遗传算法在车间物流配送优化中的应用

在车间物流配送中,合理确定配送路径是提高搬运质量、降低配送成本、增加经济效益的重要手段。在建立车间物流配送优化问题的数学模型的基础上,构造了求解物流配送路径优化问题的遗传算法。计算结果充分表明,遗传算法在进行车间物流配送优化中有很大的优势,可以有效地求得问题的最优结果。     

港口集装箱空箱调度的遗传算法优化

对集装箱空箱调运系统进行了分析,建立了符合实际情况的空箱调运模型。然后采用遗传算法对模型实例进行优化,求得成本最优的空箱调运方案。     

基于客户满意度的服装业车辆调度研究

从客户满意度的角度出发,针对车辆调度问题进行了优化探讨。首先提出对客户满意度进行评价的客户满意度模糊隶属函数,并在此基础上构造基于客户满意度的车辆调度模型。其次设计了求解车辆调度问题的遗传算法,并和客户满意度模糊隶属函数相结合,可以避免车辆调度问题只能获得满意解的情况。     

以均衡为目标的车辆调度问题研究

针对物流配送企业私人承包车辆以及均衡配送线路工作量等新的物流管理理念,提出新的车辆调度模型,将车辆调度问题（VRP）转换为车辆选型和车辆路径优化两个子问题,设计Ak-FirstFit混合算法解决车辆选型问题,运用遗传算法解决车辆路径问题。基于JAVA编写计算机程序,运行结果表明该两阶段算法能够在有效时间内得到满意解。与基于传统物流管理理念的模型进行比较,得出新的两阶段模型能充分体现兼顾效率与公平思想的结论,其理念在物流配送企业中具有相当的借鉴性和推广前景。     

基于自适应遗传算法的K均值混合聚类算法

本文将AGA算法与K均值聚类方法结合,并将其应用在国际标准数据集iris的聚类上,取得了较好的聚类效果。     

Assessment of the effect of the financial crisis on agents’ expectations through symbolic regression

Agents’ perceptions on the state of the economy can be affected during economic crises. Tendency surveys are the main source of agents’ expectations. The main objective of this study is to assess the impact of the 2008 financial crisis on agents’ expectations. With this aim, we evaluate the capacity of survey-based expectations to anticipate economic growth in the United States, Japan, Germany and the United Kingdom. We propose a symbolic regression (SR) via genetic programming approach to derive mathematical functional forms that link survey-based expectations to GDP growth. By combining the main SR-generated indicators, we generate estimates of the evolution of GDP. Finally, we analyse the effect of the crisis on the formation of expectations, and we find an improvement in the capacity of agents’ expectations to anticipate economic growth after the crisis in all countries except Germany.     

电子商务环境下物流配送路径优化研究

电子商务环境下的物流配送路径优化是NP—hard问题。考虑电子商务环境下的物流配送特点,提出了基于禁忌搜索的混合遗传算法解决电子商务环境下物流配送路径优化,并在MATLAB7．0平台对算例进行仿真。     

基于遗传算法优化混沌神经网络的股票指数预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测准确性,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的改进混沌时间序列预测方法。本文采用时间序列输入输出参数数量构造BP神经网络拓扑结构,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型求得最优解,将该预测方法应用到上证综合指数的时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对上证综合指数具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

社会流行病学与人口学的交叉研究进展

社会流行病学和人口学在研究内容、研究方法和疾病防治及卫生保健对策的研究等三个方面有着密切的联系。这些领域也是人口学研究方法在健康领域研究的渗透和应用。从研究内容上的人群层面的研究,研究方法上的多层分析方法和生命历程分析,以及疾病防治和卫生保健对策的研究等方面对社会流行病学与健康人口学的交叉研究进展作了综述。     

基于改进遗传算法的沥青路面再生工厂布局优化

为了帮助沥青路面再生工厂获得更好的经济与环境效益,提出一种基于改进遗传算法的布局优化方法。首先,确定再生工厂布局的约束条件,并以非物流相关性最大、物料搬运成本最低和碳排放最少作为优化目标建立工厂布局优化模型;其次,基于初始布局方案,采用实数分层编码及排列组合方法对各功能区的初始位置进行交叉互换,并根据约束条件进行筛选,得到合适的初始种群;再次,针对横坐标层与纵坐标层进行算数交叉,变异时坐标层采用多点变异,放置方式层采用单点变异,并引入模拟退火算子;最后,以某再生工厂为例对改进算法进行验证。结果表明：改进后的遗传算法迭代次数较传统遗传算法减少34次,目标函数值较文献中遗传算法减小0.009 9,提高了算法的寻优能力;优化后的方案每日物料搬运成本减少14 468.85元,碳排放减少30.59 kg,验证了方法的有效性。研究中所提出的优化方法效率较高,可为沥青路面再生工厂的建设提供技术支持。