基于遗传算法的多旅行商问题研究

针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并提出了矩阵解码方法。对距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。结果表明,该算法是有效的,适用于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。     

LS-SVM的参数优选及铁路客运市场预测

提出通过建立验证性能指标用遗传算法优化最小二乘支持向量机的有关参数并进行时间序列预测。将最小二乘支持向量机以铁路客运市场数据进行训练和测试,并与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明,该模型的预测精确度是令人满意的,提出的方法是可行的。     

基于遗传算法的一类多旅行商问题研究

旅行商问题是一个经典的NP完全问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。以往对求解多人旅行商问题的研究局限于以所有旅行商路径总和最小为优化标准,而对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题研究的相对较少。针对所有旅行商路径最大值最小的多旅行商一类问题,用遗传算法优化,并且提出了矩阵解码方法。该方法适于距离对称和非对称的多旅行商问题求解。以距离非对称的多旅行商问题的实例进行了仿真,并对不同交叉算子性能进行了比较。     

柔性Flow-Shop调度的遗传算法优化

柔性Flow-shop调度问题（Flexible Flow-shop Scheduling Problem,FFSP）是一般Flow-shop调度问题的推广,由于在某些工序上存在并行机器,所以比一般的Flow-shop调度问题更复杂。为了有效地解决柔性Flow-shop调度问题,用遗传算法求解,给出了一种改进的编码方法,能够保证个体的合法性;并根据编码方法提出了矩阵解码方法。最后以某汽车发动机厂金加工车间的生产调度实例进行仿真,通过比较表明了算法的有效性。     

基于遗传算法的LS-SVM参数优选及其在经济预测中的应用

针对最小二乘支持向量机的参数优选，提出用遗传算法优化其有关参数，以经济系统中的人口数据对它进行训练，并用于预测城市的人口。最后，把最小二乘支持向量机与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度是令人满意的，文中提出的方法是可行的。     

基于遗传算法的作业车间调度优化求解方法

针对 job shop调度问题 ,提出了一种遗传算法编码方法和解码方法。该方法根据问题的特点 ,采用一种按工序用不同编号进行的染色体编码方案 ,并采用矩阵解码方法。此编码与调度方案一一对应 ,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用 ,无须专门设计算子。算例计算结果表明 ,该算法是有效的 ,适用于解决 job shop调度问题 ,通过比较 ,该遗传算法优化 job shop调度操作简单并且收敛速度快。     

基于递阶遗传算法的并行多机调度优化

针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题，提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点，采用一种递阶编码方案，此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子，操作简单。计算结果表明，递阶遗传算法是有效的，能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题。     

基于粒子群优化算法的LS-SVM财务预警

提出一种基于粒子群优化算法优化有关参数的最小二乘支持向量机的财务预警模型。通过提出适当的验证性能指标,用粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的有关参数,利用上市公司的财务数据对该方法进行实证财务预警分析。仿真结果表明,该模型的精确度令人满意,该方法是可行且有效的。     

基于HGA的最小旅行时间多旅行商问题研究

为了解决最小化旅行时间的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离矩阵对称和距离矩阵非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化最小化完成时间的多旅行商问题。     

基于遗传算法求解Job Shop调度的编码新方法

针对Job Shop调度问题,提出了一种新的遗传算法编码新方法。该方法根据问题的特点,采用一种按工序用不同编号进行的染色体编码方案,每一个编号包含工件工序号、对应的机器号、加工时间等所有信息,此编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子。算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题。通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快。