面向布局问题求解的混合全局优化算法研究

布局问题属于NP完全问题。由于布局函数的病态性状，传统的优化算法很难解决此问题。遗传算法、模拟退火算法等对全局优化展示了一定的前景，但是它们的求解精度和效率不能令人满足。本文将启发式随机搜索策略和局部优化算法相结合，构造了混合全局优化算法（MGOA）来解决这一困难。通过典型测试函数与经典遗传算法，模拟退火算法，复合形法进行比较验算，表明该算法具有优良的求解质量和较好的求解效率；并以旋转卫星舱布局的简化模型为背景，建立多目标优化数学模型，通过一个已知最优解的布局算例与遗传算法和乘子法的计算结果比较，该算法求解的质量和效率更优。表明此算法在布局优化中具有应用潜力。     

一种航母甲板作业快速调度算法

针对舰载机飞行作业期间,航母甲板上的各种保障作业具有高度的时间紧迫性、不确定性和动态性,研究舰载机甲板作业的优化调度问题,建立舰载机甲板作业调度问题的组合优化模型,设计求解该问题的启发式规则,将基于启发式规则获得的解作为禁忌搜索算法的初始解,通过摄动策略增强解的质量。仿真结果表明本文提出算法的有效性,且与普通TB、SA算法比,具有收敛速度快、目标函数值更优的特点。     

带时间窗的随机需求车辆路线问题的模型研究

车辆路线问题是考虑在车队为一些有需求的顾客运送货物时如何安排行驶路线，从而使服务效率达到最高，在原有车辆路线问题的基础上，着重考虑车辆路线问题中顾客需求的随机性及顾客接受服务的时间窗约束，运用机会约束规划的方法，建立了新的随机模型，并用遗传算法进行启发式求解，得到了良好的数值解，为车辆路线问题的进一步研究提供了参考．     

船用柴油机生产计划与调度

提高大功率船用柴油机的生产能力和水平,对提高我国造船行业的国际竞争力具有重要意义.针对某企业船用柴油机的生产,提出了一种实用的主生产计划和车间作业计划的调度算法.该算法由网络计划（CPM）算法和混合启发式算法组成.最后通过实际应用验证了该算法的有效性.     

同步、互斥原理在物流拣选系统中的应用

运用图论中旅行推销员问题的启发式算法解决了物流拣选系统中拣选路径的优化问题，运用操作系统中同步、互斥原理和任务优先级的概念讨论了在访问同一储区产生冲突问题时的解决方法。     

启发式教法在健美操教学中的应用

在健美操教学中运用“启发式”教法可以激发学生上健美操的积极性,从而指导学生更快更牢固地掌握健美操技术技能,增强锻炼的自觉性,促进学生审美能力的提高,培养学生的创新意识。在教与学的双边活动过程中,应真正确立学生在活动中的主体地位,力求改变单一的灌输式教学方法,积极尝试多种教法,尤其是运用“启发式”教法。     

第三方物流选择的双层规划模型及其求解算法

在B2C外包环境下,选择合适的第三方物流提供商对成功实施物流外包至关重要。在遵循市场规律下,引入产品的需求一价格弹性因素,在考虑电商和第三方物流市场各自利益及共同利益的基础上,建立了第三方物流提供商选择问题的双层规划模型,同时利用贪婪算法的思想设计了相应的启发式算法求解。通过算例验证了模型及算法的可行性和有效性。