“拍照赚钱”任务定价的优化设计模型

分析了现有的任务定价规律,找出了导致任务未完成的原因,在兼顾会员和企业利益的前提下,首先建立了任务定价优化模型,在此基础上又建立了任务打包发布时的定价方案模型,并进一步探索出分时段优化方案。运用多目标遗传算法在Matlab环境下编程求解,将各优化的定价方案实施效果与原定价方案进行对比,同时通过所建立的任务定价方案的评价指标体系对各定价方案的实施效果做出评价。     

基于遗传算法的旅游线路规划研究

本文针对当前重点关注的旅游路径规划问题,综合利用图论和智能算法的相关理论,通过建立TSP数学模型和使用遗传算法对问题进行求解,得到了遍历30个景点的时间最短、总距离最短的旅游路径。结果表明该方法具有较好的有效性和实用性。     

安阀生产车间布置优化问题研究

生产车间布局的合理性直接影响物流效率、生产成本、生产安全及生产效率等方面,运用系统设施布局法(SLP)和层次分析法(AHP)对传统的生产车间进行布局优化,充分发挥车间的生产能力,提高物流流通效率和生产效率,从而得出最佳的布局方案。     

遗传算法在邮政实物网优化场景下的应用研究

遗传算法是生物学中基于自然进化原理的全局搜索随机算法,在物流管理的运输问题、布局问题、选址问题、配送问题、调度问题等方面应用非常广泛。邮政实物网优化的场景,有助于加快运输邮路到达投递点的运输时间,缩短邮路的总里程,降低企业的运行成本。文章基于汽车邮路优化、处理中心选址、包裹自提点配送线路三方面,分析了传统优化方法存在的问题,探讨了遗传算法在邮政实物网优化场景下的应用策略。     

遗传算法在同城网络优化中的应用研究

针对传统以经验为主的同城网络组织决策方式存在的不足，提出了适用于邮政同城寄递网络优化的VRP模型，通过遗传算法，并引入投递作业时间约束、客户满意度、自适应算子等因素，结合虚拟点的技术方法实现了路径优化效果。     

基于图论的认知无线网络频谱动态分配

在认知无线电网络中，图论与量子遗传算法相结合的频谱分配策略能够提高频谱利用率，但存在早熟和收敛精度不够等缺点。为了解决该问题而实现算法的优化，对图着色理论的频谱分配模型进行数学建模，并针对该模型提出了改进的量子遗传算法。首先，通过使用小生境技术初始化种群，使种群分布更加广泛、算法的收敛度更高；其次，根据进化代数对量子旋转角进行实时动态调整，对染色体进行阈值变异，防止个体陷入早熟，跳出局部解；然后，对干扰约束条件进行重新设计，有效地避免盲目性，提高了网络的公平性和网络效益。仿真结果表明，所提算法有效地提高了频谱利用率，极大地增强了网络系统的性能。