谈资源限制条件下商业银行多点布局优选方法

对于资源限制条件下商业银行多点布局优选方法,西方工程经济学的传统解法与日本学者提出的双向排序均衡法各有优缺点,其对大部分的多方案优选问题都给予了解决,但也存在着一些不足本文提出采用0-1整数规划模型来解决资源限制条件下的商业银行多点布局优选评价,并用WinQSB软件求解取得了良好的效果     

商业银行对个人信用评估的组合预测模型

商业银行建立一套科学合理的个人信用评估模式和方法对控制信贷风险具有重要意义。研究表明,通过在非负约束权重的组合预测模型的权重求解计算中引入二次规划的神经网络解法,利用遗传算法对非负权重进行求解,得到的非负约束权重的组合预测模型,在商业银行进行个人信用评估中更具应用价值。     

遗传算法求解WebGIS环境下的TSP问题

TSP问题茁物流配送、选址等领域普遍存在，是当前相关领域研究的热点问题。本文提出在WebGIS环境下，利用遗传算法表求解该问题．首先，针对WebGIS数据，以实际地标经纬度信息作为初始点，提取路网拓扑结构，然后使用遗传算法采求解哈密顿路开最终给出优化路径。实验结装表明提出的方法具有良好的实际应用效果。     

基于模拟退火算法的物流配送车辆调度问题研究

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和模拟退火算法的、用于求解车辆路径问题的退火遗传算法．GA和SA的结合,使得串行搜索成为多点并行搜索,混合算法的搜索行为可通过控制温度参数加以控制,且理论上GA并不影响平稳分布,因此鲁棒性必将提高。     

仿真技术在船舶舱室单元生产线设计中的应用

采用流水线模式生产船舶预制舱室单元正越来越受到关注,但目前针对其生产线设计方法的研究较少,为了改进流水生产线设计方案,提高生产力,本文开展仿真技术在舱室单元流水生产线设计不同阶段中的应用研究。首先在工序规划阶段运用遗传算法模块优化生产工序,其次在布局设计阶段基于仿真试验模块求解最佳库容,最后在方案比选阶段通过模拟复杂生产系统运行输出关键指标。研究结果表明,仿真技术在能为流水线工艺和布局设计提供有力支撑,对工程设计具有应用价值。     

逼近理想点法在航天器轨道优选中的应用

针对航天器轨道确定后对多组轨道进行评价排序的轨道优选问题,引入了逼近理想点 法设计评价指标体系,通过统计分析结合测控相关经验设计了权值,用加权平均法解决了目 标轨道的求解难题,建立了轨道优选的评价模型。利用两个典型实例计算验证了算法的合理 性和精确性。     

基于数据挖掘的商业银行异常客户检测研究

商业银行面对众多的客户时,需要识别其中的异常客户,以规避其风险。本文介绍了发现异常数据的四种孤立点检测方法,并提出了基于距离的k-medoids聚类算法与遗传算法结合的孤立点挖掘算法。最后应用该算法分析信用数据集,挖掘其中的异常数据,识别异常客户。     

基于LabVIEW仿真的全局最短路径的遗传算法设计

遗传算法是以全局概率搜索为基础的优化算法,在路径确定的解决中,遗传算法具有相当的优越性,由于不存在对路径函数的限制,应用也较为灵活.本文介绍了遗传算法优化的基本方法,以全局最短路径的求解为课题分析了遗传算法的优化方法,并以LabVIEW进行仿真分析结果.     

基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估系统研究

近年来,商业银行信用风险的防范与管理一直备受各国重视。对其进行正确、有效的风险评估,应采用MATLAB工具和VisualC++程序构建基于遗传神经网络的商业银行信用风险评估模型,即运用遗传算法对BP神经网络进行优化,使模型实现优势互补,来仿真实现可操作的信用风险评估系统。以某商业银行提供的样本数据进行的实证分析结果表明:运用遗传算法优化权值的BP神经网络比未优化的BP神经网络对于商业银行信用风险的评估会更准确快速。这为制定我国商业银行信用风险的评估研究提供了参考,具有一定的理论和现实意义。     

场面多点定位信号处理独立性的实现

大型机场的场面多点定位（MLAT）系统具有接收站布局复杂和非视距（NLOS）传播严重的特点,为了选择最佳定位站点组合和消除NLOS对目标定位的影响,需要提供一个目标的估计位置。以往采用目标前次定位位置的方式存在将前次定位误差引入到当次目标信号处理中的缺陷。为了实现多点定位系统对目标当次信号处理的独立性,采用一种基于最优水平精度因子（HDOP）的目标位置估算方法,利用当次测量达到时间（TOA）信息,基于最优HDOP,通过快速优选、位置一致性判定和优化站点等方法,快速估计出目标当次二维位置,数据处理系统利用当次目标估计位置完成最佳站点组合选择和NLOS处理。仿真测试和机场场面真实数据测试验证了该方法的可行性,同时表明利用该方法提高了多点定位系统的定位连续性和定位精度。     

基于遗传算法的测量船工况优选方法

根据传统工况设计方法中存在的约束条件多、计算量大、主观因素影响大等特点,采用过滤函数、适应度评估、位串编码、轮盘选择等方法,提出了一种基于遗传算法的测量船工况优选方法,并分析了收敛速度、终止条件、基因突变等影响因素.实验表明,此方法有效提高了测量船工况设计客观性和设计效率,优选了设计结果.     

基于遗传算法的多周期随机需求IRP问题研究

存贮路径问题针对当前供应链条件下库存控制与运输调度问题分别研究的现状,将二者整合系统加以分析;在分析现有问题求解方法的基础上,针对多周期随机需求IRP问题提出了基于遗传算法的求解思路,利用二进制编码处理零售商的库存策略。正交试验验证了算法的有效性,得到客户需求、运输车辆等相关因素不同程度的影响最优补货策略,从而有效求解多周期IRP问题。     

基于遗传算法的无时限多配送中心车辆调度问题研究

针对多配送中心车辆调度问题的复杂性特点,提出用最近距离分配法和遗传算法分两步求解多配送中心车辆调度问题,并进行了试验计算。     

基于遗传算法的物流配送车辆优化调度

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题,建立适合于遗传算法的车辆调度模型。设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、适应度函数、遗传算子和控制参数,构造完整的遗传算法。并给出算例,验证遗传算法有较好的优化性能。     

一种适用于多信道联合组网的时隙分配新算法

分析了多信道联合组网时隙分配问题的特点,提出分配时隙时应该综合考虑容量需求、负载均衡和分配均匀度三方面因素,并设计了估计该三方面需求满足程度的方法。基于遗传算法,提出了适用于求解该问题的优化算法。仿真试验表明,提出的新算法能够有效求解多信道联合组网环境下的时隙分配问题。     

马克维茨投资组合模型的遗传算法

在介绍马克维茨均值—方差投资组合模型的理论依据、含义及表述的基础之上,提出了求解该投资组合模型的遗传算法。并采用实证分析的方法,与梯度算法进行了比较,从而显示了该遗传算法在求解此类有约束条件的非线性规划问题时的优势。     

多目标遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法。近年来,由于遗传算法求解复杂优化问题的巨大潜力及其在工业工程领域的成功应用,这种算法受到了国内外学者的广泛关注。本文介绍了几种常用的遗传算法,指出了遗传算法的研究方向,并对遗传算法的性能作了分析。     

顺丰优选 积极探索O2O营销格局

2014年顺丰优选主打O2O的多向营销。首先,是顺丰嘿客店的体验营销:2014年5月顺丰已经启动了嘿客便利店,未来将布局3万家。嘿客社区综合服务平台渗透到每一个社区,这将成为顺丰优选线下营销的重要平台。其次,是跨界整合营销:2014年,顺丰优选大力尝试跨界营销,比如与雕爷牛腩餐厅、海底捞、荔枝FM电台合作进行推广等模式,实现多渠道用户的体验。同时,顺丰优选的互联网营销在过去两年的发展中,积累了非常成熟的经验。从营销角度看,顺丰优选已经实现了全渠道多层营销格局。顺丰优选2015新方向是加快布局海外直采业务。从单品爆款和     

基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型

针对银行的信用风险和贷款的周期性等问题,建立一个基于信用风险修正的多阶段银行贷款组合优化决策模型,该模型在多阶段模型中考虑了信用风险修正问题,根据模型的特点给出了把Monte Carlo模拟的动态算法和差分进化的多阶段算法相结合的求解方法,前者求解银行各类贷款的期望收益率,后者求解每一阶段银行对各类贷款的最优投资比重。数值试验表明所建立的模型是合理的且符合商业银行的实际操作要求,给出的方法是有效的和可行的。     

论不可微函数的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。