遗传算法的一种改进进化策略

在现有文献研究的基础上,对传统遗传算法的进化策略又作了进一步研究,提出了一种改进的进化策略.进化策略克服了传统遗传算法中交又得到的优秀个体有可能在变异过程中遭到破坏而不能生存的不足.另外取消了遗传算法中难以确定的交叉、变异概率,使交叉产生的新个体数增多,这样可增大产生更优秀个体的可能性,因而可使遗传算法的性能得到更好的改善.通过4个测试函数的测试计算,结果表明,给出的改进进化策略比传统遗传算法进化策略的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了提出的改进进化策略的有效性.     

农村剩余劳动力估算的工日法的分析与改进研究

在现有文献研究的基础上,对估算农村剩余劳动力的工日法又作了进一步深入研究,给出了该方法的计算模型,指出了工日法存在的不足,即没有考虑农业生产的季节性、阶段性和气象因素对农业生产的影响.按照工日法估算的农业劳动力需求数量与农业生产实际需要量有较大的偏差,会出现在作业高峰期劳动力不够用,在农闲季节,本无劳动任务,却认为在劳动的情况,并通过示例计算,对其进行了验证.在此基础上,研究给出了一种改进方法,即作业高峰期法,同时给出了该方法的数学模型.该方法不仅考虑了农业生产的季节性和阶段性,同时也考虑了气象因素对农业生产的影响,因此能够较好地反映农业生产实际.最后探讨了估算不同区域范围农村剩余劳动力的估算方法,同时提出了在研究全国的农村剩余劳动力数量时,应根据农业生产、地域和气候等特点,将全国划分成若干个类型区,然后在不同的区域上分别进行抽样调查,获取相应的数据,分别进行计算,最后加总得出全国的数据.而在研究一个地区或一个县的剩余劳动力则一般可不进行分区.