基于遗传算法的随机性（Q，r）库存系统仿真优化

（Q，r）模型是库存管理中的重要控制模型。对于随机性（Q，r）库存系统，难以用解析方法求解最优的库存控制策略。运用仿真优化技术，基于离散事件系统仿真原理，建立了随机性（Q，r）库存系统的仿真模型，设计了一种改进的遗传算法并应用它优化库存系统的库存控制策略。采用面向对象方法实现了仿真模型和改进的遗传算法。仿真实例表明所提出的仿真优化技术是可行且有效的。     

对带有有限缓冲区和可修机器的串行生产线的生产方差研究

把生产与市场结合起来并考虑供需关系时,系统的生产方差研究显得非常必要.讨论的模型为两级的串行生产线,利用结构随机矩阵理论和马氏过程的协方差结构,给出了在一个给定时间区间内系统生产成品数方差的有效算法.基于正态分布,这个算法对订单满足的程度进行了概率刻划.文中的数值分析充分体现了这个算法的有效性和实用性.     

基于混合遗传算法的热轧生产调度优化方法

热轧生产调度是一个复杂的约束组合优化问题,其生产约束包括连续轧制板坯的宽度、厚度和硬度跳变要求,轧制单元的最大长度,产品库存及交货期等.基于多旅行商模型,建立了热轧生产批量调度问题的优化模型,并提出一种混合遗传算法(遗传算法、局部搜索)求解该问题.通过应用串行边重组和并行边重组的遗传交叉算子,算法在优化过程中可以很好地处理调度约束.针对工业数据的仿真结果证明该调度模型和混合遗传算法的并行求解策略可以有效地解决热轧生产批量调度问题.     

通用测试系统硬件集成模型与集成策略

提出了通用测试系统硬件集成的策略问题,给出了系统功能分层描述,建立了数学模型,定义了性能评价指标,并对指标进行了求解,基于此构建了基于遗传算法的硬件集成策略,给出了算法步骤,并以某测试系统的组建为例,对提出的硬件集成策略和算法的可行性进行了验证,从结果可以看出提出的通用测试系统硬件集成策略具有较好的适用性、合理性和可行性。     

碳税下多周期闭环混合系统的补贴策略模型

在考虑新产品和再制造品碳排放差异的情况下,建立了制造商回收模式下的多周期混合制造/再制造系统的最优运作及补贴策略模型。假设回收品质量水平服从指数分布,回收成本、回收率和再制造成本是回收品质量水平的负指数函数,建立包含碳税的平均总成本函数,并采用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）验证模型的信度和效度。结果表明：无补贴情况下,企业可对回收品质量水平为0.28~0.84的产品进行再制造;考虑补贴情况下,政府可对回收品质量水平为0.28~0.42的产品采取补贴机制,达到引导企业回收再制造的目的。该研究为政府制定合理的补贴政策及企业权衡碳排放因素降低总成本提供理论依据。     

基于GA参数优化的t-SVR网络安全风险评估方法

为了提高网络安全风险评估的准确性和实时性,提出一种t时延参数优化支持向量回归机的网络安全风险评估模型（t-SVR）。利用遗传算法（GA）的全局搜索性,对t-SVR模型中的关键参数进行组合寻优。通过对网络安全风险数据集进行仿真,结果表明,基于GA参数优化的t-SVR评估模型已经解决了SVR存在的不足,提高了网络安全风险评估的准确率,缩短了评估时间,评估性能更加稳定。