双代号网络计划技术的数字叠加法及其收敛条件的研究

将多种资源 (人工、材料、机械 )的数量同时在神经网络计划技术上实行数字化叠加 ,从而获得多资源叠加的合成分布 ,再利用神经网络计划技术中各个工作的不同时差和资源数量 ,按收敛条件选择最佳开工工作和开工时间 ,满足多种资源在优化模式中按收敛条件进行最优分布 .     

双代号网络计划技术的数字叠加法及其收敛条件的研究

将多种资源（人工、材料、机械）的数量同时在神经网络计划技术上实行数字化叠加，从而获得多资源叠加的合成分布，再利用神经网络计划技术中各个工作的不同时差和资源数量，按收敛条件选择最佳开工工作和开工时间，满足多种资源在优化模式中按收敛条件进行最优分布。     

遗传算法优化施工网络计划的多种资源均衡

建立遗传算法的数学模型,研究遗传 算子和求解的边界条件,在双代号网络计划中,将多种资源（人工,材料,机械）的消耗数量进行数字化,从而获得多种资源数字的合成分布,按多目标优化的条件,使多种资源均衡使用的数列能够达到最优分布,结果表明,计算速度快,精度高,对技术复杂的大型公路桥梁工程有广泛的运用前景。     

轨道交通网络的社会公平绩效评价——以上海市中心城区为例

城市公共交通是一种特殊的公共资源,影响各个社会群体获得其他发展资源的机会.目前,中国仍然缺乏评价城市公共交通资源空间配置社会公平绩效的有效方法.基于社会公平理念,以2010年上海市中心城区为例,提出轨道交通网络分布的社会公平绩效评价和分析方法.首先,采用基尼系数和洛伦兹曲线,对轨道交通网络分布和常住人口分布的空间匹配进行社会公平绩效的总体评价.其次,采用区位熵的方法进行社会公平绩效的空间分析.研究表明:人均享有轨道交通网络资源水平的空间差异由多种原因造成,这也显示出在城市轨道交通网络分布中应用社会公平概念的复杂性;在土地使用规划中强调混合功能和职住平衡是提高轨道交通网络分布的社会公平绩效的重要策略.最后指出,城市轨道交通网络分布的社会公平绩效评价方法可用于同一城市的历时性比较和不同城市的共时性比较.     

西北地区土地资源非持续性利用研究

土地资源对于人类的生存和发展起着至关重要的作用,土地的可持续利用是可持续发展的重要问题之一.本文介绍了西北地区土地资源数量、分布及其利用状况,进一步分析了西北地区土地资源非持续性的特征,提出了西北地区土地资源开发的对策和建议.     

基于分解策略的计算网格资源分配优化

提出多种Agent分别代表用户、服务提供者、资源提供者相互协作解决网格资源分配优化问题.采用双层市场模型解决网格系统资源的最优调度,即网格用户Agent与网格服务Agent相互协作的服务市场,以及网格服务Agent与网格资源Agent所组成的资源市场.为了降低计算复杂性,将分配优化问题分解为两个子问题,分别在资源市场和服务市场中解决.在双层市场中两个子问题所获得的优化值即为主问题的优化值.     

居住区泊位对外共享能力评估模型

从停车资源共享理念出发,研究居住区泊位对外共享服务能力评估模型.首先分析了实施停车泊位共享的基本条件,然后分析了居住区的泊位空闲特性,在此基础上构建了停车泊位共享服务能力评估模型,并应用统计学方法对模型参数的取值、分布规律进行了拟合分析.统计结果表明,相邻两车进出泊位平均用时为62.6 s.数据拟合结果表明,居住区泊位空闲时间服从负指数分布,共享车辆停放时间服从Gamma分布.为保证模型实用性,给出了泊位状态参数.Gamma分布形状参数、标度参数的参考数据.算例估算结果表明：居住区停车泊位共享能够为毗邻建筑提供相当于居住区泊位55%左右的停车泊位资源.     

基于旅游交通出行链的山地旅游交通模式研究

在定义旅游交通出行链的基础上,时山地景区的旅游资源及客源特征进行分析,并针对山地景区所特有的旅游资源垂直带谱分布特征,提出山地旅游交通发展战略及交通模式.可促进山地旅游产业与生态保护的和谐发展.     

基于簇形均衡评估的高速公路收费数据聚类

高速公路收费数据是一种高维、海量、分布特征未知的数据集,因此难以选择 何种算法和参数最适合此类数据的聚类.针对此问题,提出一种基于簇形均衡的聚类评估 指标IBCS,对各簇的形状、分布、密度和尺寸等多种形态进行均衡综合评估.该指标根据 数据集稀疏程度自适应调整邻域置信区间来度量簇结构的分散度和分离度;度量密度使 得IBCS 具有面向数据集的算法选择能力;度量簇大小避免簇划分过于悬殊的问题.UCI 数据集上多种候选算法评估比较实验验证了该指标灵活有效,能获得准确簇数并合理划 分.最后,基于IBCS 评估的西宝高速公路收费数据聚类结果表明,采用K-means 算法,簇 数为5时聚类模式最佳.     

交叉航路空域的时隙可用性评估方法

为了增加空域使用效率,建立了交叉航路入口放行策略模型.对多种交叉航路及放行策略组合,提出了新的空域时隙资源可用性评估方法,研究了新策略下航路长度、航路交叉角和放行偏离角对交叉航路时隙可用性的影响.仿真结果表明:当放行偏离角一定时,增加航路长度可有效提升时隙资源可用率,偏离角为10°、20°和30°时的最大时隙可用率分别为82%、90%和97%;航路长度具有边际效应,当航路长度超过阈值时,再增加航路长度不会提高时隙资源可用率;在航路长度、放行偏离角相同的条件下,增加航路交叉角可增加时隙资源可用率.     

一种改进的遗传算法及其在作业车间调度的应用

基于遗传算法容易产生早熟的现象,提出了一个概念清楚、运算量小的评价种群过早收敛程度的指标,并利用该指标提出了一种新的调整策略.仿真实例表明,该方法能及时反映种群在进化过程中的过早收敛程度,不仅能加快计算速度,而且还能增强算法的全局收敛性.     

基于知识的具有关键设备的生产调度问题遗传编码方法与算法

针对具有关键设备的调度问题,提出了基于知识的问题编码方法,包括染色体结构表法、染色体构造算法和操作序列生成算法,并给出了编码实例。     

遗传算法应用于并联管道计算中的研究

传统求解并联管路的水力计算的方法不是精度低就是限制条件多。设计了一种改进的遗传算法求解的方案，对适应度函数的选取作了详尽地分析，并提出了可增强局部搜索能力的微调变异算子。并联管路的水力计算实例证明了改进的遗传算法的有效性。     

New Iris Localization Method Based on Chaos Genetic Algorithm

This paper present a new method based on Chaos Genetic Algorithm (CGA) to localize the human iris in a given image. First, the iris image is preprocessed to estimate the range of the iris localization, and then CGA is used to extract the boundary of the iris. Simulation results show that the proposed algorithms is efficient and robust, and can achieve sub pixel precision. Because Genetic Algorithms (GAs) can search in a large space, the algorithm does not need accurate estimation of iris center for subsequent localization, and hence can lower the requirement for original iris image processing. On this point, the present localization algirithm is superior to Daugman‘s algorithm.     

基于遗传算法的切割路径优化

将遗传算法用于求解加工路径优化问题．针对加工路径优化目标，即零件加工轨迹应走过零件所有内外轮廓且路径最短，给出了非确定型的多项式数学模型，并根据优化目标将其简化为点与点之间的优化．用遗传算法对加工路径优化进行了遗传编码，并对75个零件排样进行了计算机仿真计算．仿真结果显示，最优值（37129mm）为初始值（43622mm）的85％，表明该算法可行。     

铁路物流中心功能区布局方法分析

为有效地解决铁路物流中心功能区的布局问题,在对布局规划理论与实践研究分析的基础上,将系统布置规划（SLP）方法用数学方法加以改进,建立以物流中心内各功能区间的综合相互关系函数,此函数是以最大和总成本最优为目标的函数。在一定的约束条件下,运用遗传算法求解。最后,将此方法进行实例验证,得到相对优化的布局方案,具有一定的参考意义。     

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。     

车间作业调度中基于领域搜索的混合遗传算法

车间作业调度问题是一个NP完全问题，很难用一般的方法解决．遗传算法(GA)作为全局搜索算法广泛应用于各种寻优操作中，并己成为求解车间作业调度问题(JSP)的主要方法，本文针对遗传算法应用的局限性，把领域搜索的思想应用到变异操作中，提出了一种应用于车间调度中基于领域搜索的混合遗传算法，该算法不仅保证了算法的全局收敛性、而且提高了算法的收敛速度和稳定性。     

改进遗传算法在磁悬浮轴承控制中的应用

改进后的遗传算法通过二次演化能够有效地避免算法中容易陷入局部最优值的缺陷.这里采用改进后的遗传算法来对磁悬浮轴承控制器中的PID参数进行了整定,仿真结果表明该算法具有良好的整定效果.     

一种基于VOD集群服务器的遗传均衡算法的研究

本文根据VOD集群服务器的特点,结合遗传算法的优点,对基于VOD集群服务器的负载均衡技术进行了分析和探讨,提出一种遗传均衡算法。