云自适应遗传算法求解资源调度问题

从软件项目人力资源调度的角度出发,建立了软件项目中人力调度模型,并利用自适应云遗传算法对该模型进行求解,通过最终的求解结果和传统遗传算法的对比,验证了云遗传算法在求解资源约束问题中的可行性和有效性。     

混合遗传算法求解一类多资源生产调度问题

研究了机器设备、工人人数和机器人三种资源受限制的多资源生产调度的问题,建立了数学模拟。采用遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法对问题进行求解。通过仿真试验验证了该混合遗传算法求解此类多资源生产调度问题是可行的、有效的。     

多模式资源约束的项目调度问题优化遗传算法的研究

资源约束的项目调度问题属于应用比较广泛的一类问题。文章研究的课题是基于多模式的资源约束项目调度问题,它属于NP—Hard问题,并文章对多模式资源约束项目调度问题进行了理论研究,并在此基础上设计实现了求解该类问题的遗传算法。实验表明,此方法具有较好的优化效果。     

基于云自适应遗传算法的物流配送中心选址问题研究

物流配送中心是整个物流系统的关键环节,对于降低物流成本、提高物流效率具有重大意义。现有求解物流配送中心选址问题的传统遗传算法,存在种群多样性较差、个体退化等缺点,算法性能有待进一步改善。针对该问题,在云模型理论的基础上,本文提出了求解物流配送中心选址问题的云自适应遗传算法。算法的核心思想在于利用云模型理论生成交叉和变异概率。最后的仿真实例表明,本文所提算法具有更好的求解性能。     

一种基于遗传算法求解车间调度问题的优化方法

遗传算法是解决车间调度问题的有效方法之一。但在构造适应度函数时由于调度问题诸多的束条件使得直接求解十分困难。罚函数法将约束条件加到目标函数上，变有约束为无约束．能较易求解该类问题。     

基于信息熵的混沌遗传算法求解网格工作流调度问题

网格发展的主要思想是有效的利用分布在世界各地的计算资源。而在网格环境下,是通过很多相互依赖的任务来描述作业的,这让工作流调度面临巨大的挑战。在本文中,提出了一个改进型的混沌遗传演算法来解决在工作流应用程序中的调度优化问题,它利用信息熵的概念动态调整了交叉和变异概率,优化了传统的遗传算法,并最终通过实验证明了算法的有效性。     

基于遗传算法的油料装备维修保障资源调度研究

通过对战时油料装备维修保障资源的调度分析,利用遗传算法建立了数学模型并进行了实例仿真,在资源调度效益最佳的基础上得出了相应的维修资源调度方案。     

自适应并行遗传算法求解非对称性旅行商问题

遗传算法是一种模拟生物进化的搜索最优解算法。根据交叉概率与变异概率在不同时期的不同要求,提出一个随进化代数和群体的适应度进行自适应调整的策略。同时,采用粗粒度并行策略,使算法具有更好的收敛性、稳定性、更快的速度和更好的优化质量。最后通过一些精典的非对称性旅行商问题对该算法进行了检验,结果表明自适应并行遗传算法可以有效提高遗传算法的求解性能。     

自适应并行遗传算法求解非对称性旅行商问题

遗传算法是一种模拟生物进化的搜索最优解算法.根据交叉概率与变异概率在不同时期的不同要求,提出一个随进化代数和群体的适应度进行自适应调整的策略.同时,采用粗粒度并行策略,使算法具有更好的收敛性、稳定性、更快的速度和更好的优化质量.最后通过一些精典的非对称性旅行商问题对该算法进行了检验,结果表明自适应并行遗传算法可以有效提高遗传算法的求解性能.     

基于遗传算法(GA)的配送路径优化问题研究

文章在建立配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了遗传算法来求解该问题，并在算法中引入了自然选择、交叉操作、变异操作等思想：实验结果表明，此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解．是求解车辆路径问题的一个较好的方案。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

基于并行遗传算法的车辆路径问题

提出两种改进策略来提高遗传算法的性能,首先通过粗粒度并行机制以避免遗传算法在进化过程中易产生过早收敛现象,同时提出了一个主从式迁移策略来提高优质个体在交换过程的生存能力,有效的提高优化的速度和解的精度.最后,通过若十著名的车辆路径问题对该算法进行了验证,结果表明提出的并行遗传算法可以有效的提高优化速度和求解质量.     

基于免疫遗传算法的物流配送VRP求解

通过对物流配送中心运输车辆路线问题的研究,建立了物流配送VRP问题的数学模型.运用Java语言编程实现免疫遗传算法,应用于求解VRP问题.通过对比本算法与遗传算法的实验结果,显示出本算法在解决物流配送VRP问题方面的优越性.     

遗传算法在物流配送网点选址中的优势与实现

研究了遗传算法在物流系统配送网点的选址问题中的优势,并依据物流系统配送网点选址的实际情况给出了基于遗传算法的物流系统配送网点选址的具体实现过程和算例。     

遗传算法在物流配送网点选址中的优势与实现

研究了遗传算法在物流系统配送网点的选址问题中的优势,并依据物流系统配送网点选址的实际情况给出了基于遗传算法的物流系统配送网点选址的具体实现过程和算例.     

基于改进遗传算法的成品油配送车辆调度问题研究

为有效解决成品油配送中的油罐车车辆调度问题,构造了多车型-多油品-多加油站的成品油配送车辆调度优化的数学模型,设计了改进遗传算法对所提出模型进行求解,并用具体算例验证了模型和算法的有效性.