图分裂问题的数学模型及并行遗传算法

提出了图分裂问题的实用数学模型及求解模型的并行遗传算法，算法充分利用了遗传算法的内在并行性，使得计算速度大大增加，大量的计算机试验结果算法计算有十分有效。     

用遗传算法解决固定需求交通平衡分配问题

为了提高交通量预测模型的可靠性,利用遗传算法的结构并行性将其用于求解固定需求交通平衡分配问题中。算法设计中采用多维并行交叉、变化的交叉率与变异率、优先策略及目标函数加惩罚项等改进措施,从而大大提高计算速度,减少了交通分配的时间,降低了分配的复杂性,为交通分配问题开创了一条新的途径,同时显示出遗传算法在交通规划中潜在的实用前景。     

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在详细分析遗传算法的局限性的基础上，构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法。这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间，可以有效地避免遗传算法易出现“早熟”收敛的问题。然后，分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解，并对求解结果进行对比分析。结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快，更加接近最优解。     

系统工程理论与方法基于混合遗传算法的车辆路径问题

在详细分析遗传算法的局限性的基础上,构造了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法相结合的、用于求解车辆路径问题的混合遗传算法. 这种混合遗传算法主要是将禁忌搜索算法嵌入到遗传算法中的变异操作与最优解判定之间,可以有效地避免遗传算法易出现"早熟"收敛的问题. 然后,分别用混合遗传算法和遗传算法对同一实例进行求解,并对求解结果进行对比分析. 结果表明该混合遗传算法的求解结果比遗传算法收敛速度快,更加接近最优解.     

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。     

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提出了以随机A*算法为基础，运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路，其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍－初始种群的产生。最后，以广州市电子地图为基础，对提出的算法进行了验证，试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。     

约束优化问题的多参量遗传算法

约束优化问题的传统求解方法是拉格朗日乘子法，函数的可导性和多峰性常常成为求解过程中的难题。遗传算法的并行搜索为这类问题的求解提供了一种新的途径。为了提高计算效率，有学者提出用两级遗传算法分别解决拉格朗日乘子入及优化参数的求解问题。用多参量遗传算法可以同时解决两级优化的遗传算法，把分级优化的参数同时编码，就把两级优化转化为一级优化。经试验该算法虽不能使优化算法的计算时间大大降低，却可以使程序设计工作相对简化，同时使遗传算法程序更具通用性。     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限,将一种改进的遗传算法--"双链遗传算法"应用于求解作业车间生产调度问题.与简单遗传算法相比,双链遗传算法在解决作业车间调度问题上,显著提高了搜索效率,还增强了避免早熟的能力.对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结,编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序,通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性.     

双链遗传算法在作业车间调度中的应用

针对简单遗传算法在解决作业车间生产调度问题时存在收敛效率低与过早收敛的局限，将一种改进的遗传算法——“双链遗传算法”应用于求解作业车间生产调度问题．与简单遗传算法相比，双链遗传算法在解决作业车间调度问题上，显著提高了搜索效率，还增强了避免早熟的能力．对双链遗传算法求解作业车间调度问题的某些策略和基本步骤作了简要的归纳和总结，编制了双链遗传算法求解作业车间调度问题的程序，通过调度例子测试表明了算法的有效性和可行性。     

基于混合粒子群算法的白车身焊接机器人路径优化

提出了一种由粒子群算法和遗传算法有效结合的混合粒子群算法。以某型轿车前地板线焊接工位机器人的路径规划为例,分别采用混合粒子群算法、遗传算法对机器人的焊点焊接顺序进行求解。2种算法在Matlab中的仿真优化结果表明:混合粒子群算法在求解路径优化问题上能得到更佳的焊接路径。     

一种多车型多货物配装问题的模型与算法

针对大型配货中心的配装问题,在货车容积和载重的约束条件下,建立了一种多车型多货物配装问题的数学模型.同时引入退火单亲遗传算法求解此模型,在遗传算法中引入启发式策略和模拟退火选择操作,克服了传统遗传算法搜索能力差,收敛速度慢的缺点.试验结果表明：算法在求解配装问题时是有效的.     

带时间窗的车辆路径混合遗传算法

基于标准遗传算法，将每一个染色体与分组信息相结合，使染色体结构包含有更多信息，辅以λ-交换局部搜索技术，构造了一种新的混合遗传算法，对带时间窗约束的车辆路径问题进行了求解，并与标准遗传算法的求解结果进行了对比研究，发现使用混合遗传算法，总行驶里程为162km，而使用标准遗传算法，总行驶里程为182km。结果表明混合遗传算法的求解结果比标准遗传算法更加接近最优解，所需的行驶里程缩短，有效降低运输企业的车辆运行成本。     

资源分配问题的遗传算法

提出采用遗传算法求解资源分配问题的思路，给出了算法步骤及实例分析。     

非线性方程组求解的新方法

提出了一种求解非线性方程组的方法.将非线性方程组的求解问题转化为最优化问题,对经典BFGS变尺度法进行改进:采用高精度通用数值算法求解函数梯度,采用新的数值解析法进行一维探索,进而有效地提高了BFGS变尺度法的效率和程序通用性;对遗传算法进行了改进.将改进的BFGS变尺度法与改进的遗传算法进行混合杂交,得到一种全局优化算法,数值测试表明该算法是可靠的.     

基于遗传算法的交货期Job-shop调度问题研究

研究遗传算法求解非传统的交货期Job-shop调度问题,其染色体编码采用基于工序的编码。为了减少搜索空间,利用插入式贪婪解码机制将染色体解码至主动调度。为了克服传统遗传算法易于早熟收敛的缺点,运用一种优先交叉操作POX(precedence operation crossover)和设计了一种子代产生模式的遗传算法。将提出的遗传算法求解交货期调度问题,试验结果验证提出算法的有效性。     

基于改进贪婪策略遗传算法0/1背包问题求解

在交通运输领域,背包问题有着广泛的应用。分析背包问题的特点,改进贪婪策略在遗传算法中初始种群的选择方法,将这种方法与自适应遗传算法相结合。实验结果表明:算法在求解速度和求解质量都有明显提高。该方法可为货物装载、运输等问题提供理论依据。     

基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择

针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性.     

交通网络最优路径搜索的蚁群算法

针对交通网络中最优路径搜索问题,本文提出一种基于蚁群算法的新的求解方法。首先从剖析最优路径问题的求解要求出发,探讨蚁群算法求解的优势,由于其并行性、正反馈、协作性等特点,能在较短的时间内发现较优解。然后,根据交通网络的特性,在基本蚁群算法的基础上,引入信息素限定规则,采用平滑机制进行局部更新,改进了全局更新模型等,使该算法更能满足交通系统最优路径的求解要求,降低了路径选择的复杂性,从而提高计算效率。对改进的模型进行的模拟实验和比较分析表明,该模型与算法的效果良好。该研究为交通系统最优路径问题开创了一条新的途径,同时显示出蚁群算法在交通分配中的良好使用前景。     

求解TSP和MTSP的混合遗传算法

许多应用涉及多推销员问题（MTSP），已有许多启发式算法求解TSP的最优或近似最优路线，但研究MTSP的算法并不多，结合启发式算法和遗传算法，设计了求解TSP和MTSP的混合遗传算法，数字实例说明了该算法的有效性。     

生产调度问题的新算法

生产调度问题是一个典型的整数规划问题,但随着求解规模的增大,用传统方法求解存在着严重的不足。提出运用遗传算法实现生产调度的优化求解,并在选择算子中引进蚂蚁算法的信息素思想,对问题求解具有普遍的指导意义。