用单纯形-模拟退火算法研究优化PSS参数

本文提出了一种基于单纯形-模拟退火算法的电力系统稳定器(PSS)参数优化方法.它是一种全局寻优方法,分析表明该方法是一种有效的PSS优化方法,所得优化参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性.     

总收益最大的交易策略求解算法

本文应用动态规划的原理,讨论了多期投资决策中基于总收益率最大的交易策略的设计和实现问题。通过比较随机交易方法、局部最优方法和全局最优方法下的投资表现,在交易费用存在的情况下,基于动态规划的算法给出问题的全局最优解,该方法的优越性随着交易费用的增长而加强。     

企业投资优化的决策模型研究

蚁群算法是一种新兴高效的人工智能优化方法。在企业投资规划中应用蚁群算法,可得到全局优化的解,从而更有效地利用资本,为企业创造更多的利润。     

遗传算法及其在客户关系管理中的应用研究

遗传算法是一种宏观意义下的仿生优化算法,它模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法.这种算法可以用于对海量的客户信息进行搜索,提取对决策有用的信息,让企业在激烈的市场竞争中处于有利地位,最终达到最高利润.本文还通过一个简单的实例研究将该算法应用在客户关系管理中.     

遗传算法及其在客户关系管理中的应用研究

遗传算法是一种宏观意义下的仿生优化算法，它模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。这种算法可以用于对海量的客户信息进行搜索，提取对决策有用的信息，让企业在激烈的市场竞争中处于有利地位，最终达到最高利润。本文还通过一个简单的实例研究将该算法应用在客户关系管理中。     

基于演化计算的证券投资组合研究

演化算法作为一种高效并行的全局优化算法,已经广泛应用于各个领域.演化算法的有效性同样也在投资组合优化中得到验证.郭涛算法是一种新的演化算法.基于对Markowitz模型的投资组合优化问题进行求解的结果表明,郭涛算法要比传统的演化算法能够求得更好的结果.     

基于种子优化算法的救灾物资调度优化问题的研究

研究在救灾物资调度中,建立物资调度问题的数学模型,运用种子优化算法的思想求解该问题,并进行了实验计算。计算结果表明,用种子优化算法解决救灾物资调度问题,可以方便、快速地求得最优解或近似最优解。     

基于蚁群算法的物流配送路线优化研究——以重庆市渝中区为例

蚁群算法于上世纪末提出,是继遗传算法之后的一种启发式算法,用于解决组合优化问题.它借鉴蚂蚁通过自组织的协作能力而产生的群体智慧来解决组合优化问题.ACO算法的特点在于使用正反馈,在较优的解的路径下,留下较多的信息激素,信息素会吸引更多蚂蚁走这条路径,这个过程中,会引导整个系统向最优解的方向迈进.蚁群算法可以用来解决一些尚未找到有效算法的问题,而且蚁群算法还是元启发式算法(Meta-heuristic),是一种算法框架,可以在其基本思想上针对不同问题做改进从而应用到不同问题上去.     

供应链系统优化与重组的一种数量化方法

在现有供应链线性优化模型研究的基础上,基于线性规划,给出了在保持线性规划最优解结构不发生改变的情况下,通过调整模型中技术系数参数实现目标函数最优值进一步改善的新方法,以期为供应链系统优化与重组的数量化分析提供一种行之有效的方法与技术工具。     

燃煤电厂脱硝电价研究——基于经营期电价与模拟退火算法

本文在经营期电价方法计算脱硝电价的基础上,为了简化该法复杂的计算过程,提出运用模拟退火算法思想对脱硝电价的计算进行优化,并建立了基于经营期电价与模拟退火算法的脱硝电价计算模型,最后,以新建电厂国华太电四期(2×600MW)烟气脱硝工程为例,验证了模型的合理性。