一种新的FMS优化调度算法

提出一种将遗传算法和启发式算法相结合的新的混合算法,以解决ＦＭＳ中的优化调度问题。该混合算法克服了以往遗传算法在ＦＭＳ中应用的不足之处,并具有搜索效率高且稳定的特点。最后以实例验证了该算法的高效性和稳定性。     

铁路快捷货物货源组织优化模型及算法

针对铁路快捷货物货主在选择货运产品时具有越来越多的主动权,研究货主选择车次条件下的快捷货物货源组织优化问题。构建了以货源组织成本最小为目标的0-1规划模型,并根据问题的特点,设计了整数编码的遗传算法进行求解。通过一个数值算例对模型和算法的可行性及有效性进行了验证。研究结果表明,所提出的方法能够综合反映铁路和货主双方的收益,可为铁路货运组织改革条件下的快捷货物货源组织提供参考。     

关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法

1.引言组合优化问题在规划、调度、资源分配、决策等工程问题中有着非常广泛的应用。在问题规模较小时,可以使用分支定界法或动态规划方法等来求解。当问题规模增大时,解的数目虽然有限,但呈指数增长,要在合理时间内求得准确的最优解实际上已不可能。为此,人们设计了各种启发式算法。近年来,最重要和最有希望的一个研究领域是构造“师法自然“的启发式。它们类比社会系统、物理系统、生物系统等的运行机制,设计算法在问题的解空间中进行非确定性搜索。典型的有遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、人工神经网络(ANN)。这些算法由于其自适应性,对难组合优化问题的求解取得了好的结果,被广泛应用于工程优化和控制中。本文将要介绍的蚁群优化算法,由于其较强的自适应性和对问题状态的学习能力,正逐步成为一种新的有潜力的优化算法。     

普通立体仓库的货位优化模型与算法研究

在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行走总路程最小为目标的货位优化模型。根据问题和模型特点,将货位优化问题分为两层优化:货位选择优化层和货位顺序优化层;然后将传统遗传算法同启发式算法相结合对模型进行求解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的合理性和可行性。该成果可用于解决多数普通仓库的货位优化问题。     

基于改进遗传算法的资源优化配置研究

当前在解决资源优化配置问题时往往使用贪婪算法、遗传算法等.但贪婪算法只能选择一个最优度量标准,所以只能获得度量意义下的最优解而不是该问题的最优解,而如果直接使用遗传算法又存在搜索空间过大、耗时过长的问题.提出了一种新的算法.先基于贪婪算法获得问题的初始解空间,然后对初始解空间进行冲突检测与消解,最后运用改进的遗传算法进行优化获得最优方案.测试算例表明大大缩小了遗传算法的搜索空间,在保证获得最优解的条件下加快了收敛速度并有效防止了种群的退化.提出的算法在突发事务的处理方面具有一定的意义.     

基于遗传算法的灌区通用水资源整体优化配置模型

解决水资源的优化问题大多采用开源节流、加强管理等措施,而这只能是解决问题的外因。水资源的合理配置问题,最好由用水者的利益激励机制来解决,这样才能从根本上解决水资源的短缺和低效率应用问题。基于遗传算法,结合利益激励机制,对冯家山水资源优化配置方案进行探讨。为水资源分配和管理提供参考。     

同类货物集装箱装载问题的启发式算法

提出了求解同类货物集装箱装载问题的一种启发式算法.算法中采用了层的思想,集装箱的每个面都可用来构建层.通过对二维布局、层高组合和用来构建层的集装箱面的选择等三个方面的优化求解,得到了具有较高装载率的集装箱装载方案.实例结果表明,该算法是求解同类货物集装箱装载问题的一种行之有效的方法.     

基于混合遗传算法的炮兵火力优化配置研究

现代战争条件下,如何使炮兵火力打击在当前一体化联合作战中发挥作用,使炮兵的作战效能最大化一直是关注的重点。在遗传操作中嵌入模拟退火算子．有效地结合了遗传算法隐合并行与模拟退火算法全局寻优的特点,对炮兵火力配置进行了分析研究。模拟结果表明此算法既具有较快的收敛速度,又能够收敛到最优解。     

网络化制造资源优化配置DSS的优化模型研究

首先简介了网络化制造资源优化配置决策支持系统的体系结构及决策过程,在此基础上讨论了优化配置关键技术—EMP优化模型的两种实现方法:EMP综合评判及基于遗传算法的EMP优化方法,最后针对基于多目标遗传算法的EMP优化模型,设计了实现算法。     

改进的混合蛙跳算法在传感器配置优化中的应用

传感器配置优化是可测性设计的重要研究内容,将混合蛙跳算法应用于传感器配置优化是一种新的尝试。针对传感器配置优化属于离散问题求解,提出离散的混合蛙跳算法,设计了一种离散化的更新方式。为克服蛙跳算法的早熟收敛问题,在改进的离散蛙跳算法中采用混沌优化算法以概率的形式对全局极值进行了优化。最后通过具体系统实例验证了该方法的正确性和有效性。     

VRP求解中保证满载率的扫描-遗传算法

为保证配送车辆的满载率,提出一种扫描-遗传算法,以任意一个需求不为0的需求点为子路径的起点开始扫描,结合节约法的思想,制定相应插入准则,并依照该准则向路径中插入需求点直至所有需求点都被插入。基于扫描起点的任意性形成多个可行解,将其作为种群并运用遗传算法,使解在整体上向最优解逼近。运用该扫描-遗传算法对郑州煤电物资供销公司的物资配送进行优化求解,并与随机扫描-遗传算法进行比较,结果表明该扫描-遗传算法满载率较高且费用较低。     

协作机制评价和全局联合最优搜索的通用模型

现有协作机制(CM)评价和选择模型存在通用性差、易陷入局部最优、CM库难以建立及评价函数设计困难等缺陷,不能满足现代复杂协同系统的要求。该文针对CM动态选择系统,构建CM评价的通用模型,设计对CM及其参数进行全局联合最优搜索的遗传算法,对模型和算法进行仿真。仿真结果表明,该模型能克服原有模型的缺陷,其算法能搜索到全局联合最优CM库。     

农田资源优化分配的计算机仿真

对于既定面积的农田资源,为使所产作物较能针对市场需求,并使种植经济效益最大化,需合理分配不同作物的种植面积.通过分析不同作物的种植成本,存贮成本,结合作物的收成与销售价格,获得各作物的种植经济效益对于种植面积的非线性关系,建立相应的计算机仿真数学模型.为了有效预测来年的作物收成和销售价格,简化假定来年的种植计划不影响来年的销售价格,根据往年的统计数据得到有关的预测数据.对资源分配问题用遗传算法进行优化求解,得到使净收益最大化的种植田亩分配方案结果.分析结论表明,最大经济效益对应的种植面积分配方案有一定的选择范围,更合理的种植面积分配方案必须面向市场需求.     

多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究

讨论了区域水资源优化配置算法。首先建立了区域水资源优化配置的数学模型，然后提出了采用多目标蚁群遗。传算法解决这个多目标约束优化的问题。最终通过应用实例验证了算法的适用性。     

多目标蚁群遗传算法在区域水资源优化配置中的应用研究

讨论了区域水资源优化配置算法.首先建立了区域水资源优化配置的数学模型,然后提出了采用多目标蚁群遗传算法解决这个多目标约束优化的问题.最终通过应用实例验证了算法的适用性.     

改进型加权KNN算法的不平衡数据集分类

K最邻近(KNN)算法对不平衡数据集进行分类时分类判决总会倾向于多数类.为此,提出一种加权KNN算法GAK-KNN.定义新的权重分配模型,综合考虑类间分布不平衡及类内分布不均匀的不良影响,采用基于遗传算法的K-means算法对训练样本集进行聚类,按照权重分配模型计算各训练样本的权重,通过改进的KNN算法对测试样本进行分类.基于UCI数据集的大量实验结果表明,GAK-KNN算法的识别率和整体性能都优于传统KNN算法及其他改进算法.     

基于PBIL进化算法的时延受限组播路由算法

分布式实时多媒体的大量应用对能有效支持服务质量(QoS)的组播路由算法提出了迫切的要求,由于其NP-Complete特性,只能采用启发式算法。该文提出了一种基于PBIL(Population-BasedIncrementalLearning)进化算法的时延受限组播路由算法,该算法有效结合了遗传算法的进化特性与竞争学习算法的特点,实施简单,仿真表明它不但显著提高了收敛速度,而且能以较大概率收敛到最优解。     

禁忌遗传算法求解最小支配集

如何寻找一个网络图的最小支配集是NP难题。分别设计了逆序启发式算法和禁忌搜索算法,并在此基础上提出了禁忌遗传算法（TSGA）用于求解最小支配集;将禁忌搜索和遗传算法结合起来,弥补了彼此的不足,既有效地避免了算法易陷入局部最优解的缺陷,又加快了算法的收敛速度。经对大量随机网络图的测试和对物流网络选址问题的求解,验证了TSGA算法的优越性。     

基于规则归纳的遗传算法选择和参数设置

在设计遗传算法时,讨论算法种类的选取和控制参数的设置,基于规则归纳方法,提出一种研究遗传算法种类选择和控制参数设置的实验模型,以遗传算法数值优化问题为背景,用统一结构描述遗传算法实验,利用属性分组等操作规范训练集与决策树算法SLIQ进行规则归纳,将获取的规则用于指导遗传算法设计,并用设计出的算法解决某函数的优化求解问题。     

协同空对地攻击中的目标分配方法

多机编队协同空对地打击是航空兵作战的一种主要样式,目标分配是制定协同空对地打击任务计划的一项重要内容,其目的是充分发挥编队内成员的优势,实现资源的优化配置,提高作战效能,减小攻击代价.分析了目标分配中的目标覆盖约束、毁伤概率阈值约束以及任务平衡度约束,建立了以实现最大攻击效费比为目标,并充分考虑目标分布状况的目标分配模型,设计了基于遗传算法的目标分配算法,以典型的空对地攻击任务为背景对方法进行了仿真,仿真结果表明,模型可以有效地解决多机协同对地攻击中的目标分配问题.