基于混合遗传算法的供应链分销网络优化研究

供应链管理中,合理地建立分销网络,加强分销环节管理,是当前客户驱动的竞争环境下,提高客户满意度、增强企业竞争力的重要途径.为了能够优化网络结构,寻求最佳配送策略,最终找出成本最小的供应链,对多个厂商、多个分销中心和零售商组成的供应链分销网络进行研究,在考虑需求分配的情况下,提出了分销配送网络下的优化模型以及基于混合遗传算法求解混合0-1整数规划问题的算法,并用这种算法对模型进行求解.最后通过算例进行了仿真实验,验证了优化模型和算法的有效性.     

论不可微函数的一种混合遗传算法

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法。混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率。由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法。     

浅析考试题库管理系统的新设计

文章浅析了考试题库管理系统的研究现状，提出了在黄金分割混合遗传算法基础上，研究与概率密度相结合的自动组卷算法的新设计理念。     

基于混合粒子群优化的编队防空目标分配

针对防空作战中的多批次目标分配问题进行了研究。首先,建立了目标分配的约束 优化模型;其次,提出了一种混合式粒子群优化算法用于问题的求解;然后,给出了问题求 解的详细步骤和粒子群算法的应用规则;最后,基于仿真算法验证了模型的正确性和算法的 有效性及计算实时性。     

基于蚁群算法的车辆路径问题研究

本文首先对车辆路径问题及蚁群算法进行了介绍,并介绍了使用蚁群算法解决经典车辆路径问题时的参数设计及步骤,然后针对H公司在沈阳市的配送活动建立基于蚁群算法的优化模型,最后使用Matlab进行求解,研究结果表明:优化后的线路节约了车辆配送的总里程数,减少了车辆数量,提高了车辆满载率,降低了企业运输成本。     

改进粒子群算法在频谱功率分配中的应用

在认知无线电中,由于次用户干扰门限要求的存在,传统频谱功率分配方式获得的次用户有效信道容量较低。针对这一问题,提出了一种基于粒子群算法的频谱功率分配算法。首先建立基于干扰距离的认知网络干扰模型,将频谱功率分配问题转化为函数优化问题,并借助混合随机变异思想的粒子群算法进行求解;针对寻优过程中的约束问题,提出了一种基于投入产出比的外点法,保证粒子群在可行域中寻优,最终获得频谱功率分配。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法能够获得较高的次用户有效信道容量。     

一种基于多相滤波的宽带数字信道化改进算法

对基于多相滤波技术的实信号结构模型及其优缺点进行了分析,针对存在盲区的问题 ,采用降低抽取率的方法对原多相滤波算法进行了改进,建立了无盲区信道化接收机模型。 分别对两种结构模型进行了仿真实验,实验结果验证了改进算法及其模型的可行性和有效性 。利用该改进算法可实现对信号的全概率截获。     

基于新型混合遗传算法的多因素投资组合模型

<正>一、混合遗传算法20世纪50年代末到60年代初,受一些生物学家用计算机对生物系统进行模拟的启发,Holland开始应用模拟遗传算子研究适应性。进入80年代后,遗传算法得到了迅速发展,不仅理论研究十分活跃,而且在越来越多的应用领域中得到应用。     

基于最短路径算法的物流配送中心选址模型研究

本文针对物流配送中心选址问题,采用图论中的最短路径算法,建立了物流配送中心选址模型,并做了实证分析。     

基于延迟策略的库存管理优化算法设计

多级库存优化问题是供应链管理理论和实践当中一个重要议题,它制约着供应链整体性能的提高本文分析了一类带延迟策略的库存优化模型,即二层整数规划模型,并设计出一类混合遗传算法来求解该模型数值模拟表明本文所得结果与已有结果相比,不仅使得供应链整体库存效益有所提高,且对各库存分点的最优库存量作了更为合理的调整     

AWGN信道中基于时频分布的超窄带解调算法

针对脉冲位置相位翻转键控（Pulse Position Phase Reversal Keying,3PRK）调制的解调 问题,基于时频分析方法,对3PRK信号的伪魏格纳-威利（PWVD）分布特 性进行了详细分析,建立了3PRK调制信号相位突变与PWVD分布幅度的关系模型,利用该模型 提出了一种新的基于PWVD分布的3PRK调制解调算法,并对该解调算法性能进行了仿真分析。 仿真结果验证了该算法的有效性。     

考虑库存成本的选址二层规划模型与算法研究

针对由一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用二层规划建立了一个考虑库存成本的选址一分配模型,其上层规划进行选址决策,下层规划考虑配送和库存成本问题,给出了一种基于模拟退火算法和遗传算法的启发式算法.     

一种新的雷达信号旋转干涉仪测向解模糊算法

研究了一种新的旋转干涉仪测向解模糊算法。首先分析了旋转干涉仪测向时的相位差 变化规律,然后针对Ka频段雷达信号在使用旋转干涉仪测向时相位差变化大的问题,建立了 进行两次修正的解模糊算法。该方法硬件实现结构简单,易应用于被动导引头中。通过计算 机仿真验证算法的稳定性,结果表明,当信噪比高于-8 dB时,解模糊成功率超过90%。     

一种基于离散粒子群优化的战场动态频谱指配策略

针对战场频谱动态指配问题,建立了基于用频冲突等级最小的频谱指配数学模型,提出了 一种采用粒子编码和交叉更新位置的离散粒子群优化算法,根据本问题特征设计了合适的适 应度函数和局部搜索策略。实验结果表明,提出的算法能够有效地求解频率指配问题。     

多站多星任务调度模型及求解

针对遥感卫星数据接收任务的特征,提出了多站多星任务调度的主要约束条件和优化目标函 数,建立了基于约束满足优化问题的多站多星任务调度模型,采用贪婪算法和约束传播相结 合的方法对多站多星任务调度进行了求解。该优化调度模型及求解算法已成功运用于遥感卫 星数据接收站的日常运行工作中。     

SPRINT算法的并行性研究与应用

随着数据挖掘技术的发展,分类算法的并行化问题已经成为数据挖掘领域的一个研究热点。文章详细讨论了基于SPRINT的数据挖掘分类算法,并针对该算法并行化的问题进行研究探讨。     

交通堵塞扰动下多车场车辆路径优化

为解决物流配送中突发性交通堵塞造成的干扰问题,针对多车场带时间窗的车辆路径问题,建立交通堵塞扰动下多车场车辆路径干扰管理模型,并用离散粒子群算法求解,验证模型和算法的可行性和有效性。     

交通线路选择问题的数学建模及算法研究

运用线搜索及集合求交的方法建立了公共交通线路选择问题的算法．针对南京的线路数据信息，对任意给定起始站点和目的站点，运用该算法得到了乘客需求的最佳换乘公交路线以及所花的最短时间和费用。     

改进的Loran-C同步干扰抑制高效自适应算法

针对目前Loran-C系统抑制同步干扰所采用的自适应算法存在运算量大、定位时间长 的缺点,提出了一种改进算法,即BMMax-NLMS算法,并对运算量进行了比较。通过建立Lora n-C信 号模型,运用改进算法对干扰信号进行自适应滤波。仿真结果表明,该算法能够在抑制同步 干扰的同时有效减少运算量。最后,利用实测数据进一步验证了这些结论。     

一种基于证据距离的D—S改进算法

针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。