自适应并行遗传算法求解非对称性旅行商问题

遗传算法是一种模拟生物进化的搜索最优解算法。根据交叉概率与变异概率在不同时期的不同要求,提出一个随进化代数和群体的适应度进行自适应调整的策略。同时,采用粗粒度并行策略,使算法具有更好的收敛性、稳定性、更快的速度和更好的优化质量。最后通过一些精典的非对称性旅行商问题对该算法进行了检验,结果表明自适应并行遗传算法可以有效提高遗传算法的求解性能。     

自适应并行遗传算法求解非对称性旅行商问题

遗传算法是一种模拟生物进化的搜索最优解算法.根据交叉概率与变异概率在不同时期的不同要求,提出一个随进化代数和群体的适应度进行自适应调整的策略.同时,采用粗粒度并行策略,使算法具有更好的收敛性、稳定性、更快的速度和更好的优化质量.最后通过一些精典的非对称性旅行商问题对该算法进行了检验,结果表明自适应并行遗传算法可以有效提高遗传算法的求解性能.     

信息系统项目管理流程粗粒度探析

项目管理的优劣,直接关系到项目的成败,乃至项目型企业的命运。目前计算机信息系统类项目的管理虽。然基于PMBOK基本理论,但还没有形成完善的、能指导项。目实际运作的方法事摹系。目前很多企业的项目管理仅仅停留在运用朴素的一些项目管理原理和泛泛的流程进行,如何将项目管理基本原理与技能同信息系统类项目相结合进行管理,是目前很多企业亟待解决的问题。     

基于并行遗传算法的车辆路径问题

提出两种改进策略来提高遗传算法的性能,首先通过粗粒度并行机制以避免遗传算法在进化过程中易产生过早收敛现象,同时提出了一个主从式迁移策略来提高"优质"个体在交换过程的生存能力,有效的提高优化的速度和解的精度.最后,通过若十著名的车辆路径问题对该算法进行了验证,结果表明提出的并行遗传算法可以有效的提高优化速度和求解质量.     

基于SOA的管理软件企业营销渠道体系研究

本文在分析管理软件供应商原有渠道体系利弊的基础上,引入面向服务架构(SOA)的思想,从而建立基于SOA渠道体系模型。并通过实证分析说明该模型的应用。     

基于并行遗传算法的车辆路径问题

提出两种改进策略来提高遗传算法的性能，首先通过粗粒度并行机制以避免遗传算法在进化过程中易产生过早收。敛现象，同时提出了一个主从式迁移策略来提高“优质”个体在交换过程的生存能力，有效的提高优化的速度和解的精度。最后，通过若干著名的车辆路径问题对该算法进行了验证，结果表明提出的并行遗传算法可以有效的提高优化速度和求解质量。