宏观公路网等级结构优化方法研究

针对当前中国公路网等级结构普遍存在的等级结构不合理、高等级公路比重较低及整体路网功能不完善等问题,探析了宏观公路网等级结构优化的基本内涵,从提升路网效率和效益、提升路网覆盖范围、提升路网功能和服务水平、均衡和协调路网分布、优化路网规模五个方面提出了等级结构优化的基本要求,构建了相应的多目标规划模型,并以陕西省公路网等级结构的优化为例进行了验证.     

铣削用量的合理优化计算

笔者通过建立以最大生产率为目标的目标函数并提出了约束条件,建立铣削用量的数学模型,运用遗传算法,结合实例,对铣削用量进行了优化.     

基因免疫遗传算法的工程项目多目标优化研究

目前各国在工程建设领域特别是在基础设施领域的金钱投入越来越大,工程项目多目标优化的问题成为人们探究的重点。免疫算法就是一种在自然界生物体免疫系统基础上的优化算法,是目前多目标优化研究的一个新的也是重要的研究方向。本文在多方了解与研究下对遗传算法进行了深入的研究分析,总结当前已有的基因免疫遗传算法在处理多目标优化问题中的优点与缺点,对这些问题提出一些解决的策略。     

可耗竭资源的期间配置问题研究综述

可耗竭资源期间配置的建模方法主要有：线性与非线性单目标规划、非线性多目标规划、投入产出法、博弈论、遗传算法、复合系统的协调、混沌控制等。     

基于ANFIS和GA的多级分销链预测模型

为提高分销链企业的预测水平,优化分销链中各级企业库存管理,提出了基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的单级预测模型和成本目标函数的多级预测模型。利用ANFIS模糊推理机制实现了其输入层与输出层间的非线性映射及该神经网络的信息存储和学习能力。从分销链整体成本优化的角度建立了多级预测模型并应用遗传算法(GA)进行求解。仿真结果表明,ANFIS与BP神经网络相比具有较高的准确性;在一定程度上改善了分销链中订货信息多级放大的现象。     

工程项目设计中的可靠度-成本优化模型

建立非线性规划模型,研究了工程项目设计中如何权衡各阶段的可靠度-成本组合以提高项目整体可靠性。利用遗传算法进行模型解算。得出结论:工程项目设计具有多阶段的特点,其可靠度-成本优化模型更为复杂;与传统的解算方法相比,利用遗传算法进行解算更能获得满意的优化结果。     

遗传算法求解最佳证券投资组合

遗传算法作为一种高效并行的全局优化搜索方法,已应用到许多领域。通过将遗传算法引入到证券投资分析领域,对最佳证券组合问题进行优化计算,介绍了利用遗传算法计算最佳证券组合问题的求解步骤。     

低碳视角下的城市物流配送网络研究

城市物流配送为城市的快速发展提供了便捷的同时,也带来了一系列诸如交通污染、交通拥堵等城市问题。考虑到物流配送货车在配送过程中车速、装载量对污染排放量的影响,以及城市路段往往对大型货车限行等政策对配送网络的影响,论文以车速和路径选择为决策变量,以碳排放量、行驶距离和使用车辆数最小为目标建立模型,并通过改进传统多目标优化问题的遗传算法对问题进行求解,得到优化后的城市物流配送网络。通过算例与传统多目标遗传算法进行了比较,结果表明改进的算法整体解优于原有算法,运算时间比原有算法节省了37%,最后从多维度对运算结果进行了分析。     

基于路网结构的甘肃省城市服务范围优化研究

城市服务范围是城市地理学中的重要内容,通过ArcGIS矢量数据的空间分析方法求解甘肃省14个地级市（州）与全省各地区之间的路网距离,并计算其经济联系量,划分城市服务范围;在此基础上采用ArcInfo编程技术中的线性规划优化技术对划分后的服务范围进行优化处理,找出城市最优服务区。结果表明：划分的城市服务范围明显按照地形起伏和交通路网的走势分布,受城市经济规模和人口数量的影响;优化后的服务范围相比较之前变化很大,受经济、人口因素的影响极化,地形交通在优化过程中起到了决定性作用,研究结果为区域空间规划提供了借鉴。     

一类多目标投资组合优化模型求解算法研究

构建一类含交易费的约束多目标非线性投资组合优化模型,已有的数学规划方法直接求解极其困难,故从智能优化的角度设计了一种提高的进化算法（INSGAII）,算法中进化群体分离为可行群与非可行群,两种群体中的父体经由相互交叉获多样性的子体,修正算子对非可行个体修复。数值实验中,基本遗传算法（GA）及线性规划法（LP）被用于与该算法比较,结果表明该算法能获得较均匀的Pareto面,收敛性较好。     

新产品开发合作伙伴的优化选择研究

研究新产品开发项目中的合作伙伴选择问题,用带有非线性目标函数的0-1整数规划模型对问题进行定量描述,在时间和成本约束下的最小化项目失败风险。模型的非线性和复杂性使其无法用常规方法进行求解,设计带有自适应惩罚函数的遗传算法对可行域和非可行域进行搜索,快速有效地获得最优解或近优解。     

遗传算法基于路径优化问题应用的改进探索研究

遗传算法是一种应用很广泛的智能优化算法,对遗传算法进行了分析研究,针对遗传算法的一些缺陷提出了相应的改进方法。在上述研究基础上,基于遗传算法,研究了物流系统中的库存优化问题及车辆路径问题。将车辆路径问题看做是组合优化问题,并应用遗传算法进行求解。     

区域救灾物资储备库布局优化的实证研究——以北京市昌平区为例

研究应急设施选址理论和方法在应对当前频发的大规模突发事件具有重要的现实意义和理论价值.基于多级覆盖和覆盖衰减思想,考虑设施选址的公平性、效率性及成本等因素,构建了多目标多级覆盖设施选址模型,然后基于MATLAB7.0设计遗传算法对模型进行求解.将模型应用于北京市昌平区救灾物资储备库优化配置中,得出6个救灾物资储备库的位置,计算每个储备库的服务范围及最大覆盖半径,画出服务布局图,并提出储备库功能优化的建议.最后,得出结论并提出进一步拓展研究的方向.     

超额外汇储备的多目标优化及投资组合研究

在我国持有巨额外汇储备且面临较大风险的背景下,如何对外汇储备进行优化配置是政府不可回避的一个重要问题.文章从外汇储备多层次需求和资产选择入手,构建了基于CRRA效用函数的期末财富期望效用最大化和VaR最小化的双目标优化配置模型,并尝试运用多目标优化的NSGA-Ⅱ遗传算法求解出最优资产组合权重,进而结合实际数据计算出我国历年超额外汇储备的最优投资组合.结果表明:(1)在对超额外汇储备资产进行优化配置时,应灵活执行投资策略,充分考虑各类资产的特性,避免投资的盲目性;(2)应减少债权资产权重,增加海外股权投资,支持国内企业“走出去”战略,促进我国产业转型升级和经济结构调整;(3)超额外汇储备资产投资要多元化、分散化,以降低投资风险,实现国家经济利益和战略利益的最大化.     

带软时间窗的冷链物流配送路径优化研究

消费者对生鲜产品的需求不断增加,促进了城市冷链物流的快速发展。文章分析了冷链车的能耗成本和货损成本,并将运输过程和卸货过程分开进行考虑,以总成本最低为目标建立了带软时间窗的优化模型。针对具体模型特点设计遗传算法进行求解,最后结合具体实例进行仿真试验,遗传算法所得配送线路方案比原有扫描法配送方案成本明显更低,从而验证了模型和算法的有效性。     

基于遗传算法板材利用率研究

为了提高板材的利用率,文章中选取板材切割余料最小作为目标函数,构建了实木板材下料切割优化数学模型,确定了约束条件,并运用遗传算法得到最优的实木板材锯切方案,实现了提升板材利用率的目的。     

二次规划在消费结构研究中的运用——以广东省为例

文章在深入考察居民收入与消费水平数量关系的基础上,借助投入产出模型、多元统计、非线性规划等手段,构造优化消费结构的新思路、新方法,提出消费结构升级应当是一个循序渐进的过程,不同经济发展阶段有自己的阶段性目标,并给出优化的目标结构。     

基于遗传算法的企业媒介传播策略模型

本文在探讨企业媒介传播策略问题时,借鉴了自然界的遗传机理,提出了企业媒介传播策略模型。该模型既包含企业在进行媒介传播时应考虑的媒介受众人数、媒介价格、媒介权威性、媒介相关性等多种因素,又考虑了媒介组合的分散性。由于模型的非线性难以用传统数学规划方法求解,本文使用遗传算法求解,并进行了智能优化电脑模拟仿真实验,得到了满意的效果,从而扭转了现实生活中企业媒介传播不易量化、人们仅靠以往经验来实施媒介传播活动的局面.为企业媒介传播活动提供了科学决策依据和系统解决方案。     

暴雨内涝情景下城市路网通行效率变化与修复策略——以郑州7·20暴雨灾害为例

测评城市交通运转效率、识别关键枢纽路段,对于提升城市韧性、增强城市应对极端天气或突发事件的能力具有重要意义。文章在空间句法模型基础上构建了一种新的城市路网运转效率评价方法,从“全局—局域”“穿行性—集成性”综合集成的视角评价了郑州7·20特大暴雨灾害前后的路网效率变化情况,开展关键节点识别和故障路段修复次序的优化研究。结果表明：(1)文章所提出的路网效率评价方法能够有效刻画城市道路网综合运转状态,定量评估网络节点失效对路网运转性能的影响程度。(2)交通网的受损将影响到交通流的重新分配,导致交通流分布与沿线设施的关联度下降。灾后交通运转效率的降低是绕行行为增加、路网集成能力减弱、局部出行行为减少以及交通流与沿线设施分布不匹配综合作用的结果。(3)根据路网效率恢复弹性可对比择优不同的修复策略,确定关键节点的修复次序,位于主干道上的半阻断点较之位于次干道上的全阻断点宜被赋予更高的优先级。     

创新型大企业的星云模型与选择子企业的遗传算法研究

通过分析创新型大企业的创新内涵和规模外延,建立了星云模型,针对构建中选择子企业的实际需要,提出改进的遗传算法,引入倒位算子代替交叉操作,建立了企业间协同系数矩阵和相应的适应度函数,提高了对此类多目标组合优化问题求解的有效性。