基于遗传算法的物流配送车辆调度问题研究

研究使用遗传算法求解物流配送组织过程中车辆调度问题 .通过把时间窗约束和车辆容量约束转嫁到最小费用目标函数中去 ,建立适合于遗传算法的车辆调度模型 .阐述放回式随机复制算子和适应度函数 ,设计描述行驶线路的染色体结构、初始群体生成方法、独特的交叉算子和交换变异算子 ,构造完整的遗传算法 .并给出算例 ,验证调度模型和遗传算法 .     

基于遗传算法的生产批量优化问题

本文针对生产费用、生产准备费用和库存费用综合指标最小的最优的能力约束生产批量问题,建立基于遗传算法的数学模型,通过模拟试验及实际问题的计算验证了算法的可行性。     

基于改进遗传算法的应急车辆调度研究

近年来,突发事件频发,给人类生命财产安全带来了巨大挑战.如何实现及时高效的应急车辆调度,保证应急资源的合理分配,成为亟待解决的问题.本研究在综合考虑新冠肺炎疫情这类特殊突发事件特点的前提下,以配送成本最低、时间惩罚最少、配送员被感染风险最小为优化目标,构建了一类多目标优化调度模型.并针对模型设计了一种改进遗传算法,在一...     

基于遗传算法的车间作业计划仿真研究

将仿真技术和遗传算法相结合,根据生产车间的资源情况、优化目标等建立了生产调度仿真模型,然后对仿真输出结果进行统计,针对统计结果应用遗传算法对调度决策进行优化.仿真优化结果说明了该集成优化方法是有效性的.     

遗传算法对车间作业调度的研究

应用遗传算法对车间作业调度问题进行研究,针对ＪＳＳＰ的具体特性,文中提出变异函数和二次编码的思想,获得较好的仿真结果。     

基于圆形件排样问题的遗传算法研究

排样性问题是一类优化求解问题,在遗传算法求解过程中,若所用的算法是不收敛的,则无法得到最优解.给出了一种混合式遗传算法,并证明了算法是完全收敛的,能够得到全局最优解.     

基于遗传算法的神经网络参数优化研究

神经网络和遗传算法是软计算领域中最重要的方法.采用MATLAB的神经网络工具箱和遗传算法工具,研究二者的结合使用,对两个工具箱的基本应用以及将二者结合的相关技术都作了介绍,并应用实例进行了分析研究,提出了使用遗传算法优化神经网络参数的不同结论,对于如何有效使用遗传算法优化神经网络具有一定的借鉴作用.     

基于遗传算法的多目标柔性工作车间调度问题求解

本文针对柔性工作车间调度问题给出了一个有意义的综合目标尽可能缩短制造周期的同时尽可能的减少机器负荷。由于传统遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题上的局限性，我们提出了一种改进遗传算法：首先，我们给出了针对综合目标的工序调度算法获得初始集合；接着，针对柔性工作车间调度问题的特点，我们在常用的基于工序顺序的编码方法上融入了基于机器分配的编码方法，并据此设计了相应的交叉变异操作；最后借鉴了物种进化现象中的环境迁移思想设计了解决多目标优化问题的迁移操作。实验结果表明，改进的遗传算法在多目标柔性工作车间调度问题的解决上要优于传统遗传算法。     

基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法

针对具有工艺路径柔性的车间调度问题,提出基于OR子图和子路径的工艺路径柔性描述方法,该描述方法形式简单且允许OR子图多层嵌套。以此为基础,设计了基于遗传算法的工艺路径柔性调度算法,并采用以工艺路径编码、机器编码和工件调度编码为基础的三维染色体编码策略,其中,工艺路径编码和机器编码分别通过最大子路径数量和最大机器数量随机产生,其优势在于任意染色体均表示可行解,并可以使用简单的交叉算子和变异算子实现遗传操作且其后代亦为可行解。最后通过实验证明了算法的优化能力。     

成品油二次配送调度优化模型及其遗传算法求解

成品油二次配送是成品油销售的重要环节,配送中心要以有限的车辆及时满足多个加油站的油品需求,为了节约成本,要选择最短行车路径,同时尽量满载。本文构造了调度优化的数学模型,研究了遗传算法求解方案,编制了C++程序,用一个算例说明算法和程序的可用性。     

基于遗传算法的同步优化算法

提出一种基于遗传算法的同步优化算法,该算法吸取了遗传算法和模拟退火算法的各自优点,将二进制编码和实数编码有机地结合起来,既能够快速收敛到全局最优解,又能够在优化神经网络结构的同时,得到较好的权值分布.     

基于遗传算法的大学课程表问题研究

课程表问题是时间表问题之一 ,也是 NP难问题 .根据大学授课形式的特点建立了大学课程表问题的数学模型 ,给出了求解该问题的遗传算法 .根据模型和大学课程表问题的特点设计了一种全新的编码 ,提出了一种新形式的交叉方式 .实验结果表明该方法是可行和有效的 .     

蚂蚁算法和小生境遗传算法的融合

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法.较为系统的总结了算法的基本理论,分析了其基本算法解决TSP问题的模型,针对蚂蚁算法易出现停滞的缺点,把小生境遗传算法和蚂蚁算法融合,仿真比较实验结果表明优于基本蚂蚁算法.     

基于遗传算法的企业风险管理组合模型的分析

本提出了企业关键风险体的概念，建立了基于关联成本和关联收益的风险管理组合净收益模型。并通过一个典型算例详细说明企业风险管理组合选择的标准和过程。实验结果表明该方法具有简单快速准确等特点，对企业的风险管理和决策具有一定的帮助和指导意义。     

基于遗传算法的木材物流中心选址研究

分析了木材物流模式,建立物流中心选址的数学模型,研究遗传算法求解选址模型的方法,并以永安林业集团股份有限公司的木材物流数据为基础,提出研究区域内木材物流中心选址的实际模型,采用可重复自然数编码的遗传算法求解模型,运用VB编写相应的程序,提高选址决策的效率和精度。     

基于Pair-Copula-GARCH模型与CVaR的时变投资组合优化

以过去的信息为条件,以一致性风险度量CVaR为优化目标,以组合收益率为约束条件,建立了时变投资组合优化模型,通过基于pair-copula-GARCH模型的蒙特卡洛模拟方法得到未来某时刻收益率的多个可能情景,并引入一个特殊函数实现了投资组合模型的线性化,得到了最优投资组合策略.最后针对提出的模型进行了实例分析.     

矩形材料上切割数量最优问题的研究

对一类矩形平面内切割数量最优问题建立数学模型,方法是通过对连续的位置离散化,证明这些离散点相对最优,进而获得最优点,并通过实例验证了模型的有效性.