基于遗传算法的武器系统组合优化方法

组合多样化的武器系统,达到使用效能最优,已成为打赢信息化条件下局部战争亟待解决的一个核心问题。本文采用改进的遗传算法解决了武器系统组合优化问题:采用字符串编码方式,设计应用DP算法、单点交换等规则,为解决武器系统组合优化问题提供了有益的借鉴。将此模型应用于一个实际武器系统组合优化问题,获得了非常满意的结果,证明了算法的可行性。     

基于改进GA神经网络的可持续发展水平研究

提出了基于改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了传统评价体系中权重确定带有主观性、评价结果缺乏公允等缺陷。建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性。     

基于个人信息化水平评价的企业人才甄选模型

传统企业在甄选人才时，或者没有标准，或者制定的标准过时，或者标准过于复杂，因而导致企业无法甄选到合适的人才。从信息化硬件投入、信息化知识、信息化设备利用率3个角度出发，建立了个人信息化水平评价指标体系，提出个人信息化水平评价的企业人才甄选模型，并且运用遗传算法加以求解，得到的结果更具有客观性：该模型可以用来指导现代企业进行人才甄选或企业内部人才评价，从而帮助企业找出其员工的个人信息化水平差异的原因．最终达到提高企业信息化水平和整体效益的目标。     

旅游地生态风险评价双层分析模型的构建与应用——以漓江风景名胜区为例

生态风险评价是生态学研究的前沿，将其应用于旅游地的生态环境问题分析，能够为旅游地的资源保护与旅游可持续发展提供一种新的研究视角和途径。从旅游地自身面临的生态环境问题出发，构建了旅游地生态风险评价双层分析模型，从方法论上为该理论在旅游功能区域中的研究提供一种探索性模式。桂林漓江风景名胜区的应用分析与评价证实了模型构建的合理性，其评价结论也带给人们新的思考。     

英美法系双层次因果关系之借鉴

英美刑法在因果关系的认定上采双层次模式,先进行事实因果判断,再进行法律因果判断。事实因果判断以but-for原则为核心,在“并行因果关系”和不当扩张处罚范围的场合应当分别采用NESS标准和实质因素标准进行修正。法律因果判断以“近因”为核心,旨在考察行为发生结果的盖然性和介入因素造成结果的盖然性比较。预见说有主观归罪嫌疑,观念说过于抽象,政策说将行为人作为工具看待,它们均存在缺陷,只能作为判断“近因”的考察因素。英美法系的双层次因果关系判断相比大陆法系的因果关系理论逻辑清晰,渗透主观要素,实用主义色彩明显,值得大陆法系刑法理论借鉴。     

提高用电效率的智能配电网协调规划技术探讨

本文研究了智能配电网的发展模式,通过将传统配电网与有分布式电源加入的智能配电网进行比较,得出分布式电源并网对规划模型的影响。考虑分布式电源的配电网扩展规划,运用智能算法得出可以满足负荷增长需要的系统最佳增容方案。在现有电力网络布点规划基础上,合理加入分布式电源,提高用电效率。最后辅以遗传算法算例说明提高用电效率的可能性。     

基于双层规划模型的铁路货运定价研究

铁路货物运输收入作为铁路行业最主要的收入,其货运定价关系到整个铁路企业的发展;货物运输改革以后,如何根据市场的需求科学灵活地定价成为关键.从广义运输费用出发,建立能够全面反映真实情况的各运输方式的广义运输费用,并分析货流在OD间各交通运输方式下满足的是用户最优原则(UE)还是系统最优原则(SO),考虑到铁路运输企业对于运价的制定影响货主对运输方式的选择,货主又反过来影响铁路运输企业对于运价的制定这一真实情况来建立双层规划模型,并在下层模型中考虑到运价影响总需求量,提出更为完善的适用于铁路货运定价制定的双层规划模型.     

基于前景理论的电动汽车配送路径优化

针对带时间窗的电动汽车物流配送路径优化问题,基于前景理论的价值函数量化了客户对电量补给的行为感知,由此设计了超时配送的补偿费用函数;并以补偿费用、充电费用、车辆行驶费用组成的配送总成本最低为目标,构建了决策模型,采用改进的遗传算法进行求解;最后通过Solomon-R101算例对模型及算法进行验证,得到的配送方案可以兼顾客户高满意度、高时效性、高载重量和低成本四个方面。     

基于GRA-GA-BP神经网络的港口集装箱吞吐量预测模型

港口集装箱吞吐量的准确预测对于港口的未来发展规划及该港口所属腹地的经济发展具有重要的指导意义。为实现输入变量的降维,提高预测精度,避免出现局部最优解,借助灰色关联分析对输入变量进行筛选和排序,引入遗传算法作为优化BP神经网络内初始权值及阈值的工具,并基于此建立模型对环渤海港口群三大代表港口2016-2019年集装箱吞吐量进行实证对比分析。最后横向比较传统BP模型和GA-BP模型的预测结果,研究结果表明：经GRA-GA算法优化BP神经网络模型相较于GA-BP神经网络模型与未经过改善的传统的BP神经网络模型其预测结果更为理想,研究结果对港口的战略规划及发展具有一定的参考价值。     

基于遗传算法的供应链分销网络模型及其求解

本文研究了由多个厂商、多个分销中心和零售商组成的供应链分销网络,建立了综合考虑库存成本、订货成本和运输成本的分销网络优化模型。该模型是一个整数规划问题,采用遗传算法,并建立一个有效的编码方式来进行快速求解。最后通过一个实例验证了该模型的有效性和实用性。