一个带中转和直销的多产品运输问题及其遗传算法

研究了具有多个生产商、多个中转销售中心和多个客户的多产品运输问题。 基于运输成本最小原则, 建立了一个带有中转和直销的多产品运输问题的数学模型;采用基于优先权的染色体编码方法构造了求解该问题的遗传算法。 实证分析表明该算法能够快速有效地求解多产品运输问题。     

基于遗传算法的产品分配方案研究

建立了产品分配的时变模型 ,并将其分为两层子问题 .下层子问题为基本的运输问题 ,按一般的线性方程求解 ;上层子问题则求系统的最小成本 ,采用遗传算法进行求解 .同时 ,还进行了大量的计算机实验 ,并在实验过程中将遗传算法与实现产品分配时常用的算法进行了比较 .结果表明 :采用本研究所建模型 ,并利用遗传算法进行求解 ,可以取得相当好的效果 ,具有实现简单、收敛时间短等优点 .     

基于两级遗传算法的多工厂供应链批量计划问题

研究了分布式多工厂协作生产的供应链的约束批量计划问题．以最小化项目的生产成本、库存成本与运输成本之和为目标，建立了加工能力受限情况下的数学规划模型．通过分解问题模型，提出了基于两级遗传算法优化的求解策略．对典型算例进行了仿真，并与分枝定界法的求解结果进行了比较．结果表明，此方案是有效的、可行的．     

基于遗传算法的配送中心选址问题

配送中心是物流系统的枢纽,配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容．文中根据配送中心选址问题的特点和要求,在运输成本最低的基础上,构造了选址问题的数学模型．并把遗传算法引入到该模型的求解中,通过选择恰当的编码方法和遗传算子,求得了模型的最优解,验证了该模型的正确性．该方法也适用于大规模物流系统配送中心的选址问题．     

基于遗传算法的TD-LTE多目标站址选址方法

为了有效地扩大基站无线覆盖范围,吸收更多的用户和话务量,降低建设成本,提高收益,实现科学的基站选址,提出了一种适应于TD-LTE网络的高效的、智能的4G无线网络规划方法,通过综合考虑4G网络的同频干扰、正交频分复用(OFDM)、小区边缘速率、参考信号强度(RSRP)和基站站址密度等,建立一个以建设成本、覆盖率和容量为目标的多目标组合优化规划模型;并采用加入局部搜索的遗传算法进行智能求解。仿真结果表明该模型不但能够求出以最少的成本建设最大覆盖的网络方案,而且能够求出每个建设基站的天线类型、天线挂高和小区类型;同时加入局部搜索后的算法速度得到明显的提高。     

基于多目标遗传算法的认知无线电频谱分配

频谱共享技术是认知无线电的关键技术。基于多目标遗传算法,将认知无线电网络的最大系统效益和次用户间的最大比例公平作为目标函数,运用图论着色频谱分配模型,实现认知无线电中空闲频谱在次用户间的动态分配,并与颜色敏感图论着色算法(CSGC)进行了比较。通过仿真验证了该算法在认知无线电网络中进行频谱分配的可行性,且性能优于CSGC算法。     

遗传算法在中央储备库选址问题中的应用

中央储备库是国家为了防备战争、防备灾荒、防备国民经济重大比例失调而建立的物资存储仓库Ⅲ。它的选址直接关系到国家安全的保障和经济社会的健康发展。本文根据中央储备库选址的特点和要求，并结合抗震救灾中得出的经验教训，建立有效的选址数学模型，引入遗传算法，合理选择编码方法和遗传算子，求解出模型的最优满意解。     

基于BAS-AGA的多层级多类型的设施选址-分配问题

针对物流网络的复杂度不断提高,物流网络中的设施选址存在诸多不确定因素的问题,建立考虑多种类型的产品、同一层级有多种类型的设施、同一类型设施可以处理多种类型产品的N层级的选址-分配模型,并考虑4种不确定场景,设计改进的天牛须-遗传混合算法(beetle antennae search and adaptive genetic algorithm, BAS-AGA)进行求解。改进的算法以遗传算法为基本框架,混合天牛须算法增强局部搜索能力、引入自适应算子平衡局部搜索能力与全局搜索能力,算例测试验证了BAS-AGA算法的有效性。铁路工程某标段的实例验证了模型的合理性。结果表明：通过适当增加设施数量及科学选择设施位置可以降低物流成本,从而降低总成本。     

仓库选址问题的一种混合算法

对于一些大型企业来说,科学的仓库布局以及合理的配送方案可以减少物流营运成本。提高企业效率。针对此问题,本文提出一种基于和谐搜索算法和遗传算法的混合算法,并通过实验验证了该算法的可行性和高效性。     

蜂窝网络中基于遗传算法的信道分配

信道分配问题属于组合优化中的NP完备问题 ,为了更有效的利用频率资源 ,在遗传算法的基础上提出了一种新的信道分配方法·在信道分配中主要考虑三种限制 :同频限制、邻频限制和同位置限制·目标是得到一个用最少的信道数 ,满足话务需求和电磁兼容限制的信道分配方案·采用了最小间隔编码方案 ,利用固定遗传算子 (交叉和变异 ) ,在整个迭代过程中始终满足话务需求的要求·提出了几种遗传算子并进行了验证 ,比较结果表明选择性变异技术能得到很好的结果·对几个著名的benchmark问题进行仿真 ,结果表明 ,它对解决信道分配问题是一个非常有效的方法     

一种可加速收敛的压缩遗传算法及其在实时供应链中的应用

采用可加速收敛的压缩遗传算法(ACGA)来解决实时供应链中的网上采购优化问题,供应商根据零售商的订单需求,在最短的时间内综合考虑利润、库存和交货时间等因素进行优化,进而为决策提供依据．在ACGA中,用压缩遗传算法(CGA)运行少量代数得到的概率值组成一个观测样本,借助统计学中的最小二乘法,估算几万代以后的概率值,进而组成新的概率矩阵,并根据该矩阵产生新的个体．文中结合实时供应链中的分销优化问题进行了仿真,结果表明,ACGA是适应实时场合的高效遗传算法．     

不确定交货条件下的供应链协调研究

研究了不确定条件下的供应链协调机制。在此供应链模型中,生产商以成本最小为目标确定最佳的定货量和惩罚成本,供应商以使其利润最大化的额外生产能力作为响应策略。采用了结合蒙特卡洛模拟的遗传算法进行了仿真计算,结果表明这种供应链协调机制的有效性。     

基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用

将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。     

基于价格弹性的三级供应链利益共享契约研究

在需求是价格的指数函数的基础上,针对由单制造商、单分销商和单零售商组成的三级供应链协调问题,分别对利益共享契约及努力影响需求时的利益共享契约进行了分析研究。研究发现:当努力因素影响需求,并引入了奖励与惩罚系数时,利益共享契约才会使供应链达到协调。     

Fuzzy Programming Models for Vendor Selection Problem in a Supply Chain

This paper characterizes quality, budget, and demand as fuzzy variables in a fuzzy vendor selection expected value model and a fuzzy vendor selection chance-constrained programming model, to maximize the total quality level. The two models have distinct advantages over existing methods for selecting vendors in fuzzy environments. A genetic algorithm based on fuzzy simulations is designed to solve these two models. Numerical examples show the effectiveness of the algorithm.     

遗传算法在装备供应优化问题中的应用

在装备供应中,由于装备品种多、配套复杂,存储装备的仓库和需要装备的单位地域分布不同,担负的任务不同,对装备的品种、数量、时限要求不一样,如何使装备供应科学化、合理化,是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题.在综合考虑装备供应各项因素的基础上,建立了装备供应优化的数学模型,提出了基于遗传算法的解决方案,解决了采用传统优化...     

一种改进的浮点数编码遗传算法及其应用

遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机、自适应搜索方法,作为优化方法具有明显的优势.通常的遗传算法在实际应用中容易出现过早收敛和搜索结果在最优值附近摆动问题.针对过早收敛提出了采用随机试验法来防止算法陷入局部最优,而针对搜索结果摆动采用动态改变搜索范围的方法来提高优化结果精度,并编制程序对2个著名的优化方法测试函数进行优化计算,测试结果表明,该改进的遗传算法是有效的,不会陷入局部最优,并大大提高了优化结果的精度.     

供应链排序中的外包问题

为了更好地将供应链排序和现实生活结合以体现其应用价值,文章研究了一类可以外包的供应链排序模型.外包即指为了提升效率,节省总费用,而采取将工件由其它制造商代替加工的现象.所有的工件均可以在制造商内部加工也可以进行外包加工,外包工件加工完成后必须分批运回制造商才算完工.所研究的模型中有一个制造商和一个外包商,制造商的加工环境为m台平行机,外包商为单台机器.因此在模型中要考虑外包费用、运输延迟以及运输费用,所要做的就是确定外包工件以及工件的加工顺序和外包工件的配送顺序.对于该问题,本文主要研究了目标函数分别为总完工时间、最大延迟以及误工总数的情形;分析了问题的复杂性,运用动态规划的技巧给出了最优算法且分析了算法的时间复杂性.     

给水管网优化设计的混合遗传算法

利用遗传算法全局优化和广义简约梯度法(GRG法)局部收敛速度快的特点,将两者有机结合,构造出一种混合遗传算法应用于新建环状给水管网的优化设计．同时针对遗传算法,采用了实数编码技术,基于扩大采样空间的随机采样、惩罚策略、算术交叉及动态变异技术．最后结合工程实例验证了混合算法的高效性。