基于遗传算法的供应链联盟伙伴选择

在建立供应链联盟伙伴选择多目标决策模型的基础上，提出了一种求解供应链联盟伙伴选择优化问题的自适应遗传算法，并给出了算例．该算法设计了自适应交叉概率和变异概率，使每个个体在遗传过程中对环境变化具有自适应调节能力．算例结果表明，用该方法能以较快的速度收敛于全局最优解．     

��Ӧ��ѡ������IJ�ȷ����ģ�ͼ��Ŵ��㷨

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。     

基于模拟退火算法的应急物流仓库选址优化

论述了在应急物流管理中应急仓库优化选址问题,分析了应急物资仓库建立的必要性及重要性.为了较准确的分析选址方案对仓库布局覆盖能力及其广义时间费用的影响,在合理假设的基础上,构建应急仓库选址问题的集合覆盖双层规划模型,既考虑配送过程中广义时间费用最小（上层目标）,且满足服务范围覆盖整个区域的应急仓库数目最小（下层目标）,并以模拟退火算法求解问题最优解.最后以实例分析证明模型和算法的有效性,为决策部门在灾害管理的灾害准备阶段科学合理进行应急仓库选址提供参考依据.     

Improved Genetic Algorithm for Job-Shop Scheduling

Introduction Job shopschedulingproblem(JSP)isoneofthe well knownhardestcombinatorialoptimizationprob lems,andmanysolutionsbasedongeneticalgorithms(GAs)havebeenproposedbymanyresearchersso far[13].SincethedemonstrationofapplicationofGA toschedulingproblemsb…     

多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题

针对自动化仓库的拣选作业调度问题,提出了一种多种群果蝇优化算法。采用随机键编码方式,利用味道浓度判定值的大小次序来映射调度解。通过同时学习子种群的局部最优和全局最优个体,实现对果蝇个体的更新计算。为了避免陷入局部最优,采用了一种果蝇个体变异机制。计算结果显示,多种群果蝇优化算法在计算精度和收敛效率方面要好于基本果蝇优化算法,并且搜索过程能够有效跳出局部最优。     

Combining Single（Mixed） Metric Approach and Genetic Algorithm for QoS Routing Problem

A hybrid algorithm for the delay constrained least cost path problem is proposed through combination of single(mixed)metric approach and genetic algorithm．Compared with the known genetic algorithm for the same problem，the new algorithm adopts integral coding scheme and new genetic operator，which reduces the search space and improves the efficiency of genetic operation．Meanwhile，the single(mixed)approach accelerates the convergence speed．Simulation results indicate that the proposed algorithm can find near-optimal even optimal solutions within moderate numbers of generations．     

遗传算法优化的模糊神经网络在故障诊断中的应用

本文针对船舶柴油机故障诊断系统提出了一种基于遗传算法优化训练的模糊神经网络诊断方法,介绍了这种模糊神经网络故障诊断系统的结构及其参数形式,通过遗传优化算法对它的权值和阈值进行了学习优化训练。这种方法可以有效地避免通常所选BP算法训练易陷于局部极值的问题,最后将该遗传算法优化训练的模糊神经网络系统应用到船舶柴油机的故障诊断中,通过仿真研究,说明了该方法的有效性。     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

基于遗传算法的高效聚类挖掘新算法

提出了一种基于遗传算法的聚类数据挖掘新算法，并在某钢铁集团CIMS工程的销售管理系统中成功进行了应用，新算法与已有算法进行了对比研究。新方法对其他类似的实际应用也有参考价值。     

数据网格中一种QoS驱动的副本选择算法

以移动Agent作为任务载体,代表用户应用程序在分散的数据网格环境下智能地进行副本选择.利用移动Agent与各个副本宿主节点的本机通信来替代传统的远程访问方式,从而避免大量的副本传输,节省网络带宽资源.提出了一种由用户QoS（服务质量）驱动的副本选择算法,开发出基于Java Swing的实验演示系统,并针对于3种不同的QoS目标对移动Agent的迁移进行了模拟试验.实验表明提出的副本选择算法能够根据用户的不同QoS偏好来优化副本选择,当网格规模较大时更能凸显对用户QoS偏好的优化效果.     

供应商选择问题的不确定优化模型及其算法

应用了不确定性模型描述供应商选择问题,建立了多目标随机机会约束规划的模型.设计了解决这类问题的混合智能算法;并通过实例计算表明:不确定性优化模型及混合智能算法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,具有广泛的应用前景.     

基于改进遗传算法的接地网优化设计

为减少接地网均压导体数量和提高均压效果，根据短路时地表电压分布建立了接地网不等间距均压带优化布置的数学模型．优化计算采用改进的遗传算法．介绍了青藏铁路牵引变电所接地网的仿真计算．结果表明，该方法可在满足安全电压的条件下，得到接地网不等间距均压带布置形式．与传统的等间距布置形式相比，可以减少近50％的施工量．     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法

为提高城市快速路网的整体功能和运行效益,利用实时动态交通数据,根据动态交通因素对路段通行时间的影响,将城市快速路网划分为非拥塞和拥塞两种情况,基于安全停车距离和剩余通行能力,分别计算了两种情况的路段通行时间,提出了以行程时间最短为目标的城市快速路网行程时间计算与最优路径选择算法.将该算法应用于西安城市快速路网进行案例分析,结果表明:该算法的最优路径计算结果与实际相符,误差在15%以内;最优路径的距离约为最短路径的1.84倍.      

POMDP基于点的值迭代算法中一种信念选择方法

部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）是描述不确定环境下进行决策的数学模型．基于点的值迭代算法是求解POMDP问题的一类近似解法．针对基于点的算法中信念选择这一关键问题,提出了一种基于熵的信念选择方法（EBBS）．EBBS算法通过计算可以转移到的信念点的不确定性,选择熵较小且到当前信念点集距离大于一定阈值的信念点扩充信念点集合．实验结果表明,通过熵选择信念点的值迭代算法只需要在较少数量的信念点上进行值迭代操作就能得到预期的折扣报酬．     

改进的遗传算法在Canny算子阈值选取中的应用

Canny算子因其信噪比高、定位准确以及单边响应的优势,常常用于图像的边缘检测,而双阈值检测中阈值的选取会影响图像边缘提取的效果,为了获得边缘检测的最佳阈值,引入了一种改进的遗传算法.该方法从遗传算子和操作策略两个方面对基本遗传算法作出改进,重点设计了种群进化的适应度函数,使用该方法确定图像边缘连接的最佳阈值,以获得图像的边缘检测效果图.仿真结果表明:采用改进的遗传算法确定的阈值所得到的图像,边缘细节丰富,定位准确.     

对多路数组聚集方法的研究及其优化

为了解决针对MOLAP服务器中的数据立方体的有效计算问题，对立方体全物化的多路数组聚集方法进行了研究与分析。在此基础上，提出了一种寻找最优聚集次序的方法，该方法克服了传统多路数组聚集需要计算所有扫描次序的缺陷，通过对各维数据的比较，找到一种特定的扫描方式，以方便、快捷地对以数据立方体形式存储于MOLAP服务器中的多维数据进行聚集操作，进而优化数据立方体的有效计算。     

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.     

集装箱装载问题的启发式优化算法

集装箱装载是个多约束的复杂组合优化问题,属于NP-Hard问题,其精确求解是很困难的,一般多用启发式方法来近似解.针对背包型集装箱装载问题提出了一种启发式算法,该算法采用了新的"砌墙"机制和货物组对策略,通过递归寻优得到解.通过实例说明该算法具有较好的有效性和实用性.