免疫遗传算法的分析与研究

遗传算法GA在理论上已经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步改进。例如,对于多峰函数的优化问题,它往往会收敛于局部极值。这使得遗传算法的收敛精度大大下降,本文阐述的免疫遗传算法是基于人工免疫理论,在遗传算法的基本框架之上结合免疫算子而形成的一种新型优化算法,可有效的提升算法收敛精度,应用于各类参数优化系统。     

免疫遗传算法的分析与研究

遗传算法GA在理论上己经形成了一套较为完善的算法体系,然而在实际使用中,还有许多问题有待于进一步改进.例如,对于多峰函数的优化问题,它往往会收敛于局部极值.这使得遗传算法的收敛精度大大下降,本文阐述的免疫遗传算法是基于人工免疫理论,在遗传算法的基本框架之上结合免疫算子而形成的一种新型优化算法,可有效的提升算法收敛精度,应用于各类参数优化系统.     

遗传算法原理在机械工程中的应用

在计算机时代,解决科学与工程问题的手段主要是程序与优化算法,求全局最大主峰重要的是找到主峰以及爬峰的速度,即寻优,最常采取的办法有穷举法,但这种方法会造成信息浪费。保证算法简便且通用性更强,遗传算法在众多算法中脱颖而出。文章对遗传学算法的原理、计算基础和操作做了介绍,并对遗传算法原理在机械工程中的应用予以简单分析研究。     

基于遗传算法的道路施工原材料物流中心的选址研究

根据道路施工中原材料运输的特点,分析其物流模式,尝试建立原材料中集料的物流选址数学模型,研究遗传算法求解选址模型的方法,并以内蒙古某国道施工的集料物流数据为基础,提出研究对象的集料物流中心选址的实际模型,采用可重复自然数编码的遗传算法求解模型.     

工业园区废气污染物成分的分析研究

采用GC/MS法分离测定工业园废气污染物化学成分,利用化学计量学解析法(CRM)对重叠的色谱峰进行解析,得到各成分的纯色谱曲线和质谱,通过质谱库对解析的纯组分进行定性。采用该法降低了对色谱分离度的要求,为快速、准确解析复杂未知体系提供了崭新途径。     

复合遗传算法在机械优化设计中的应用

文章在简要介绍遗传算法的前提上,分析了遗传算法的优缺点。阐述了近年来国内在复合遗传算法上的一些研究成果,同时,对复合遗传算法在未来的发展进行了展望。     

B2C大物流模式环境下“云仓储”设施选址问题研究

针对当前我国B2C物流网络体系中存在的布局不合理、基础设施落后等问题,基于“云仓储”大物流模式,对“云仓储”设施选址问题展开研究并构建了多级—多设施选址模型,最后尝试借助遗传算法对模型进行了求解分析,为解决B2C物流网络体系中设施不合理问题提供参考意见。     

B2C大物流模式环境下“云仓储”设施选址问题研究

针对当前我国B2C物流网络体系中存在的布局不合理、基础设施落后等问题,基于“云仓储”大物流模式,对“云仓储”设施选址问题展开研究并构建了多级-多设施选址模型,最后尝试借助遗传算法对模型进行了求解分析,为解决B2C物流网络体系中设施不合理问题提供参考意见。     

危机管理与问题管理关系分析

尽管做出许多尝试去对危机管理和问题管理进行区分,但是通过定义和线性生命周期模型不能说明两种方法之间的全部关系。文章提出一个非线性的模型结构,充分考虑了在不同阶段必须相互依存的活动之间的关系进行问题管理与危机管理,这包括问题管理在危机前和危机后的角色。模型陈述了线性方法的限制,帮助分析活动之间的重叠关系和产生的结果,来优化战略策略,增强危机管理效力。     

运用VE整合“企业使命”

对于“企业使命”的论述,目前存在严重的概念重叠、交叉混用现象。这给学习、运用带来了诸多的困惑与不便。鉴于此,本文尝试运用价值工程的思想,整合企业使命定义,进行企业使命功能系统分析,提出企业使命制定步骤,旨在为“企业使命”的研究和运用,提供较为清晰的脉络和务实的思路。     

基于组合遗传算法的大规模物流网络设计

在对物流网络设计中常用的三种算法:遗传算法、生成树遗传算法和混合进化方法进行比较的基础上,提出采用组合遗传算法解决大规模基本物流网络设计程序。在该方法中,物流网络设计问题被抽象为选址-分派问题,并被进一步分解成选址和分派问题,且将分派问题镶嵌在选址问题中。选址和分派染色体分别使用二进制编码和矩阵编码、适值采用物流费用。该方法运算结果显示组合遗传算法比混合进化方法结果更精确,且在大规模问题求解方面速度优于通常的遗传算法。     

改进BP神经网络在股市预测中的应用

神经网络是人工智能的重要组成部分,近年来将神经网络用于金融预测的研究很多。本文以遗传算法构建一个三层的神经网络,经改进的BP算法训练成功,进行预测实证分析,取得较好效果。     

基于省域物流联盟体系的物流布局问题研究

我国在物流布局建设过程中由于缺乏系统和整体的规划论证,造成资源浪费、效率较低的不良局面。遗传算法在功能区布局中的加入,使模型的考虑因素更加客观、可量化。以省域物流联盟体系为研究对象,应用遗传算法进行物流中心的布局研究和分析,最后将该方法应用于河北省的物流中心布局。     

基于遗传算法求解供应链合作伙伴选择

伙伴企业选择是供应链管理众多决策中的重要一环,由于问题比较复杂,当候选企业和子项目比较多时,可行解空间很大,使用一般的枚举法是很难找出该企业的最优合作伙伴,为此选择使用遗传算法来对该问题进行求解,以提高求解该问题的效率。     

基于遗传算法的钢筋混凝土梁离散优化设计

首先给出钢筋混凝土矩形截面简支梁的离散优化模型，进而给出了简化的数学模型，设计了相应的适应度函数，用改进遗传算法来寻求最优设计方案，取得了较好的效果。     

一种考虑风险的供应链伙伴利益分配方法

合理的利益分配对供应链的稳定有至关重要的作用。首先给出了shapely值的定义,然后对供应链企业面临的风险进行了分析,并用遗传算法对企业面临的风险进行了计算。最后在考虑风险的基础上对shapely值进行了修正。     

基于遗传算法的逆向供应链Stackelberg主从定价策略分析

定价策略是逆向供应链中的一个重要环节。本文基于一个制造商是领导者而一个零售商为跟随者的主从定价策略,建立了求解Stackelberg主从对策的利润优化模型。并运用遗传算法求解该模型。     

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。     

基于遗传算法的配送中心选址问题求解

配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容。文中试对包括RDC(区域配送中心)选址和RDC到各下属仓库的配送关系进行研究;建立了一个模拟随机需求下的相关机会优化模型,并提出了基于遗传算法的解决方法,最后利用MATLAB软件进行算例分析。