多目标0—1线性规划灵敏度分析问题的探讨

研究了用线性加权法求解多目标０－１线性规划问题的灵敏度分析方法，给出了权系数最大变化率的计算途径，同时，讨论了有有限个已知选择方案的多指标决策问题的灵敏度分析问题。     

基于GATS算法的城市土地使用规划问题研究

土地使用规划就是确定和选择可能的发展区域以满足使用土地的要求，包括新区域的形成及提供公共服务设施），最优土地发展规划就是从许多可能的发展区域和人口分配方案中选择最好的方案，这一问题能归结为一个单目标0－1规划问题，本文根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足，提出一种将二者混合使用求解土地使用规划的算法，以使总的费用最少，同时针对此模型中约束函数的特点，提出一种处理约束的新方法，并用实际问题进行了数值实验，这是第一次将遗传算法和禁忌搜索算法应用于实际的土地使用规划问题。     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具，二者各有优势，又都存在不足，本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法自身的优势与不足，提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法。这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法应用于实际的网络设计问题，最后用香港２００６规划数据进行实例研究。     

GATS混合算法及其收敛性研究

通过对遗传算法和ｔａｂｕ算法的优势和不足分析，提出一种将二者混合使用的求解优化问题的算法。该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法作局部搜索，改进遗传算法的计算结果。最后，利用马尔可夫链理论证明了混合算法的全局收敛性，并进行了实例研究。     

大型复杂结构优化问题的遗传算法

大型结构和整体优化问题一般具有多目标，多约束和多混合变量的特点，自由度多达千计，其算法的速率和效率是问题的关键所在。遗传算法是求解大规模函数优化问题的有力工具，在复杂结构的优化设计问题中得到广泛应用。     

多目标0—1线性规划的交互式算法

提出一个求解多目标０－１线性规划问题的交互式算法，并分析了该算法的特点，即有很强的搜索功能和很宽的适应范围，最后将此算法用于实际，得到了满意的结果。     

基于遗传算法的约束优化方法评述

用遗传算法求解无约束优化问题已经取得了成功,但如何处理有约束优化是其面临的问题之一,目前处理这一问题没有一致适用的方法,最常用的处理约束方法是惩罚函数法,也有一些其它方法,本文对近几年出现的几种方法进行了进行了介绍,并评述了它们的优缺点。