成组生产计划与调度的集成模型及遗传优化

基于2工序成组生产系统的生产量与作业顺序的优化模型，扩展并建立了成组流水线上多品种多工序加工时生产计划和调度的集成模型．针对这一模型的特点，提出了1种二进制编码与有序编码相结合的2层次遗传优化方法．最后给出了计算实例，计算机模拟结果说明了这一方法的有效性．     

基于现代设计技术的铁路起重机方案设计专家系统

建立了基于现代设计技术的铁路起重机方案设计专家系统，阐明了系统的总体结构和各模块的功能及其相互关系。该系统不但广泛地应用了优化设计、有限元分析、仿真价值工程先进现代设计技术，而且在知识获取和推理中结合了神经网络技术，并可对铁路起重机进行模糊设计。     

多品种供应的多供应商选择模型及分解算法

为解决供应链中多品种供应的多供应商选择问题，建立了以供应综合成本最低为目标函数、满足多个约束条件的组合优化模型．为解决求解的困难，采用变换分解算法，将原模型转换为整数规划问题．根据不同迭代方式，给出了2种基本运算步骤．在算例中运用模型和算法，得到了多物资供应环境下多供应商的最优任务分派．新方法克服了常规供应商的选择评价方法只针对单一物资供应过程和面向单一供应商选择过程的局限性．     

广义Gauss模型及其模拟退火算法

研究了求解优化问题全局解的随机神经网络方法，将Gauss模型拓展为广义Gauss模型，使之能求解一般优化问题的全局解。进而引入全局性较好的模拟退火算法的思想，提出了广义Gauss模型的模拟退火算法。通过算例比较了几种计算智能算法的全局性。广义Gauss模型的模拟退火运行全局性最好，但它付出了时间的代价；广义Gauss模型兼顾了计算效率和全局性；广义Hopfield网络的全局性最不理想。     

品牌专卖供应链的回购协调机制

为获得品牌专卖供应链的最优回购策略，在市场需求随机且与零售价格相关的前提下，建立了单一供应商和单一零售商组成的品牌专卖供应链的回购合同模型，并分析了基于线性价格折扣共担模式的回购合同．分析表明：在不以供应商的零利润为代价的基础上，存在多个批发价格和回购价格策略，使得供应链达到协调．此外，给出了协调时的最优合同参数．最后，通过算例进一步分析了该模型，得到了供应商利润、零售商利润以及供应链利润随合同参数变化的情况．     

优化设计求解的遗传-神经网络新算法研究

提出并研究了一种优化设计求解的遗传神经网络新算法,该算法综合了遗传算法的全局性和神经网络的并行快速性等特点,可克服遗传算法最终进化至最优解较慢和神经网络易陷入局部解的缺陷,具有较好的全局性和收敛速度