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。     

基于交通效率的城市公交线网优化

城市公交网络的优化是大力发展绿色交通、建立可持续发展交通运输系统的重要环节。引入交通效率的概念,提出了基于交通效率的城市公交网络优化思路。与传统优化模型相结合,将多线路用户平衡问题作为下层模型,考虑乘客直达率、线路满载率和线路长限定等约束,建立了城市公交网络双层优化模型,并应用遗传算法和模拟退火混合算法进行了求解。     

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。     

基于遗传算法的网络计划工期——费用优化

建立PERT网络工期－费用模型，应用遗传算法进行求解，适用于大型网络计划。     

基于GTO的遗传算法研究

借鉴中西医中修改基因片段治疗疾病的方法和思想,将其理论引入到遗传算法中,提出了一种基于医疗算子的遗传算法,给出了实现该算法的具体步骤,并用于TSP问题的优化求解。与标准遗传算法和免疫遗传算法(IGA)仿真对比,在求解TSP问题上,该算法是可行的、有效的,而且具有收敛速度快、有效克服退化、避免早熟收敛的特点。     

遗传算法在框架结构优化中的应用

对于优化计算的实际应用问题，一般可按下述步骤来构造求解该问题的遗传算法。     

基于截流模型的制造业选址布局优化方法研究

针对经济全球化背景下制造业的选址优化问题,构建截流选址和交通量分配相结合的双层规划模型。上层模型用于确定产业在运输网络中的选址方案,下层模型是用户均衡交通量分配模型,用于计算在给定的产业选址方案下的运输网络中的交通流特征。为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁产业为例,对提出的方法进行应用。结果表明,该研究方法可以有效帮助决策者实施制造业的选址决策。     

智能调度问题的综述和方法研究

调度是生产过程的关键环节之一，它对企业的经营起到了指导作用。调度问题通常是多约束、多目标、随机不确定优化问题，已被证明是属于NP问题。叙述了智能调度的发展及其特点，并研究了调度问题的遗传算法、神经网络、模糊理论等智能求解方法。     

基于BP神经网络和遗传算法的企业信息化评价研究

阐述了企业信息化水平评价问题的现状,提出了运用遗传算法(GA)优化BP神经网络的评价方法,避免了传统评价方法确定权重值的主观随意性,并且克服了BP网络中的局部极小缺陷,使训练速度加快,在建立BP-GA网络信息化评价模型的基础上,利用样本公司实际指标数据对模型的评价效果进行了检验,并与传统BP网络模型的评价结果进行了比较研究。     

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。     

INTERNET市场分析

本文主要对国内外电信市场进行分析研究,指出了我国当前网络市场的发展前景及存在的问题。     

遗传算法求解机会约束下半绝对离差投资组合模型

建立了机会约束下的半绝对离差投资组合模型,求解机会约束时不将机会约束转化为确定的等价类型,而把机会约束用随机模拟技术来处理;应用遗传算法求解半绝对离差投资组合模型,并根据真实市场数据验证模型的有效性。结果表明：应用随机模拟技术和遗传算法求解机会约束下的半绝对离差投资组合模型是可行的,且方法简单、易于实现。进一步研究可以在工程优化和投资分析等许多领域找到新的应用。     

宽带网络应用的城乡差距——基于电信普遍服务受众的调查分析

近年来,随着我国电信普遍服务政策的实施,我国宽带网络普及率迅速提升。为深入了解电信普遍服务的实施效果,文章通过电信普遍服务受众群的问卷调查,对城乡人群的网络应用状况进行了对比分析,总结了当前城镇和乡村在宽带网络应用方面存在的差距,并剖析了造成这些差距的原因,为我国政府相关部门优化电信普遍服务政策、缩小城乡差距提供依据。     

接入定价与电信网络竞争理论研究述评

世界各国的电信产业都在进行放松规制、引入竞争的市场化改革,多网竞争的局面在形成发展。在数网并存的市场结构下,是否有对接入双方都具有激励作用的接入定价是推动电信业互联互通工作正常开展的关键。文章从对等网络竞争、非对等网络竞争两个方面系统地梳理了电信产业的接入定价与网络竞争理论的主要研究成果,并指出了该理论对解决我国当前电信产业接入定价和网络竞争问题的启示作用,最后对未来的研究方向进行了展望。     

供应链中VRP管理如何应对突发事件

突发事件会导致现有供应链不再协调,尤其是原车辆路径不再适合新的状况。文章对突发事件中供应链VRP管理进行研究,在路径选择问题中进行建模,并根据问题的特点利用遗传算法进行求解。最后举例进行说明,得出有效方法,解决了突发事件中的供应链路径选择问题。     

分子计算及其应用

分子计算是一种宏观意义下的仿生算法,是模拟生物进化过程与机制求解问题的自组织,自适应的人工智能技术,是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制,通过使用DNA作为一种内存,并在内存上进行操作的一种全局优化自适应搜索算法,它包括遗传算法和DNA计算。     

建设项目多资源优化的进化算法实现

工程实践中,资源优化具有众所周知的重要意义,然而现存的一些资源优化的方法往往存在求解精度不够、求解效率较低、通用性差等缺点,尤其是在对具有不同权重的多资源均衡问题的研究还不是很充分。引入的改进进化算法在解决有不同权重的多资源均衡优化问题时表现得十分有效,计算过程容易掌握,由于算法本身具有隐并行性,特别适用于并行计算和全局优化问题。在计算机技术和网络技术迅速发展的今天,处理较复杂的大项目多资源优化问题,该算法具有不可估量的潜力和优越性。     

基于遗传算法的人才规划数学模型求解

人才规划的数学模型是在当前人才结构状况的基础上,通过马尔科夫链模型,制定人才流动方案。文章通过对该模型进行转化,从而得到人才调入调出逐年计划,使人才数量接近理想人才数量,并用遗传算法来研究人才规划的数学问题的求解。遗传算法可降低计算量,减低复杂程度,得到理想的最优解。     

城市道路网络畅通改扩建优化分析

在确定路网优化目标和优化模型后,本章对肇庆市鼎湖区的优化要求进行概述,指出了路网优化为一个复杂的非线性优化.在介绍了两种非线性优化的解法,比较决定采用遗传算法.在介绍了遗传算法的相关研究后,描述了本文所使用遗传算法的具体步骤和最终结果,验证以路网畅通可靠度作为城市道路优化目标的可行性.