Web挖掘在电子商务货源搜索中的应用

在电子商务环境下,货源信息的质量将直接影响企业业务经营水平。该文对电子商务环境下的货源信息搜索问题进行分析,提出以万维网为信息源,采用Web挖掘和信息检索技术设计实现货源搜索机器人的方法。该机器人内置元搜索引擎,可以扩大搜索范围,通过对搜索信息进行分析处理,从中发现有价值的货源相关信息。     

炼钢-连铸作业计划的基于仿真的遗传算法

为了改普作业计划的可执行性,应用基于仿真的优化对炼钢-连铸作业计划问题进行了研究.借助数学模型描述该问题,进而开发了一个基于仿真的遗传算法.该算法能够仿真物理系统的运行和现场人员的部分操作,简洁明了且运行速度较快.实验及分析表明,该方法便于实现,能得到更接近实际的作业计划.     

钢铁企业物流研究概述

引出了物流的概念,指出了钢铁企业物流研究的重要意义。从供应链的角度介绍了钢铁企业物流研究的现状,预测了未来物流研究的方向及热点应是：面向企业内、外供应链环境的整体最优化以及与之相关的建模方法。     

求解网络广告资源优化模型的改进微粒群算法

针对网络广告的特点，提出一个最大化广告效果函数的广告资源分配模型．在Langheinrich线性模型的基础上，加入分散广告显示的二次惩罚项，使所得到的最优解更能发挥网络广告的作用，结合微粒群(PSO)算法和模型的特点，设计出能有效处理约束的改进PSO算法，数值仿真证明了算法的有效性。     

微粒群优化算法在相关新产品组合投入的应用

引入新产品最佳投入期和相关收益的概念，在产品生命周期量化描述前提下，提出一个非线性半无限规划的相关新产品组合投入模型，并用微粒群优化算法(PS0)求解，仿真实例表明，微粒群优化算法在求解组合优化问题时简便且易于实现，具有很强的实用性。     

钢铁企业合同匹配多目标优化模型与算法

针对钢铁企业中存在的合同对库存余材的优化匹配问题，建立了实现余材利用量最大化和匹配损失费用最小化的多目标0—1规划模型．采用模糊决策方法处理两个目标函数，尝试基于群体的增量学习(Population-Besed Increased Learning，简称PBIL)算法进行求解．结合模型的特点，利用自然数编码表示合同的匹配结果，按照学习概率大小修复不可行个体．通过对应用实例的计算，以及与遗传算法结果的比较，证明该模型和算法是解决合同优化匹配问题较为理想的方式．     

电子中介中的多属性匹配研究

研究了电子中介处理个人之间单件物品交易时的多属性匹配问题。建立了多目标匹配模型,推导了用理想点法求解该模型时,求解其一次距离最小等价于求解原各目标相应系数直接相加所得的单目标指派问题。用有指导随机搜索算法求解了距理想点的二次距离最小。仿真实验表明,变量规模小于65时可以求二次距离最小并得到满意解;而大于65时求一次距离最小更为合适。     

光伏并网逆变器的自适应微电网检测技术

孤岛检测是微电网运行的必要条件,针对主动移频法对不同特性的负载存在检验盲区,提出了一种自适应主动移频检测方法,对逆变器输出电流频率施加正反方向的偏移,同时检测频率的变化来调节频率的正反馈.通过实验分析,不同性质负载下,这种检测方法总能自动地找到较明显的频率变化方向,并在此方向累加频率变化,快速地检测出孤岛状态,不存在检测盲区.此外,对该方法在多机并网工作时相互联系进行了深入分析,为多机参与的微电网孤岛检测提供了理论指导.     

用GA求解动态联盟中伙伴选择的多目标优化模型

描述动态联盟中的伙伴选择问题,针对以活动网络形式组织的新产品开发项目,建立 伙伴选择的多目标优化模型,实现项目失败风险最小化和项目完工时间最小化,并利用带自 适应移动线技术的遗传算法,求得问题的整个非劣解集合,仿真结果证明了算法的有效性.     

交通网络弹复度与易碎度的测算与分析

弹复性是系统在失效或被破坏之后能够恢复正常工作的能力.弹复性工程是当今国际上研究的热点.本文提出了基于节点对间的独立路径可靠度和交通网络的弹复度的定量测算方法,提出了反映节点和路段对交通网络影响大小的易碎性的概念和测算方法.论文还就弹复度和易碎度的几个相关性质提出了几个重要定理.针对我国的铁路网络,计算了所有节点城市和路段的弹复度和易碎度,并对弹复度和易碎度高的节点的分布规律进行了探讨,得出了一些有益的结论.