遗传算法及其在客户关系管理中的应用研究

遗传算法是一种宏观意义下的仿生优化算法，它模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。这种算法可以用于对海量的客户信息进行搜索，提取对决策有用的信息，让企业在激烈的市场竞争中处于有利地位，最终达到最高利润。本文还通过一个简单的实例研究将该算法应用在客户关系管理中。     

我国城市居民最低生活保障标准的影响因素与效应研究

近年来,我国各地城市居民最低生活保障标准不断提升.本文利用我国36个城市1998-2005年的面板数据,分析影响城市居民最低生活保障标准动态变迁的经济、政治和社会因素及其影响效应,结果显示:城市居民最低生活保障制度是最低生活保障而非基本生活保障;"低保"标准并未有效地缩小贫富差距;"低保"标准对贫困者就业意愿具有较弱的负效应.针对上述问题,笔者提出建议:对应经济社会的发展动态提高标准、施行分层梯度式"低保"标准以及建立互动支持系统,促进"低保"受益者就业.     

初中体育“分层”教学实施的特点及效果

1．每三个同年级的行政班的学生。按学生对某项运动技能掌握情况分到A、B、C三个教学班，即每年级段二组A、B、C教学班。2．A教学班的学生对该项技能掌握最好，B次之。C最差。3．A、B、C三个教学班的授课分别由三位教师担任。4．A、B、C三个教学班的学生不是固定的，上下可流动，即按技能的好坏进行调换。例如初中一年级的篮球教学，通过一次球性练习课即可按球性掌握较好的学生分到A教学班，B班次之，较差的为C班。然后由三位教师分别担任A、B、C三班的教学，重组的教学班可根据各班学生的情况制定相应的教学计划、方法、内容。通过实践教学深入，学生掌握篮球技术的优劣就会暴露，那就可以按优上劣下方法流动，C班进步学生可上B班或A班，     

浅谈法人治理结构———兼议“财务分层说”

:在我国 ,随着产权概念的引入 ,“财务分层”成为理财界、经济界争相讨论的焦点。全文从探析财务分层的弊端入手 ,论证财务分层缺乏实践意义 ,进而就解决两权分离下“内部人控制”问题的关键———有效的法人治理结构进行探讨。最后得出结论 :在企业的财务管理中 ,分层与否并不重要 ,关键在于如何推行有效的法人治理结构     

基于改进遗传算法的生鲜加工配送中心连续选址模型

建立了生鲜加工配送中心选址连续模型，在引入监控算子的基础上，运用改进的遗传算法对模型进行求解。该模型和改进的遗传算法可有效的解决生鲜加工配送中心的选址问题。     

物品配送路径优化的改进遗传算法

描述配送中心物品配送路径优化问题，并构造求解问题的改进遗传算法，在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态，同简单遗传算法相比，该算法能够增强全局收敛性，提高收敛速度。     

城市物流基地选址问题研究

本文将物流基地纳入城市交通网络中，以体现交通状况对物流基地选址的影响。在进行选址时，以运输费用和基地的投资、管理费用总和最小为规划者的主要目标，建立目标函数。选址的上层模型体现了运输费用和基地投资费用、管理费用最小的原则，下层模型体现了入选点的不同对交通流量分配的影响，下层模型是求解上层模型的基础。     

基于粒子群优化的模糊聚类分析

基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。     

基于遗传算法的多目标集装箱多式联运运输优化模型

基于集装箱多式联运在进行门到门的运输过程中可以选择多种运输方式和路径的组合进行优化运输这个特点，本文将多式联运的运输优化问题转化成为一个最短路径问题，以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型，并选择遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证。     

物流中心仓库货位优化系统的研究

介绍了什么是货位优化,阐述货位优化技术是如何提高物流中心的操作效率及应用货位优化系统所带来的实际意义,比较了当今国外物流公司已推出的各种货位优化系统之间的区别,提出了开发该系统的基本思路。