一种基于遗传算法的组播路由选择方法

提出了一种基于遗传算法的组播路由选择方法·该方法首先寻找所有满足时延限制条件的路径,组成备选路径集,然后以代价最小为优化准则,在备选路径集中采用遗传算法求解最优解·为保证算法的收敛速度快,遗传算法的交叉操作使用了相同链路保留的方法·最后,进行了仿真实验,并与其他算法做了比较·实验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够满足多媒体网络对实时性的要求·尤其是在网络规模较大时,本算法可大大减小路由计算时间·     

一种IP/DWDM光因特网中的组播路由算法

研究了IP/DWDM光因特网的集成QoS(QualityofService)组播路由与波长分配算法·给定组播请求与用户QoS需求,提出的算法基于遗传算法GA来构造一棵柔性QoS组播树,并基于波长图方法对组播树进行波长分配,一体化考虑路由选择和波长分配问题,从而使QoS组播树费用和用户QoS满意度都趋近优化·该算法还考虑了IP/DWDM光因特网的负载均衡问题·仿真实验表明,算法是可行和有效的·     

旅行商问题(TSP)的改进遗传算法

对于中大规模ＴＳＰ问题的求解,提出了２种新的改进遗传算法:两交换启发交叉算法和三交换启发交叉变参算法·经过仿真实验和实例应用证明了算法的有效性·三交换启发交叉变参算法的性能优于两交换启发交叉算法·     

基于模糊遗传算法的机组组合问题的求解

为求解机组组合问题,提出一种模糊优化与遗传算法紧密结合的新的模糊遗传算法.通过建立模糊推理规则,对交叉率和变异率进行模糊控制,从而提高了收敛速度,避免了不成熟收敛.将该模糊遗传算法应用于一工程算例中求解机组组合问题,与传统遗传算法相比,在同样的种群规模和终止准则下,采用该算法的收敛迭代次数减少,减幅最大达122次,而每次迭代计算时间最多仅增加约0.01 s;优化组合的发电成本减小,减幅最大时达总发电成本的0.73%.     

用遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·然后通过引入智能算法的思想,在遗传算法中采用单亲遗传算子和嵌入优先适合启发式规则,设计了求解该模型的优先适合启发式单亲遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法实现简单,计算效果良好,且不需要复杂的交叉和变异等操作·     

遗传算法和3-opt结合求解带有能力约束的VRP

描述了带有能力约束的车辆路径问题(ＶＲＰ),在预先不固定车辆数的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用遗传算法和３ ｏｐｔ算法相结合的混合算法对问题进行求解,实验结果表明算法获得的最好解、平均负荷率和计算成本都比较令人满意·     

集成化物流中的定位运输路线安排问题(LRP)优化算法评述

总结定位 运输路线安排问题(Location RoutingProblem,LRP)的发展历程,重点评述LRP优化算法的研究进展,并对比分析了常用的两类求解LRP问题的方法精确算法和启发式算法·并对LRP中的定位配给、运输车辆路线安排、定位 运输路线安排三类问题的具体优化方法进行了分析、比较,指出在求解LRP问题时应综合利用各种技术的优势,建立一种新的搜索方法,实现准确、高效的搜索,改进遗传算法用于求解LRP问题是解决这类NP hard问题的一条途径·     

基于改进遗传算法的新产品投入计划

提出一种新产品投入计划的定量分析方法·该方法将所有产品分为4种具有不同收益曲线与参数的产品类型·每种类型产品的曲线参数由其经济特性确定·在产品收益量化描述的基础上,给出了一种利用0-1半无限规划(0-1SIP)制订新产品投入计划的数学模型方法,并用改进的遗传算法求解·最后,给出了一个计算例子,计算结果证明了算法的有效性·该研究具有较强的适用性,在进行充分市场预测的前提下,对企业制定新产品投入计划,具有很好的辅助作用·     

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明：本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。     

时变需求订货批量问题的相关策略

根据EOQ和时变需求量把计划期内各时间段分为常态时间段和非常态时间段,提出求解时变需求订货批量问题的相关策略·从理论上分析了独立策略、非常态独立策略与几种相关策略的性能,得到了相关策略的最优结构·提出了基于相关策略的启发式算法求解计划期初是常态时间段的订货批量问题·该启发式对计划期内有多个常态时间段的EOQ问题比SM有效·     

一种多模式资源受限的离散时间成本平衡问题

对经典的离散时间成本平衡问题(DTCTP)模型进行扩展,提出一种多模式资源受限的离散时间成本平衡问题模型.该模型在DTCTP中加入可更新资源约束,通过设定资源价格,将可更新资源与成本对应.为每个项目活动引入压缩执行方式以缩短项目工期.最后提出一种求解该模型的分支定界算法.通过工期底线计算,绘制了一个完整的时间成本曲线,并基于该计算结果讨论了模型的优越性.     

基于遗传算法的项目管理优化仿真研究

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标(进度、成本)优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题:资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标(项目进度、项目成本以及资源均衡度)的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用Matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.     

基于遗传算法多目标优化的工程项目调度

在建设工程项目管理中,施工周期和项目成本的综合均衡管控是项目调度管理的最重要内容之一。然而,实际中两者的关系即相互关联又矛盾对立,任一目标的优化必然以弱化另一目标为代价。因此,工程项目调度管理问题是一类组合优化问题。为此本文提出了一种基于遗传算法的多目标优化建设项目调度模型。模型为项目管理者制定和评估工程完成最佳时间和成本最小化的的工程施工进度计划。计算模型主要分为三个模块：开发实用的建设项目进程调度模块;计算项目成本的管控模块;多目标搜索和识别项目时间和成本之间最优或接近最优解的权衡模块。最后,应用该模型分析了一个应用实例,并证明了模型的有效性,为项目管理者提供理论参考。     

任务计划适应性改造优化建模及方法

针对指挥控制(C2)组织资源层-任务计划的适应性优化问题,提出了一种方案改造代价限制条件下的任务计划适应性优化(AOMPTP)问题模型及求解算法。介绍了国内外学者对任务计划适应性优化及适应性测度的研究成果,在分析方案改造代价的必要性和衡量标准的基础上,给出了方案改造代价的定义和约束条件。在方案改造代价限制条件下,建立了以使命完成时间最短为目标的问题数学模型,设计了求解该模型的多维动态列表规划(MDLS)及循环遗传(CG)算法,使指挥员能够更好地权衡方案改造优化的性能与代价,作出决策。最后通过实验分析,验证了所提方法的有效性和适用性。     

基于遗传算法的网络化制造伙伴选择与优化

在分析制造业面临的动态多变的竞争环境基础上,着重考虑了时间、成本、风险作为伙伴选择过程中的重要评价因素,结合项目本身存在的约束关系以及决策者的偏好,提出了基于遗传算法的合作伙伴选择的多目标优化模型·实例仿真结果验证了算法模型与求解过程的有效性与实用性,实现了网络化制造伙伴选择的定量分析,为开发网络联盟企业合作伙伴选择决策支持系统奠定了基础·     

遗传算法在多目标规划中的应用

利用遗传算法对项目群优选数学模型的求解进行了新的探索，并在单目标遗传算法程序的基础上，拓宽为多目标遗传算法。计算结果表明遗传算法是求解工程优化问题的一种有效方法。     

基于遗传算法的钢筋混凝土梁桥优化设计

基于遗传算法对钢筋混凝土梁桥结构进行优化设计,运用遗传算法GA工具箱对钢筋混凝梁的截面有效高度和钢筋用量进行优化,以达到降低工程造价的目的。研究表明,利用遗传算法可以方便有效地寻找出工程结构设计的最优结果。     

完工概率最大的伙伴挑选模型

为控制子项目具有随机完工时间的动态联盟企业的项目完工风险,研究在满足项目费用投资和子项目时序约束的条件下使项目完工概率最大的伙伴挑选问题.基于计划评审法(program evaluation and review technique,PERT)描述各子项目时序约束,并建立了相应的非线性整数规划模型,设计了嵌入PERT的遗传算法对问题进行求解,最后通过实例将设计的方法与枚举方法进行了对比分析,研究结果表明该方法在运行时间和效果方面的有效性,从而为随机情况下的动态联盟企业伙伴挑选问题提供了一种有效的管理工具.     

基于混合遗传算法的应急物资配送路径优化

为解决突发事件下应急物资的配送路径优化问题,以配送车辆的固定成本、运输成本、违反最大载重量以及右时间窗的惩罚成本之和最小为目标,构建了带时间窗约束的应急物资配送路径优化模型;通过将遗传算法与节约算法、大规模邻域搜索算法相结合,设计出了一种混合遗传算法对模型进行求解;最后用算例仿真验证了模型和算法的可行性。实验结果表明:设计的混合遗传算法在求解过程和求解结果上都比标准遗传算法更优,可见能够为解决应急物资的配送路径优化问题提供科学的决策依据。