考虑中断的制造型供应链协调调度模型

供应链协调调度能有效提高企业应对供应链中断的能力。以两阶段制造供应链为研究对象，研究了中断情境下具有交付时间约束的多产品类型制造供应链协调调度问题。制造商接到包含多产品类型的工件加工订单，各工件需经供应商处理为原材料工件后，交付给制造商处理为完成品，各工件均有一个独立的交付期。如果供应商单方面调整工件加工顺序，会导致制造商冲突成本的增加，需双方协商处理。以最小化供应商总拖期交付成本和最小化制造商总冲突成本为目标，基于收益共享契约协调机制，构建了考虑中断的制造型供应链协调调度模型。设计了一个融合自适应邻域搜索算子的混合自适应遗传算法。通过算例仿真，验证了所提模型与算法的有效性。     

进攻战斗电子对抗兵力需求的三层规划模型

为解决电子对抗兵力需求的作战预测问题, 估测合同战斗中不同作战阶段的兵力数量需求, 提升指挥作战效率与效果, 提出一种基于三层规划的电子对抗兵力需求模型。首先, 在详细分析陆上战术进攻战斗中电子对抗作战方式的基础上, 提出电子对抗规范交战模式。其次, 根据作战方式和作战阶段划分，建立电子对抗兵力需求的三层规划模型。然后，在使用模糊隶属度量化模型变量的基础上引入满意度函数算子, 通过遗传算法求解出各层最优满意度, 进而得到最优兵力需求。最后，通过算例仿真, 得到3个不同作战阶段电子对抗的最优兵力需求, 并通过与3种多层规划求解算法的对比, 表明了所提算法的适用性和结果收敛的高效性。     

基于近似模型和遗传算法的等离子喷焊工艺参数多目标优化

为了对等离子喷焊工艺参数进行优化,提高喷焊层的质量,通过径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络近似模型和非支配排序遗传算法(non dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)遗传算法相结合的方法,对等离子喷焊试验数据,基于MATLAB平台进行训练,以此来构建显微硬度、磨损量和稀释率的近似模型,利用NSGA-Ⅱ遗传算法对模型进行下一步的多目标优化,最终得到帕累托最优解集,研究了工艺参数间的交互作用.结果表明:利用RBF-NSGA-Ⅱ遗传算法比响应面法能更显著地提高喷焊层质量.可见对等离子喷焊工艺的优化具有一定的参考价值.     

基于免疫遗传算法的医疗器械物流园区选址研究

在新医改的大背景下,中国已经超过日本,成为世界第二大医疗器械市场。物流园区作为医疗供应链中重要的一环,其建设过程及选址规划的合理性都会对整个医疗器械市场起到举足轻重的影响。基于此,该文探讨了医疗器械物流园区选址的理论框架,分析了对园区选址的影响因素,建立医疗器械物流园区选址模型,并应用免疫遗传算法得出最优选址方案。     

启运港退税政策实施中的港口选择模型

在保税港区对周边内陆干港与内贸港口实施启运港退税政策的背景下,基于用户均衡货流分配理论,构建实施启运港退税政策的港口(启运港)选择模型.模型可在既定总投资额的约束下,以区域社会经济效益最大为目标,确定启运港的数量与位置.设计嵌入Frank-Wolfe算法的遗传算法求解模型,并使用大连港腹地的出口数据进行实例分析.结果表明:依托大连保税港区实施启运港退税政策后,哈尔滨等七地被选为启运港,价值388.6亿美元的出口货物所在企业每年能够提前10～25天获得退税款46.7亿美元.上述模型和算法可为政府制定、实施启运港退税政策提供必要的决策支持.     

基于改进多目标遗传算法的连铸二冷过程优化

采用一种改进的多目标遗传算法对二冷工艺进行优化.改进的多目标遗传算法应用概率法选取选择算子，根据适应度值来动态计算交叉和变异概率，能够得到更好的全局最优解，提高算法精度和整体性能.在基于凝固传热模型的二冷优化过程中，采用变间距差分法离散求解传热方程，对比粒子群算法、多目标遗传算法，改进的多目标遗传算法搜索效率高，得到的价值函数最小.在实际生产中，采用优化后的二冷工艺，使得总用水量减少约10%，提高了铸坯质量，达到了节能降耗的要求.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计

传统建筑景观的设计往往存在直视效果差、居民满意度较低的问题,并且其在绿色环保方面的设计也存在不合理之处,因此,该文提出一种基于小生境遗传算法的绿色建筑景观空间环境优化设计方案.根据小生境遗传算法对建筑景观尺寸的多目标进行优化,优化的目标包括建筑的成本以及绿化带等公共设施.结果表明,提出的方案能够优化建筑景观环境,居民的满意度有所提高.     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.