此选项不可用。
要将通讯簿导出为.csv 文件，请按照下列步骤操作：
在“文件”菜单上，单击“导出”，然后单击“通讯簿”。
单击“文本文件(以逗号分隔)”，然后单击“导出”。
单击“浏览”。
选择您所创建的“邮件备份”文件夹。
在“文件名”框中，键入通讯簿备份，然后单击“保存”。
单击“下一步”。
单击以选中您要导出的字段对应的复选框，然后单击“完成”。
单击“确定”，然后单击“关闭”。
步骤3：将邮件帐户导出到文件
在“工具”菜单上，单击“帐户”。
在“邮件”选项卡上，单击要导出的邮件帐户，然后单击“导出”。
在“保存在”框中，选择“邮件备份”文件夹，然后单击“保存”。
为您要导出的每个邮件帐户重复这些步骤。
单击“关闭”。
步骤4：将新闻组帐户导出到文件
在“工具”菜单上，单击“帐户”。
在“新闻”选项卡上，单击要导出的新闻帐户，然后单击“导出”。
在“保存在”框中，选择“邮件备份”文件夹，然后单击“保存”。
为您要导出的每个新闻帐户重复这些步骤。
单击“关闭”。
现在手头没有Windows Mail 暂时没法给出信件导入的详细步骤，你可以利用现有已经备份的数据文件，进行导入操作即可。
Windows 7 中没有Windows Mail，可使用Windows Live Mail，效果还是不错的。
认识——“临床护理路径” 医疗费用的急速上涨已成为世界性的问题，各国医疗财政均面临极大的压力。医疗费用有膨胀的现象，但医疗资源有限，因此，目前医疗界面临的两大问题就是成本耗用的制约与品质的控制、改进。为解决这两个问题，许多医疗机构纷纷采取临床路径（clinical paths）的策略，藉以对医疗系统作整体的管理，并达到有效控制医疗质量与医疗成本的目的，进而增强医疗机构的竞争力。 临床护理路径的产生背景 整合(integrated)及合作性（collaborative）的健康护理设施会使护理花费更有效率及品质更高，这种信念可追溯至1863年，第二次世界大战后，所谓继续照护（continuity of care）的概念，使个案管理（case management）变得重要了。1971年美国健康、教育及福利部赞助SITO （Services Interaction Targets for Opportunities）Program，以个案管理作为整合社会及卫生服务人员的方法，曾被医师、护士、社会机构及医院非正式地运用，因此受到医疗提供者的青睐，而临床路径即是个案管理的一种工具。 临床护理路径的定义 临床路径的定义初期是"列表的关键必护理及医疗过程以及相对应的时间表，以便在规定的住院日里达到标准的医疗后果"，但后来慢慢变成"健康照护小组共同发展，认为是最佳照护管理、过程的假说"，目前的定义则是强调：1. 不同专科背景的人员来共同合作发展；
2. 目前认为的最佳过程，以后可能不断更新改进，因此只能说是假设。这种临床照护过程所使用的管理工具在各医院有不同名称，有临床路径（clinical paths）、个案管理（case management）、危急路径（critical paths）、临床指引（clinical guidelines）、草案（protocols）或照护计划（care plans）等。Spath PL建议统一以"临床路径"称之，也就是指医院各种背景的专家代表商量制定一套临床诊疗活动中重要必备措施的标准规范。 临床护理路径（CNP）是病人在住院期间的护理模式，是针对特定的病人群体，以时间为横轴，以入院指导、接诊时诊断、检查、用药、治疗、护理、饮食指导、活动、教育、出院计划等理想护理手段为纵轴，制成一个日程计划表，对何时该做哪项检查、治疗及护理，病情达到何种程度，何时可出院等目标进行详细的描述说明与记录。护理工作不再是盲目机械地执行医嘱或等医生指示后才为病人实施治疗护理，而是有计划、有预见性地进行护理工作。病人亦了解自己的护理计划目标，主动参与护理过程，增强病人自我护理意识和能力，达到最佳护理效果，护患双方相互促进，形成主动护理与主动参与相结合的护理工作模式。 临床护理路径的制订及施行 1．制定： 临床路径的制定，必须是医院主管对临床路径的医疗模式有全盘的了解并能全力支持。先有详细的计划及路径的选择，接着在医院内通过
Outlook和Foxmail数据的相互导入方法 提供了一种把Foxmail邮件批量导入到Outlook Express邮件系统里的方法Foxmail和Outlook Express无疑是是两款非常优秀的邮件客户端程序，在国 内都拥有大量的用户。许多人往往同时使用这两款软件。Foxmail以“网际飞狐”的美名扬名天下，拥有相当多的国内用户，但Outlook Express系出名门，同样不能小觑。因此，许多用户的机器里同时装有这两款软件。那么，在实际操作中能不能在两者之间交换数据呢？ 一、基础知识 我们先来了解一下Foxmail和Outlook Express的目录结构。 Foxmail的默认安装目录是“program filesFoxmail”，邮箱数据都保存在“Foxmailmail账户名”目录下，其中“账户名”目录对应于Foxmail中建立的账户。在这个目录下，除了Account.stg文件（该文件是邮箱配置文件）外，其余的都是两个为一组，它们的主文件名相同而扩展名分别为box和ind。其中，In.box和In.ind两个文件对应于“收件箱”，Out.box和Out.ind对应于“发件箱”，Sent.box和Sent.ind对应于“已发送邮件箱”，Trash.box和Trash.ind 对应于“废件箱”。Foxmail的地址簿保存在“foxmailmailAddress”目录下。 图1Foxmail的目录结构 相对于Foxmail来说，Outlook Express显然要复杂一些。无论是Win9X系统还是WinXP系统，Outlook Express默认的安装目录都是“Program FilesOutlook Express”。邮箱数据所处的位置由于系统不同而不同。Win9X 系统下，Outlook Express的邮箱数据位于“WINDOWSApplication DataIdentities{D8F5F540-0261-11D7-950B-E6F03D074B74}Micros oftOutlook Express”目录中，其中“{D8F5F540-0261-11D7-950B-E6F03D074B74}”字符串的值不尽相同。WinXP中的Outlook Express邮箱位于“Documents and Settingsyongfu （计算机管理员）Local SettingsApplication DataIdentities{202F2699-F202-47AA-BF02-08CB03623**9}Microso ftOutlook Express”目录下。这个目录里存放的都是后缀名为dbx的文件，其中Folders.dbx文件是Outlook Express中所有文件夹的索引，记录整个邮件夹树状目录结构等内容。收件箱.dbx、发件箱.dbx、已删除邮件.dbx、已发送邮件.dbx、草稿.dbx是Outlook Express系统默认自设的邮件夹。pop3uidl.dbx是记录POP3收信记录的文件，删除后会自动生成。Offline.dbx 是针对IMAP邮件账号的。“新闻组名称.dbx”对应于新闻组邮件夹。
第14章车辆路径问题 14.1 物流配送车辆优化调度概述 14.1.1 概述 车辆路径问题：对一系列装货点和（或）卸货点，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过它们，在满足一定的约束条件（如货物需求量、发送量、交发货时间、车辆容量限制、行驶里程限制、时间限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用最少、时间尽量少，使用车辆数尽量少等）。 又称运输调度问题，包括两部分：一是行车路线的设计；二是出行时间表的安排。 最基本的车辆路径问题，是客户需求位置已知的情况下，确定车辆在各个客户之间的行程路线，使得运输路线最短或运输成本最低，通过研究车辆路径问题，可以合理使用运输工具，优化运输路线，降低企业物流成本。 14.1.2 路径特性 （1）地址特性：车场数目、需求类型、作业要求 （2）车辆特性：车辆数量、载重量约束、可运载品种约束、运行路线约束、工作时间约束 （3）问题的其他特性：道路网络可能是有向的，或者是无向的；单项作业是否可以分割完成；每一辆车是否可以承担多条线路，是否完成作业后必须回到出发点。 （4）目标函数可能是总成本极小化，或者极小化最大作业成本，或者最大化准时作业。 14.1.3 常见的基本问题 （1）旅行商问题 在一个配送中心p有一辆容量为q的货车，现有m个需求点的货运任务需要完成，已知需求点i的货运量为gi（i=1,2,…,m)，且Σgi≤q，求在满足各收点需求的约束条件下，总发送距离最短的货车送货路线。 在运筹学中，旅行商问题是这样解释的：有一个推销员，要到n个城市去推销商品，当各个城市间的距离已知，并规定每个城市只访问一次，问按什么样的顺序访问，其距离最短。 （2）带容量约束的车辆路线问题 在一个配送中心p，有一个车队Qj(j=1,2,…,n)，这个车队每辆车容量均为q，且有足够的运力保证任务的完成，需求点i的货运量gi满足：nq≥Σgi≥q。这样一来，配送中心需要派出若干的车辆来完成配送任务，每个车可能要为多个需求点服务然后返回配送中心。 该问题包括两个要解决的小问题：一是哪些用户要被分配到一条路线上；二是每条路线上的用户的绕行次序。可以将这个问题看作是一个广义分配问题和多个旅行商问题的结合。 （3）带时间窗的车辆路线问题 由于客户会提出配送的时间要求，因此在上述的问题基础上，要增加时间约束。假设一组有n个需求点要求送货，并表示为1,…,i,…,n，需求点i有一个固定的完成时间Ti，一个服务时间Si，在任何两个需求点i和j之间的运输时间为DH(i,j)，距离用dij表示。这个问题首先在无圈有向网络中寻找i到j，并经过所有节点的路径的最小条数（用最大流或最小费用最大流算法来解），它的解为完成所有需求点运输任务所必需的最小车辆数，然后固定车辆数或求解有关的最小费用流问题，这个解保证最小车队规模的同时，使路线运行费用最小。 （4）收集和分发问题 这是对以上问题的推广，假设有多个配送中心，或是允许车辆从需求点发车，问题就升级为有几个封闭循环线路的旅行商问题的组合，这是一个组合优化问题。车辆调度的目标是以最少的车辆通过最经济的线路完成所有的运输任务。 （5）多车型车辆路线问题 （6）优先约束车辆路线问题 （7）相容性约束车辆路线问题 （8）随机需求车辆路线问题 14.1.4 车辆路径问题的求解方法 （1）数学解析法 如动态规划法、整数规划法、树状搜寻法等。对于配送点的问题，可以求得一个最优的解，但若求解的节点数增加，其结果相对变差，与实际配送的情况相差较大。 （2）人机互动法 提供使用者人机互动的方式，结合使用者过去的经验，调整该模型的参数，以作为配送路线规划决策的依据。 （3）先分组再排路线法 先将所有的配送点分成若干的群组，再分别对各个群组进行路线规划，如扫描法。 （4）先排路线再分组法
O u t L o o k邮件导出功能 Revised final draft November 26, 2020
2010年4月22日，MSDN用户可以通过订阅下载正式版本的Office2010。首发语言中包括简体中文版。其中产品包括：Office2010ProfessionalPlus，ProjectProfessional2010，P r o j e c t S t a n d a r d2010，V i s i o2010和S h a r e P o i n t S e r v e r2010。 今天上班，我也下载了一份，准备替换掉原来的office2010Bata版，按着养成的好习惯，当然先做备份了，要备的无外乎outLook中的邮件和设置等（当然也可以直接卸载Bata版后，安装正式版，这些配置和邮件仍然存在），不备不知道，一备吓一跳，居然找不到以前的“导出”功能。折腾了大半天，终于如愿，于是抽出时间把有关OUTLOOK2010包括Bata和正式版，和各位一一道来！ 有关备的方法，我总结了三种方法： 一、利用OutLook2010中的导入功能： 咦，怪了，你不是要备份吗！为什么要用导入，别着急，各位看官慢慢往下看！ 打开文件--打开--单击“导入”，如下图： PS：导入，顾名思义，是将备份内容导入到outLook中，但在这里也提供了“导出功能”，当你单击后，如下图，可以选择“导出到文件”，接下来就不用我再说了吧，接着看图吧！ 选择我们熟知的PST格式，如下图： 选择你要导出的文件夹，如下图： 为导出的文件夹取名，如下图： 接下来，我不就说了，无外乎，还要设置相应的密钥，然后就是导出等待过程了~~ 二、为OutLook添加“导入和导出”按钮: 我们可以自定义OutLook的功能区，在功能区上添加我们自己的一个菜单（如self等），然后找到“导入和导出”功能按钮添加过来就可以了。 打开文件后，单击“选项”，如下图： 定位到“自定义功能区”，如下所示进行选择，然后把“导入和导出”添加到右面就可以了。 下图就是我添加后的效果。单击该按钮，同样可以完成导出效果。 三、在OutLook2010正式版，直接利用“导出”功能： 如同法二一样，打开文件--选项，在下图所示中，选择“高级”，找到“导出”项，单击“导出”按钮即可完成该操作。 PS：在Bata中可没有该项，也许是Bata版的一个bug吧。 再给各位推荐一个自动存档功能，这是胖哥（博客地址：）推荐给我的，还是满不错的，抓几个图给各位： 在上图中，可以通过单击“存档”为各个文件夹做备份，不过备份后，相应的邮件会被删除，（存档嘛，就是这样的，可以有效的节省磁盘空间哟！~）具体操作各位自己试试吧！
如何导出 .pst 文件数据 如果仅希望备份某些Outlook 数据，则可以仅为要保存的数据创建一个新的备份.pst 文件。此操作又称为导出 .pst 文件数据。例如，如果仅某些文件夹中存在重要信息，而在多个较大的文件夹中保存着其他不重要的项目，则可能希望使用此部分。可以仅导出重要文件夹或通讯簿而忽略“已发送邮件”之类的文件夹。 按照下面的步骤执行操作，导出特定文件夹： 1. 打开Outlook。 2. 在“文件”菜单上，单击“导入和导出”。如果该菜单项不可用，则将鼠标指针悬停在菜单底 部的箭头上，然后单击“导入和导出”。 3. 单击“导出到文件”，然后单击“下一步”。 4. 单击“个人文件夹文件(.pst)”，然后单击“下一步”。 5. 单击要将.pst 文件导出到的文件夹，然后单击“下一步”。 6. 单击“浏览”，然后选择要将新 .pst 文件保存到的位置。 7. 在“文件名”框中，键入要用于新 .pst 文件的名称，然后单击“确定”。 8. 单击“完成”。 注意，文件夹设计属性包括权限、筛选器、说明、表单和视图。如果在.pst 文件之间导出项目，则不会维护文件夹设计属性。 回到顶端 如何将 .pst 文件数据导入Outlook 如果初始.pst 文件损坏或丢失，则可以使用 .pst 文件的备份副本还原Outlook 数据。在.pst 文件中保存的所有内容都将返回到Outlook 中。 按照下面的步骤执行操作，将数据还原或导入到Outlook 中： 1. 如果希望导入的.pst 文件存储在可移动设备（如软盘、便携式硬盘驱动器、CD-ROM、 盒式磁带或者任何其他存储媒体）上，则插入或连接该存储设备，然后将 .pst 文件复制 到计算机的硬盘驱动器上。 复制 .pst 文件时，请确保未选择“只读”属性。如果选择此属性，则可能收到以下错误消 息： The specified device, file, or path could not be accessed.It may have been deleted, it may be in use, you may be experiencing network problems, or you may not have sufficient permission to access it.Close any application using this file and try again.
车辆路径问题优化算法 美国物流管理学会(Council of Logistics Management，CLM)对物流所作的定义为：“为符合顾客的需要，对原料、制造过程中的存货与制成品以及相关信息，从其起运点至最终消费点之间，做出的追求效率与成本效果的计划、执行与控制过程。” 而有关资料显示，物流配送过程(包含仓储、分拣、运输等)的成本构成中，运输成本占到52%之多。因此，如何在满足客户适当满意度的前提下，将配送的运输成本合理地降低，成为一个紧迫而重要的研究课题，车辆路径问题正是基于这一需求而产生的。 2.1车辆路径问题的定义 车辆路径问题可以描述为：给定一组有容量限制的车辆的集合、一个物流中心（或供货地）、若干有供货需求的客户，组织适当的行车路线，使车辆有序地通过所有的客户，在满足一定的约束条件（如需求量、服务时间限制、车辆容量限制、行驶里程限制等）下，达到一定的目标（如路程最短、费用极小、时间尽量少、使用车辆数尽量少等）。[4] 因此研究车辆的路径问题，就是要研究如何安排运输车辆的行驶路线，使运输车辆依照最短的行驶路径或最短的时间费用，依次服务于每个客户后返回起点，总的运输成本实现最小。车辆路径问题已被证明是NP-Hard问题，因此求解比较困难。然而，由于其在现实生活中应用非常广泛，使得它无论在理论上还是在实践上都有极大的研究价值。 Penousal Machado等人[5]指出车辆路径问题(vehicle routing problem，简称VRP)是一个复杂的组合优化问题，是古老的旅行商问题和背包问题的综合。实际上，车辆路径问题通常可被分解或转化成一个或几个已经研究过的基本问题，再采用相应比较成熟的基本理论和方法，以得到最优解或满意解。 这些与车辆路径问题相关的常用基本问题有；旅行商问题、运输问题、背包问题、最短路问题、最小费用最大流问题、中国邮路问题、指派问题等。 旅行商问题可被描述为：一个推销员欲到n个城市推销商品，每2个城市之间的距离是已知的。如何选择一条路径使推销员依次又不重复地走遍每个城市后，回到起点且所走的路径最短。 运输问题关心的是（确实的或是比喻的）以最低的总配送成本把供应中心（称为出发地，sources）的任何产品运送到每一个接受中心（称为目的地，destinations）。运输问题需要的数据仅仅是供应量、需求量和单位成本。 背包问题是指有一只固定容量的背包和若干体积、重量不等的物品，背包的容量不允许装下这所有的物品，那么如何选择适当的物品装入背包，使得背包的装载量（所装物品的重量之和）最大。 最短路径问题解决的是在一个网络中，如何寻找两点之间的最短路径。这两点之间通常没有直接的通路可达，但可经由若干中间结点相通。 最小费用流问题主要解决如何以最小成本在一个配送网络中运输货物。最小费用流问题又称为网络配送问题。 最大流问题和最小费用流问题一样，也与网络中的流有关。但是它们的目标不同，最大流问题不是使得流的成本最小化，而是寻找一个流的方案，使得通过网络的流量最大。 中国邮路问题是由我国管梅谷同志在1962年首先提出的，它可描述为：一个邮递员负责某一个地区的信件投递。每天要从邮局出发，走遍该地区所有的街道再返回邮局，问应该怎样安排送信路线可以使所走的路程最短。 指派问题解决将n件工作安排给m个人完成的问题。已知不同人完成不同工作的效率（或成本）不同，指派问题要求以最高的效率（或最小的人工成本）完成工作的安排。 2.2车辆路径问题的分类
!""#$%%%&%%’( )#$$&***+,#清华大学学报-自然科学版. /012345678329-":2;0<:5.= *%%>年第(>卷第$$期 *%%>=?@A B(>=#@B$$ +C,+C $C(’&$C(D 车辆路径优化问题的均衡性 但正刚=蔡临宁=杜丽丽=郑力 -清华大学工业工程系=北京$%%%D(. 收稿日期E*%%’&%>&%F 基金项目E国家自然科学基金资助项目-F%*%$%%D. 作者简介E但正刚-$C F D&.=男-汉.=重庆=博士研究生G 通讯联系人E蔡临宁=副教授=H&I72A E:72A3J K1234567B
备份Outlook Express 后在Windows Mail 中导入即可 如何备份Outlook Express 步骤1：将邮件文件复制到备份文件夹 步骤A：定位存储文件夹 启动Outlook Express。 单击“工具”，然后单击“选项”。 在“维护”选项卡上，单击“存储文件夹”。 在“存储位置”对话框中，复制存储位置。为此，请按照下列步骤操作： 在“您的个人邮件夹位于下面的文件夹中”框下，将鼠标指针放在该框的一端。 按住鼠标左键，然后拖动鼠标指针，使其覆盖“您的个人邮件夹位于下面的文件夹中”框中的所有内容。 按CTRL+C 复制该位置。 单击“取消”，然后再次单击“取消”以关闭对话框。 步骤B：复制存储文件夹的内容 依次单击“开始”、“运行”，按Ctrl+V，然后单击“确定”。 在“编辑”菜单上，单击“全部选定”。 在“编辑”菜单上，单击“复制”，然后关闭该窗口。 步骤C：创建备份文件夹 右键单击桌面上的任意空白区域，单击“新建”，然后单击“文件夹”。 键入邮件备份作为文件夹名称，然后按Enter。 步骤D：将存储文件夹的内容粘贴到备份文件夹中 双击“邮件备份”文件夹以将其打开。 在“邮件备份”文件夹窗口中右键单击，然后单击“粘贴”。 步骤2：将通讯簿导出到.csv 文件 重要说明：如果您在Outlook Express 中使用多个标识，请确保按照此步骤操作。 Microsoft Outlook Express 5.x 和Microsoft Outlook Express 6.0 使用Windows 通讯簿(.wab) 文件来存储通讯簿数据。在所使用的.wab 文件中，每个标识各自的数据都按用户名存储在一个文件夹中。 将不同标识的通讯簿数据分离出来的唯一方法是：以某一特定标识登录时将相应数据导出为.csv 文件。如果解除了.wab 文件与用户标识的关联，则只能将数据作为一个整体导出。在这种情形下，无法逐个文件夹地导出数据。将.wab 文件导出为.csv 文件还有另外一个原因。如果没有将.wab 文件导出为.csv 文件，但却将该.wab 文件与Microsoft Outlook 共享，则会将地址存储在Outlook 的个人文件夹(.pst) 文件中。当使用Outlook Express 中的“文件”菜单将该文件导出为.csv 文件时，可以导出正确的联系人。但是，如果将通讯簿与Outlook 共享，则无法使用“文件”菜单选项从通讯簿中导出。此选项不可用。 要将通讯簿导出为.csv 文件，请按照下列步骤操作： 在“文件”菜单上，单击“导出”，然后单击“通讯簿”。
一、车辆路径问题描述和建模 1. 车辆路径问题 车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP ）,主要研究满足约束条件的最优车辆使用方案以及最优化车辆路径方案。 定义：设G={V,E}是一个完备的无向图，其中V={0,1,2…n}为节点集，其中0表示车场。V ,={1,2,…n}表示顾客点集。A={(i,j),I,j ∈V,i ≠j}为边集。一对具有相同装载能力Q 的车辆从车场点对顾客点进行配送服务。每个顾客点有一个固定的需求q i 和固定的服务时间δi 。每条边（i,j ）赋有一个权重，表示旅行距离或者旅行费用c ij 。 标准车辆路径问题的优化目标为：确定一个具有最小车辆数和对应的最小旅行距离或者费用的路线集，其满足下列约束条件： ⑴每一条车辆路线开始于车场点，并且于车场点约束； ⑵每个顾客点仅能被一辆车服务一次 ⑶每一条车辆路线总的顾客点的需求不超过车辆的装载能力Q ⑷每一条车辆路线满足一定的边约束，比如持续时间约束和时间窗约束等。 2.标准车辆路径的数学模型: 对于车辆路径问题定义如下的符号： c ij ：表示顾客点或者顾客点和车场之间的旅行费用等 d ij ：车辆路径问题中，两个节点间的空间距离。 Q ：车辆的最大装载能力 d i ：顾客点i 的需求。 δi ：顾客点i 的车辆服务时间 m:服务车辆数，标准车辆路径问题中假设所有的车辆都是同型的。 R ：车辆集，R={1,2….，m} R i :车辆路线，R i ={0，i 1,…i m ,0},i 1,…i m ?V ,,i ?R 。 一般车辆路径问题具有层次目标函数，最小化车辆数和最小化车辆旅行费用，在文献中一般以车辆数作为首要优化目标函数，在此基础上使得对应的车辆旅行费用最小，下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 下面给出标准车辆路径问题的数学模型。 对于每一条弧（I,j ）,定义如下变量: x ijv = 1 若车辆v 从顾客i 行驶到顾客点j 0 否则 y iv = 1 顾客点i 的需求由车辆v 来完成0 否则 车辆路径问题的数学模型可以表述为： minF x =M x 0iv m i=1n i=1+ x ijv m v=1n j=0n i=0.c ij (2.1) x ijv n i=0m v=1≥1 ?j ∈V , (2.2)
临床护理路径定义与内容
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为规范医护人员执业行为,加强医疗质量管理，保障医疗安全,提高卫生资源利用效率，控制和降低临床常见病医药费用,减轻患者负担，根据卫生部《临床路径管理指导原则(试行）》等文件精神，结合我院实际，制订临床路径管理实施方案。 一、临床护理路径定义与内容 临床护理路径(CNP)是病人在住院期间的护理模式，是针对特定的病人群体，以时间为横轴，以入院指导、接诊时诊断、检查、用药、治疗、护理、饮食指导、活动、教育、出院计划等理想护理手段为纵轴，制成一个日程计划表，对何时该做哪项检查、治疗及护理，病情达到何种程度,何时可出院等目标进行详细的描述说明与记录。护理工作不再是盲目机械地执行医嘱或等医生指示后才为病人实施治疗护理，而是有计划、有预见性地进行护理工作。病人亦了解自己的护理计划目标,主动参与护理过程,增强病人自我护理 意识和能力,达到最佳护理效果，护患双方相互促进,形成主动护理与主动参与相结合的护理工作模式。 二、总体目标 护理工作不再是盲目机械地执行医嘱或等医生指示后才为病人实施治疗护理,而是有计划、有预见性地进行护理工作。病人亦了解自己的护理计划目标，主动参与护理过程，增强病人自我护理意识和能力，达到最佳护理效果，护患双方相互促进,形成主动护理与主动参与相结合的护理工作模式。
三、指导思想 以邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导，深入贯彻落实科学发展观，坚持“以人为本”,落实深化医药卫生体制改革相关工作,贯彻国家基本药物制度，进一步规范临床诊疗行为，不断提高医疗质量和效率,保障医疗安全,为人民群众提供安全、有效、方便、价廉的医疗服务。 四、临床路径实施 （一)成立组织，明确职责 1.成立临床路径管理委员会 组长：张爱萍 副组长:贾改霞刘叶张燕 成员:郝乐李敏王耀霞韩燕王丽英刘茹赵婷 2.科室必须成立实施小组，所有成员对临床路径知识及相关内容进行认真学习,并在各职能部门的指导下对科室病种临床路径标准进 行修订，有计划地组织科室医护培训、实施临床路径管理。 ３．工作职责 （1）管理委员会职责：①制定临床路径实施方案并组织实施。②确定实施临床路径管理病种与标准。③组织人员培训。④督查工作进展情况，实施临床路径的效益评价。⑤定期召开专题会议,研究解决实施中存在的问题，改进工作方法，促进医疗质量的全面提高。(2）护士职责：①依据护理操作规程,讨论与确定与护理服务相关的部分。②监测临床路径表上应执行的项目。③负责病人的活动、
粒子群优化算法 计算车辆路径问题 摘要 粒子群优化算法中,粒子群由多个粒子组成,每个粒子的位置代表优化问题在D 维搜索空间中潜在的解。根据各自的位置,每个粒子用一个速度来决定其飞行的方向和距离,然后通过优化函数计算出一个适应度函数值(fitness)。粒子是根据如下三条原则来更新自身的状态:(1)在飞行过程中始终保持自身的惯性;(2)按自身的最优位置来改变状态;(3)按群体的最优位置来改变状态。本文主要运用运筹学中粒子群优化算法解决车辆路径问题。车辆路径问题 由Dan tzig 和Ram ser 于1959年首次提出的, 它是指对一系列发货点(或收货点) , 组成适当的行车路径, 使车辆有序地通过它们, 在满足一定约束条件的情况下, 达到一定的目标(诸如路程最短、费用最小, 耗费时间尽量少等) , 属于完全N P 问题, 在运筹、计算机、物流、管理等学科均有重要意义。粒子群算法是最近出现的一种模拟鸟群飞行的仿生算法, 有着个体数目少、计算简单、鲁棒性好等优点, 在各类多维连续空间优化问题上均取得非常好的效果。本文将PSO 应用于车辆路径问题求解中, 取得了很好的效果。 针对本题，一个中心仓库、7个需求点、中心有3辆车，容量均为1，由这三辆车向7个需求点配送货物，出发点和收车点都是中心仓库。 1233,1,7. k q q q l =====货物需求 量12345670.89,0.14,0.28,0.33,0.21,0.41,0.57g g g g g g g =======， 且 m a x i k g q ≤。利用matlab 编程，求出需求点和中心仓库、需求点之间的各 个距离，用ij c 表示。求满足需求的最小的车辆行驶路径，就是求 m i n i j i j k i j k Z c x = ∑∑∑ 。经过初始化粒子群，将初始的适应值作为每个粒子的个
量等于ｗ×ｍ（ｗ为预先设计的每个分区的运输车辆数，ｍ为一辆车能服务的最大配送点数量）时，形成一个分区；继续扫过没有分配的配送点，形成下一个分区；依次类推，直到所有配送点被分成ｓ个配送点分区。 为了找到合适的分区方案，可根据步骤２最优分区方案的选择结果调整Ｇ的大小。其方法如下：给Ｇ确定一个较小的自然数，并重复算法中的步骤１和步骤２若干次，如果每次选择的分区方案结果稳定（相同或相近），则停止选择，否则增加Ｇ的值，直到分区选择结果稳定。 ４．２分区内层改进禁忌搜索算法４．２．１车辆一配送点分配结构模型针对现有文献中有向边排列解的表示方法存在缺点和ＶＲＰ的特点，在分区内禁忌搜索算法中引入车辆一配送点分配结构模型，将一个分区内的ＶＲＰ分解成若干个子问题。车辆一配送点分配结构模型为： ０２｛ｇｌ，９２，…，ｇ。） ｇｆ≥＆＋１ ｆ≤ｍ（１）式中：ｓ，为与一个组合Ｊ对应的车辆一配送点分配结构；ｇ，（ｆ≤，，１）为车辆ｆ要服务的配送点数量。４．２．２初始解的产生 将，１个配送点按自然数编号，随机排列所有配送点的序号，将排列中的前面ｇ，个配送点分配给第一辆车，紧接着的ｇ：个配送点分配给第二辆车，依此方法，将所有配送点按一个车辆分配结构分配给所有车辆，形成一个初始解‰。４．２．３邻域移动 若当前解‰的排列如图１口所 单车场大规模车辆路径优化问题研究李松等 示，邻域移动采用交换算子Ⅳ】（％， ｆ，歹，Ｊ，）配送点交换的方法产生，如 图１易所示，则交换任意两个配送 点产生一个新解。 日玉，配送点｛｛Ｅ歹Ｕ 易产生的新解 图１分区禁忌搜索算法的邻域移动 ４．２．４禁忌表的处理 丁代表一个禁忌表，表中存放 被禁忌的对象。算法中，如果邻域 通过Ⅳ１（％，ｆ，歹，ｓ，）产生，则ｆ和Ｊ的 交换被禁忌。被禁忌对象的多少用 禁忌表长度ｌｒＩ表示。ｌ丁Ｉ＝（口＋ｐ）， 其中口是一个和配送点规模，ｚ有 关的常数，臼是一个随着禁忌搜索 时间增加而增加的变量。 ４．２．５改进禁忌搜索算法的基本 步骤 改进禁忌算法解决分区车辆 路径优化问题的基本步骤如下。 步骤１：找到所有可能的车辆 配送点分配结构，记结构数量为庇， 车辆一配送点分配结构集合为ｓ＝ ｛Ｊ，Ｉｆ≤＾｝，令ｆ＝１。 步骤２：若ｆ≤．｝ｚ，转到步骤３得 到最优解，若ｆ＞庇，转到步骤９。 步骤３：（初始化）针对ｓ，生成 一个初始解石。；ｚ。的目标值记为 ，（工。），当前最优目标值：‘＝，（‰）； 禁忌表丁＝西；迭代步数ｇ，设定最 大迭代步数为ｇ已。 步骤４：如果ｇ≤ｇＰ，通过邻域 移动产生‰的邻域Ⅳ（‰），依此选 取前面最好的若干个解，形成候选 解集ｃ（％）；如果ｇ＞ｇＰ，转到步骤８。 步骤５：依次从Ｃ（％）选择一个 解ｘ，，判断是否被禁忌，若没有，％＝ ｘｌ，兀。。ｔ＝ｍｉｎ矿（ｘ１），，（％。。ｔ））；若被 禁忌，同晰（工。）≤厂（‰。。。），则解禁， 并有：％＝ｘ＂允。。＝，（ｘ。），，（％ｅｓｔ）＝ ，（ｘ，）；若被禁忌，同时又不能解禁， 回到步骤５考虑下一个候选解。 步骤６：更新禁忌表。 步骤７：ｇ＝ｇ＋１，转到步骤４。 步骤８：ｆ＿ｆ＋１，返回到步骤２。 步骤９：找出最终的优化方案， ｋ＝ｎ血｛‘Ｉｆ≤＾）。 算法结束。 ４．３相邻区域优化 ４．３．１初始解及目标值的生成 将任意两个相邻区域ｆ和ｆ＋１ 组合成一个拓展区域５ｆ．ｆ＋１＝ｓｆｕ ｓ…，采用线路交换的启发式算法， 算法的初始解为：曩．ｆ＋ｌ＝ｚｆｕ■＋ｌ， 改进拓展区域内的车辆路径，得到 新解ｘ’，和工ｊ＋。，更新区域解：曩＝ ｚ：，ｔ＋。＝ｚ：＋，。解的目标值为两个 路径的里程值之和。 ４．３．２不同路径中的任意两个配 送点的交换 交换两个路径中的任意两个 配送点ｇ和庇，形成２个新的路径， 如图２所示。 ＤＤ…今口…专团 ￥ ＤＤ…今西…专困 口当前解＿．ｆ＋ｌ 卧卧…专卧…专团 ＤＤ…专Ｄ…专囡 ６新生成解 图２交换配送点生成新解 ４．３．３相邻区域优化算法步骤 相邻区域优化算法的主要步
摘要：作为现代物流领域的研究前沿，车辆路径问题的求解算法及应用领域一直是学者研究的重点。本文在研读大量文献的基础上介绍了遗传算法的研究现状及其应用情况，并对车辆路径优化在生鲜农产品配送上的应用进行了简单的综述。 关键词：车辆路径问题；遗传算法；生鲜农场品；研究综述 一、引言 车辆路径问题最早在60年代被提出，dantzig和ramser首次在交通领域提出该问题就立即引起了社会的广泛关注。发展到现如今，车辆路径问题的应用已经跳出了交通领域，在别的很多领域被使用，如：通讯、工业管理、航空等。 二、遗传算法 1.遗传算法简介 达尔文的生物进化论自被提出以来就一直被科学家们广泛应用到各个领域。60年代时美国科学家结合进化论，提出了遗传算法。跟大自然中生物优胜劣汰的进化过程类似，遗传算法在计算过程中模拟了自然界各种群由简单到复杂，由低级到高级的进化过程，不断进化种群，直至使种群达到包含最优解或接近最优解的状态。 2.遗传算法研究现状 遗传算法作为一种群体随机搜索方法，在车辆路径问题研究中运用很多。很多国内外的研究学者对基础的遗传算法进行了改良，以期达到求解不同约束条件下车辆路径优化问题的目的。通过研究撰写遗传算法的文献发现，研究学者们分别用各种改进遗传算法对车辆路径问题进行了求解，如：免疫遗传算法、小生境遗传算法，以及遗传算法与爬山算法、禁忌搜索算法、蚁群算法相结合的混合算法。 将基础的遗传算法与改进的遗传算法进行对比仿真实验，可以发现经过改良的遗传算法，其各方面能力都更优。罗勇等为了求解更优的物流配送路线，就采用了针对性改进的遗传算法。通过研究发现，改良后的算法不仅收敛速度变快，而且全方位寻优的能力也有很大提高。由此可见改进的遗传算法是能更好的处理物流配送路径问题。基础的遗传算法有容易陷入局部最优和早熟的缺点，为了解决这个问题，周艳聪等设计了基于小生境技术的改进遗传算法，还在改进的遗传算法的基础上求解了物流配送路径的优化问题。不仅如此，还通过对物流配送过程的研究，建立了不带时间窗约束的物流配送优化模型。大规模车场的车辆路径问题是车辆路径优化问题中的一个难点，一直是学者们研究的重点。李波等引入了双层模糊聚类方法，针对基础的遗传算法进行了改进，得到了求解该问题的基本框架。通过随机的实验算例证明，所提出的方法是有效可行的。 三、车辆路径问题在生鲜农产品配送中的应用 对近年来，针对生鲜农产品配送路径问题的研究已经越来越多，人们对绿色食品的质量要求不断提高，是导致该问题备受关注的根本原因。容易腐烂变质，存放不易是大多数生鲜农产品的特点。而在整个销售过程中，生鲜农产品需要经历从农户手中到经销商手中这样一个配送过程，尽可能在配送过程中选择合适的路径，节约时间，保证生鲜农产品的质量，从而保证农户、经销商、消费者的利益就变得越来越重要。 为了保证生鲜农产品的质量、安全，生鲜农产品配送过程中的时效性一直是各个学者研究的关注点，大多数相关文献的模型建立都是以配送时间最短和配送成本最低为目标。王红玲等学者的研究考虑了生鲜农产品的特点构建了以生鲜农产品在途时间最短、配送成本最低为优化目标的农产品配送模型，并采用经过改进后的粒子群算法进行求解。由于生鲜农产品的时效性强的特点，对带时间窗的车辆路径问题的研究也相当多。邱荣祖等在分析了农产品的物流配送模式的基础上，建立了有时限的物流配送路径优化模型，并应用gis于禁忌搜索算法集成技术进行求解。文献中还选用了具体的数据进行了实验的验证，进行了初步的应用
第２９卷第４期２００８年４月 东北大学学报（自然科学版） ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ） Ｖ０１．２９．Ｎｏ．４ Ａｐｒ．２００８动态车辆路径问题的优化方法 刘士新，冯海兰 （东北大学流程工业综合自动化教育部重点实验室，辽宁沈阳１１０００４） 摘要：设计了在动态环境下进行车辆路径优化的导向局域搜索算法．算法在产生初始解以后的动态求解过程中，不再做车辆之间的顾客调整，而只应用２－ｏｐｔ局域搜索算子更新车辆服务顾客的顺序，即针对每辆车辆的旅行路线求解一个旅行商问题．建立了在动态环境下车辆执行运输任务过程的仿真模型．仿真过程中，应用算法根据交通路网实际情况实时优化车辆路径。并采用４种接受准则判别是否接受新的车辆路径．仿真结果表明：算法具有实时、高效的特点，满足动态车辆路径问题的求解要求． 关键词：智能交通系统；动态车辆路径问题；交通模拟；导向局部搜索 中图分类号：Ｃ９３４文献标识码：Ａ文章编号：１００５—３０２６（２００８）０４—０４８４—０４ ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｔｏＳｏｌｖｉｎｇＤｙｎａｍｉｃＶｅｈｉｃｌｅＲｏｕｔｉｎｇＰｒｏｂｌｅｍｓ Ｌ儿，Ｓｈｉ．ｘｉｎ，ＦＥＮＧＨ．口ｉ—ｌａｎ （ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｆＰｒｏｃｅｓｓＩｎｄｕｓｔｒｙ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０（）０４，Ｃｈｉｎａ．Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔ：ＬＩＵＳｈｉ—ｘｉｎ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｘｌｉｕ＠ｍａｉｌ．ｎｅｕ．ｅｄｕ．ｃｎ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｇｕｉｄｅｄｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈ（ＧＬＳ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄｔｏｓｏｌｖｅｄｙｎａｍｉｃｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ（ＤＶＲＰ）．Ｉｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｏｌｖｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｆｔｅｒａｌｌｉｎｉｔｉａｌｓｏｌｕｔｉｏｎ，ｔｈｅＧＬＳｄｏｅｓｎｏｔｅｘｃｈａｎｇｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓｂｅｔｗｅｅｎｖｅｈｉｃｌｅｓｂｕｔａｐｐｌｉｅｓｔｈｅ２一ｏｐｔｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈｏｐｅｒａｔｏｒｔｏｕｐｄａｔｉｎｇｔｈｅｓｅｒｖｉｃｉｎｇｓｅｑｕｅｎｃｅｆｏｒｃｕｓｔｏｍｅｒｓ，ｉ．ｅ．，ｔｏｓｏｌｖｅａｔｒａｖｅｌｉｎｇｓａｌｅｓｍａｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｒａｖｅｌｉｎｇｒｏｕｔｉｎｇｏｆｅａｃｈｖｅｈｉｃｌｅ。Ａｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｔｈｕｓｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｏｒｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｐｒｏｃｅｓｓｄｕｒｉｎｇｗｈｉｃｈｖｅｈｉｃｌｅｓａｒｅｉｎｔｒａｆｆｉｃ．ＩｎｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｔｈｅＧＬＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｅｓｉｎａｃｃｏｒｄａｎｃｅｔｏｔｈｅｒｅａｌ—ｔｉｍｅｔｒａｆｆｉｃｓｉｔｕａｔｉｏｎ，ａｎｄｆｏｕｒｒｕｌｅｓａｙｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｊｕｄｇｉｎｇｉｆｔｈｅｎｅｗｌｙｏｐｔｉｍｉｚｅｄｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｅｓａｒｅａｃｃｅｐｔｅｄ．ＴｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｒｅｖｅａｌｔｈａｔｔｈｅＧＬＳ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｒｅａｌ－ｔｉｍｅｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｄｙｎａｍｉｃｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｔｏｓａｔｉｓｆｙｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｏｆｓｏｌｖｉｎｇＤＶＩ王Ｐ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；ＤＶＲＰ；ｔｒａｆｆｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；ＧＬＳ 物流优化已经成为当代企业的一个重要利润源泉．车辆路径问题（ｖｅｈｉｃｌｅｒｏｕｔｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ，Ⅵ冲）是物流领域的核心和热点研究问题，吸引了众多学者和业者的研究和关注．现代物流市场的激烈竞争和顾客的个性化需求不断提高，使得现代物流配送运作更加复杂，要求物流配送系统更加灵活、高效地针对变化的环境调整作业计划．计算机及通讯技术的迅速发展，使得交通状况及运输工具的实时信息更易获取，为解决物流配送面对的新问题提供了基础．动态ＶＲＰ（ｄｙｎａｍｉｃＶＲＰ，ＤｖＲＰ）正是在这样的背景下开始受到了关注和研究．现有研究主要是针对环境变化，对车辆路径计划进行重计划或局部调整，涉及的方法有元启发式算法和局域搜索算法等【１－２Ｊ．本文针对城市复杂交通系统的环境变化，提出了一种ＤＶＲＰ中更新车辆路径的导向局域搜索（ｇｕｉｄｅｄｌｏｃａｌｓｅａｒｃｈ，ＧＬＳ）算法，设计了动态交通环境的仿真模型，通过对７１个节点交通路网的仿真实验，得出了咖车辆路径的更新原则，研究成果对于现代城市智能交通系统中的车辆路径优化 收稿日期：２００７一０４—０５ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（７０３０１００７，７０７７１０２０，７０４３１００３）；新世纪优秀人才支持计划项目（ＮＣＥＴ－０６－０２８６）．作者简介：刘士新（１９６８一），男，辽宁调兵山人，东北大学教授． 万方数据