改进伪并行遗传算法求解作业车间调度问题

针对遗传算法在求解极复杂优化问题中出现的过早收敛、执行效率差的缺点,提出了一种改进的伪并行遗传算法.该算法将并行进化与串行搜索相结合,提高了算法的收敛速度.同时该算法通过种群因子控制伪并行算法中的各子种群的规模,不仅保证了搜索过程中勘探和开采的平衡,克服过早收敛,而且减少了计算的复杂性,特别是在处理复杂优化问题上具有较高的性能.实验结果证明了该算法的有效性.     

用改进的遗传算法求解危险货物零担运输多目标配装问题

危险货物零担运输配装问题是铁路部门复杂而急需解决的实际问题.给出了多目标的数学规划模型,先对待装货物进行预处理,然后运用自适应的遗传算法对问题进行了求解,该算法中自适应杂交变异概率的应用提高了收敛速度.最后通过实例证明了该方法的可行性和有效性.     

用改进遗传算法求解矩阵实特征值

依据矩阵特征值的分布理论,通过确定矩阵实特征值的分布区域,用实数编码和具有自适应交叉概率和变异概率的遗传算法来求解矩阵实特征值的近似值.仿真结果表明,此算法可以达到一定的精度,具有一定的通用性.并给求矩阵特征值提供了一种快速的方法.     

并行多机调度问题的一种遗传算法

运用遗传算法对最小化完工时间的并行多机调度问题进行了研究，给出了最小完工时间的一个下界，由此提出了初始种群的一种构造方法，并用计算实例表明该方法适用于大规模并行多机调度问题     

区间自适应遗传算法优化无约束非线性规划问题

针对无约束非线性规划传统优化方法存在的问题,将区间自适应遗传算法引入无约束非线性规划优化中,算法可以利用当前进化信息,自适应移动搜索区间,找到全局最优解,故可缩短搜索区间长度,提高编码精度,降低算法计算量,解决了传统遗传算法处理优化问题时,给定区间必须包含最优解这一问题,这也是本算法有别于其他优化算法的独特优势,为某些最优解所在区间难以估计的无约束非线性规划问题的优化提供了一条有效可行的途径.系统阐述了区间自适应遗传算法的原理,给出了算法优化无约束非线性规划问题的步骤,以MatlabR2016b仿真方式对算法进行了实例测试,结果表明,方法是一种计算稳定、正确、有效、可靠实用的无约束非线性规划优化方法.     

用遗传算法求解病态线性方程组

众所周知 ,病态方程组的条件数较大 ,当输入数据有微小扰动或计算过程中的舍入误差都可能引起输出数据的很大扰动 ,使得解严重失真 ,因此求解此类方程组是相当困难的 .本文尝试使用遗传算法来求解病态线性方程组 ,得到了较好的结果 ,并与传统的求解方法作了简单的比较     

用遗传算法求解分组旅行推销员问题

在遗传算法能够有效解决TSP问题的基础上，根据遗传算法——通过搜索大规模，多样化的种群，在种群间交换个体所携带的遗传信息，保留种群中个体的优越遗传信息——的思想，设计了求解分组TSP问题的遗传算法。算法中染色体表示、评价函数的构造、杂交变异算子的设计经过实例计算的检验被证明较为可靠；算法运算速度快，容易获得有效解。     

求解伪单调变分不等式的自适应加速外梯度算法

本文改进Tseng的外梯度算法,引入了一种新的求解伪单调变分不等式的投影算法.该算法的步长是自适应的,在Lipschitz常数未知的情况下通过一个简单的计算逐步更新.结合惯性加速技巧,在算子A是伪单调且Lipschitz连续的假设下,证明了该算法所产生的序列强收敛到变分不等式的解.进行的一些数值试验表明了所提出的算法比现有的一些算法具有竞争优势.     

基于遗传算法的随机模糊立体运输问题

随机模糊立体运输问题的研究是为了解决现实生活中双因素不确定性问题,在遗传算法的基础上,运用可信性理论建立随机模糊运输问题的机会约束规划模型.通过算例进行VC++编程模拟计算,验证了此模型的可行性,最终提出了基于遗传算法解决随机模糊立体运输问题的模型.     

二维三温热传导方程的并行自适应多重网格算法求解

3-T heat conduct equation including electron, ion and photon (radiation) temperatures can be used to approximately describe the energy broadcast across multimedia for radial flow dynamics and discover the energy swapping among photon,electron and ion. Owing to the strong nonlinear diffusion coefficients and energy swapping coefficients and strong discontinuous coefficients across media interfaces,this equation is difficult to be solved with high numerical resolution. Based on the parallel adaptive multigrid software framework UG on 2-D unstructured grid, this paper successfully solved such equation with high resolution by combining the finite volume implicit discretization scheme and parallel adaptive multigrid algorithm, and gained much significant results.     

求解运输问题的一个算法

给出一个求解问题的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明算法的应用。     

二层线性规划的自适应遗传算法

提出了一种自适应遗传算法来求解二层线性规划问题.该方法克服了难以确定合适的交叉概率和变异概率的困难.另外,在该方法中还采用了其它一些技巧不仅解决了在采用遗传算法经常出现的有些个体不可行的问题,而且还改进了算法的效率.     

运输问题求解的一种网络算法

本着重探讨了在网络图上求运输问题的初始解的方法，并指出在求解受时间约束的运输问题时得到的初始解，在很大程度就是该问题的最优解，通过实例说明了该算法。     

需求区间型运输问题的求解算法

为了便于建立与需求区间型运输问题有关的决策支持系统，本给出了一个求解需求区间型运输问题的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明算法的应用，该算法能求得问题的最优解，并具有易于编程实现、收敛性好等优点，大量数值实验表明该算法有较高的计算效率。     

运输问题的模糊聚类分析求解

通过对传统模糊聚类经验公式的改进和对最后两类排序的确定,提出了一种基 于模糊聚类分析的运输问题简单快速的求解方法．编出了通用程序,并给除了实例和计算 结果．该算法既是模糊聚类分析应用的扩展,又是对运筹学知识的补充和完善．     

线性分式运输问题的一个解法

线性分式运输问题是线性分式规划问题的一种特殊情况，通常可以用线性分式规划问题的一般解法来解这类问题，本文针对分式运输问题的特点给出了一种简便的解法．     

Fractional Goal Programming for Fuzzy Solid Transportation Problem with Interval Cost

In this paper, we study a solid transportation problem with interval cost using fractional goal programming approach (FGP). In real life applications of the FGP problem with multiple objectives, it is difficult for the decision-maker(s) to determine the goal value of each objective precisely as the goal values are imprecise, vague, or uncertain. Therefore, a fuzzy goal programming model is developed for this purpose. The proposed model presents an application of fuzzy goal programming to the solid transportation problem. Also, we use a special type of non-linear (hyperbolic) membership functions to solve multi-objective transportation problem. It gives an optimal compromise solution. The proposed model is illustrated by using an example.     

运筹学中几种运输问题的求解方法探析

从目前研究生入学考试中出现的几种新的运筹学运输问题出发,探讨了各种运输问题与传统运输问题的差异。提出以传统运输问题为本,将非传统运输问题转化为传统运输问题借助表上作业法求解的思路。并针对6种不同的非传统运输问题分析了转化的过程和步骤,为运输问题的研究提供了新的内容.     

带时间限制的最小费用运输问题的求解方法

本文研究了带时间限制的最小费用运输问题。首先分析了运输量与运输时间的关系,并把运输时间划分成两部分,一部分与运输量无关,一部分与运输量有关;进一步根据运输时间与运输量的关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为变量有上界的运输问题,给出了求解该问题的有效算法,并通过实例进行了计算。