应用遗传算法求解非线性问题的全局解的方法

本文是探讨了在matlab环境中实现遗传算法,通过求解一个非线性极小化问题,先用一般的方法求解该问题,然后再用遗传算法求解,通过对求解结果的分析说明该算法能够对函数的全局最优进行搜索,深刻体现了遗传算法的优越性.     

混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题

将模拟退火引入遗传算法,构造混合遗传模拟退火算法.通过对具体多机调度问题的求解,表明混合遗传模拟退火算法的效率要优于单一的遗传算法和模拟退火算法.     

混合遗传模拟退火算法解决多机调度问题

将模拟退火引入遗传算法,构造混合遗传模拟退火算法。通过对具体多机调度问题的求解,表明混合遗传模拟退火算法的效率要优于单一的遗传算法和模拟退火算法。     

改进遗传算法的梯级水库供水优化调度应用研究

针对遗传算法在梯级水库供水优化调度求解中容易出现的局部寻优能力差、易早熟等不足的问题,为了进一步增强遗传算法的优化性能,提出了时历法与遗传算法相结合的方法,应用于冶峪河流域屯庄与黑松林水库优化调度研究中。实例计算结果表明,该算法在研究梯级水库调度中计算速度快、收敛性好,为高精度水库群优化调度提供了一个新的途径。     

资源限制条件下的商业银行多点布局优选的遗传算法

文章针对资源限制条件下的商业银行多点布局优选的0-1整数规划数学模型,提出基于遗传算法的求解方法。利用遗传算法中随机搜索优化机制,能较快和准确地获得最优解。实例计算证明,与现有的求解方法相比,遗传算法具有较好的寻优效果,可以作为求解商业银行多点布局优选问题的一种新方法,同时对于其他项目群决策问题具有借鉴作用。     

基于遗传算法的服装连锁业车辆调度问题研究

通过分析了服装连锁业在配送中的问题:缺货严重、配送效率低、配送成本高,结合服装业流行性强、预测难、顾客对产品个性化明显等特点,本文建立车辆调度模型,修改传统的仅考虑成本因素的决策指标;注重考虑配送服务水平;最后应用遗传算法求解.     

基于多目标遗传算法的煤炭资源优化配置

作为我国重要的能源矿种,煤炭资源不合理配置会导致供求不均衡。本文以可持续发展战略作为指导思想,构建经济、生态、社会三方面的目标函数,通过MATLAB中的多目标遗传算法求解煤炭资源多目标优化配置,并以我国现有煤炭资源数据带入模型进行求解分析,验证了该优化配置模型的可行性。结果表明,煤炭资源的优化配置对促进我国经济、生态、社会三方面的协调发展具有十分重要的作用及意义。     

遗传算法在软件工程中的应用和探究

遗传算法是一种数学算法，具有并行查找以及强大的适应性、鲁棒性、易于实现的益处，它在多目标优化问题的优化求解中有很大的作用和优势。遗传算法被研究人员普遍地使用于机器、控制工程、人工智能、机械视觉等领域。遗传算法是现代有关智能计算中的关键技术。本文从遗传算法的发展和特点出发，详细介绍了软件工程中遗传算法的流程。最后以库存管理系统来说了软件工程中的应用。     

求解旅行商问题的几种解法

旅行商问题（TSP）是一个典型的NP完全问题，现在还没有找到有效的解法。目前比较热门的求解TSP问题的方法主要有四种：神经网络算法；模拟退火算法；遗传算法；蚁群算法。     

多目标项目中多技能员工调度的优化研究

文化站针对项目组内进行人力调度时未对掌握多技能的工人的非主技能进行考虑,而造成员工调度效率低的情况,建立了一种考虑工人技能熟练度,以项目工期和人力成本为优化目标的人力资源项目调度模型,并采用改进的非支配排序遗传算法对该模型进行求解。研究结果表明,使用该方法可对多技能工人进行合理调配,从而提高项目组内工人调度效率并降低人力资源成本。     

基于遗传算法的应急物流设施选址与调度

为了避免突发事件造成的巨大隐患,对应急物流设施进行合理选址布局尤为重要.考虑到灾后信息短缺、需求不确定等问题,构建以时间响应最短、总成本最小和需求服务满意度最大3个目标函数的应急物流设施选址模型.运用灰数预测模型对需求点物资需求进行预测,通过设计非支配遗传算法对建立的模型进行求解,并结合具体实例验证模型的实用性.     

基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警研究

为了克服现有研究的缺限,文章提出了一个基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型.首先阐明了BP神经网络和遗传算法应用于企业营销风险预警的可行性,然后构建了基于遗传算法优化BP神经网络的企业营销风险预警模型,接着通过某企业实例对模型进行了训练和测试.结果表明,该模型可以有效及时地对企业面临的营销风险做出预警.     

基于改进型伪并行遗传算法的背包问题求解

文章提出了综合运用不同贪婪解码策略的改进型伪并行遗传算法以求解0／1背包问题。该算法有效避免了种群的单一性。在初始种群的构造以及约束条件的处理方面采用了贪婪法,群体之间的信息交换采用粗粒度孤岛模型。仿真研究表明,该算法有效克服了标准遗传算法早熟收敛问题,寻优效率较高。     

基于GIS的遗传算法在路径诱导中的应用与实现

最优路径搜寻是路径诱导问题的核心,文章在路径优化问题的求解中,将遗传算法和蚁群思想进行融合,首先利用前部分遗传操作迅速产生优化解,并由此衍生的初始信息素进行蚁群计算,并将后部分遗传操作引入蚁群算法以保证群体多样性以防陷入局部,仿真实验验证了算法的正确性和有效性。在系统实现部分,基于GIS环境,利用面向对象的程序设计语言C++,在VC集成开发环境下,通过MapInfo获取地图,并且把得到的路径优化结果回显在地图上。     

基于遗传算法的入侵检测系统研究

随着科技进步和计算机网络技术的飞速发展,网络"黑客"的攻击手段越来越先进,信息安全问题也越来越突出.本文讨论了应用自适应遗传算法到网络入侵检测系统,包括入侵检测系统、遗传算法的简单介绍和相关的检测技术,详细论述了遗传算法在入侵检测系统中应用的具体过程,特别是染色体的构造以及交叉和突变两类算子的应用.通过研究我们发现将遗传算法应用于入侵检测有着广阔的前景.     

凸轮凹模曲线的计算机编程方法

本文通过实例主要讨论了以下三个问题，一是应用代数方法求解曲线族的包络线,二是通过逐段光滑连接园弧辐近非园曲线，三是对上述两个问题的计算机求解。     

双重SGA算法对股票投资组合的优化分析

随着证券市场的不断发展而发展起来的,证券投资组合的选择和确定面临大量繁重和复杂的计算,SGA算法在客观和理性的证券投资组合决策中可以起到很好的辅助支持作用。本文通过双重遗传算法模型设计,对证券组合投资中的权重进行智能化的求解,并进行投资组合权重方案的评价,为决策的支持提供很好的参照。     

基于减少旅客延误的航班中转行程优化

为减少中转行程中产生的旅客延误,在考虑中转过程中后序航班旅客延误的情况下,以中转旅客与后序航班旅客的总延误最小为目标建立优化模型;在满足航班运行限制的约束条件下,应用种马遗传算法对模型进行求解;使用北京首都国际机场的客流数据进行实例验证,并对不同旅客最短衔接时间的优化结果进行比较.研究结果表明:与经典遗传算法和增强精英保留遗传算法相比,种马遗传算法具有更快的收敛速度;在旅客最短衔接时间为120 min的条件下,优化后中转行程中产生的旅客延误减少了29.9％;当旅客最短衔接时间越小时产生的旅客延误越少,且模型优化效果较为稳定,优化百分比为25％ ～30％.     

基于遗传算法的组合证券投资决策

针对均值-VaR模型,引入随机全局搜索的遗传算法求解资产配置比例。以中证指数公司发布的HS300行业分类指数构建投资组合,分析了行业资产配置的投资组合问题,并对投资组合特征关于显著性水平α及风险偏好系数δ进行灵敏度分析。实证分析结果表明,本文所设计的算法取得了良好的效果,解出的结果既满足了投资的目标和约束条件,又反映了不同投资者之间不同的收益风险需求,而且具有较好的实践性。     

基于遗传算法的入侵检测系统研究

随着科技进步和计算机网络技术的飞速发展，网络“黑客”的攻击手段越来越先进，信息安全问题也越来越突出。本文讨论了应用自适应遗传算法到网络入侵检测系统，包括入侵检测系统、遗传算法的简单介绍和相关的检测技术，详细论述了遗传算法在入侵检测系统中应用的具体过程，特别是染色体的构造以及交叉和突变两类算子的应用。通过研究我们发现将遗传算法应用于入侵检测有着广阔的前景。