退火遗传算法优化的神经网络在销售预测中的应用

将遗传算法(GA)和模拟退火(SA)优化的神经网络应用到制造企业的销售预测中.预测采用三层前馈神经网络,其中神经网络的连接权重和节点阈值的确定使用GA和SA算法相结合的优化学习策略.GA采用实数编码, 把要确定的神经网络连接权重和节点阈值作为基因串.实例数值计算表明该种算法的神经网络的学习速度和预测精度都比单纯BP算法得出的结果好,适合于制造企业的销售预测.     

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.     

基于改进遗传算法的物流配送点选址问题研究

在已知物流配送点数目的条件下,以最低送货运输费用为目标,利用最小二乘法推导出多物流配送点的选址模型及其迭代算法;根据遗传算法的基本思想,设计了求解已知物流配送点数目条件下的选址和物流服务分配问题的遗传算法.通过实例证明该模型及算法具有较好的应用价值.     

粗糙环境下立体运输问题模型与算法

立体运输问题是传统运输问题的重要扩展之一.立体运输问题中包括3种约束:资源约束,需求约束和运输方式的容量约束.费用为粗糙参数的立体运输问题称为粗糙立体运输问题.基于信赖性理论和不同的决策准则,对具有粗糙立体运输问题建立粗糙期望值模型,机会约束规划模型及相关机会规划模型,并设计了求解粗糙立体运输问题的遗传算法,最后给出了一个算例.     

基于自由节拍的汽车混流装配线排产方式

针对某商用车混流装配线自由节拍生产方式的排产问题,结合设备切换时间建立总完工时间最小化的排产模型,用遗传算法求得最优方案.通过Flexsim建立仿真模型,验证排产方案并评价指标.结果表明:求解的排产方案总完工时间最小,提高了生产效率.     

基于遗传算法自适应滤波器稳态条件下的误差分析

在机械故障诊断稳态条件下,用遗传算法自适应滤波器进行信号处理时,滤波结果有时会产生误差。这与输入信号中的有用信号和参考信号有关,两者包含的频率成份不能相等;若两者相等,则滤波结果的有用信号便会失真,与真值相比出现偏差,在应用时要引起足够的重视。     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统,为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度,研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中,配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点,由于道路条件的限制,客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下,建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型,提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性,为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

高速公路收费站车道类型设置问题建模与求解

在加快推进ETC应用服务的背景下,以收费站运营成本与用户延误成本之和最小为目标,结合排队论,建立收费站车道类型设置优化模型. 提出一种自然数编码的遗传算法用于模型求解. 以广州市机场收费站为例,求解高峰时段两种不同ETC使用率下的车道类型设置优化方案,并利用VISSIM 软件对优化方案与原方案进行仿真对比. 此外,分析了机场收费站全天的车辆到达规律,讨论不同车辆到达率与ETC使用率下的车道组合方案. 结果表明,所提方法能有效地缓解收费站拥堵,合理控制成本,对收费站车道改建与收费员排班具有指导意义.     

基于可靠度的牵引接触网系统分阶段成组维修策略

制订牵引接触网维修计划是保障电气化铁路稳定受流和运输安全的重要措施.基于牵引接触网系统中各设备间的经济相关性,以系统最小维修成本为优化目标,建立分阶段成组维修模型.应用遗传算法对研究区间内各阶段的维修间隔、维修次数和维修方式进行决策,并与0-1维修模型优化结果进行比较.研究结果表明,分阶段成组维修模型能够在满足系统可靠度约束的前提下,以更低的维修成本满足牵引接触网系统的维修任务要求,更具可行性和经济性.     

大断面公路隧道开挖工法适应性研究

文章结合成都天府国际机场高速公路龙泉山隧道工程,研究多线并行大断面隧道群的工法适应性。采用数值分析的手段,分别针对2车道隧道与3车道隧道两种工况,考察全断面法、台阶法、双侧壁导坑法等6种开挖工法的应用情况,通过围岩塑性区、围岩变形情况与初期支护结构受力特征等指标计算结果的横向对比,分析不同工法的应用特点,提出不同工况下开挖工法的选择建议。