网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题.在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型.目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性.     

项目制造环境下项目计划协同优化方法

为减少项目执行过程中不必要的等待时间、加快项目进程,提出了面向项目制造的项目计划协同优化方法.该优化方法涉及两个方面:建立项目计划信息之间的关联约束关系,以及关联约束基础上的优化解算.首先通过分析项目计划间信息关联,提出了基于产品信息和WBS的项目计划间接约束关系建立方式;进而结合不同计划模式的差异性,设计了一种用于项目计划协同优化的遗传算法.最后结合实例验证了优化方法的有效性及合理性.     

ERP实施方案优化与决策模型研究

为了解决企业ERP实施规划方案中的时间、成本、质量不确定优化问题,结合PERT技术提出了基于机会约束规划的实施进度、实施进度—费用和实施质量优化模型及进度—费用—质量联合折衷模型。利用嵌入PERT的基于随机模拟的遗传算法对模型求解,并通过算例验证了模型的合理性和算法的有效性,为企业ERP实施方案的规划提供可靠的方法。     

资源优化配置决策模型

首先从系统论角度指出资源要素既包括存在也包括意识,而资源优化配置主要应考虑整体性优化．接着对离散型资源优化配置问题给出严格提法,最后利用最优化原理建立了资源优化配置决策模型并给出求解这一模型的迭代法．     

遗传算法在网络计划资源优化中的应用

将遗传算法引用到资源优化中，解决了“资源有限-工期最短”和“工期固定-资源均衡”两种优化问题，得到了比应用网络计划技术及数学规划方法更为满意的计算结果，克服了传统的资源优化方法不能保证解的最优性的缺点。在此基础上，还将上述两种情况综合进行多目标优化，获得工期最短资源均衡的优化结果，并通过实例验证了该方法的可行性和高效性，对于工程项目管理中资源工期优化具有实际应用价值。     

基于遗传算法的作战资源优化分配

针对目前作战资源优化研究中存在约束条件过于简单的问题,充分考虑资源的使用范围、使用条件、持续工作时间、寿命等自身局限和资源执行不同任务时,要满足相应的约束等,建立了非平衡资源优化指派模型,并利用遗传算法对模型进行求解,最后给出了一个算例,验证了模型的实用性和算法的有效性。     

网络环境下图书馆信息资源的优化管理

在网络环境下，信息资源的内涵和载体都发生了变化，出现了传统的纸质资源，以磁盘、光盘为载体的电子资源，以网络为依托的网络资源三者共存的局面，也产生了新的信息传递和运用方式，不仅丰富了馆藏内容，也使信息资源的管理更加趋于复杂化，其中优化信息采访、编目的管理，是优化图书馆信息资源的前提，而优化网络资源的管理是信息资源管理的核心。     

网络环境下图书馆信息资源的优化整合

网络环境下图书馆工作正面临用户范围扩大、用户信息检索对象扩大、信息检索方式多样化等新问题。图书馆信息资源的优化整合可满足用户对信息精品的现实需求，增强用户所需信息的时效性，弥补个体馆藏资源不足的缺陷，充分开发和利用个体馆藏资源，改变低水平重复购置的局面。信息资源的优化整合是一个需要多行业参与和协作的系统工作，必须制定相应的政策法规，改革运行机制、加强宏观调控，进而建设统一建模的数据库系统以及各具特色的信息资源数据库。     

一种求解不等式约束下函数优化问题的新算法

提出了一种求解不等式约束下的函数优化问题的新算法。算法设计思想来源于演化计算的群体搜索技术,但又不同于现存的任何一种演化算法。对一些典型的约束优化问题测试结果表明：新算法结构的简单性,搜索的高效性,收敛的全局性,应用的广泛性,算法的鲁棒性及结果的精确性,都优于现存的演化算法。     

一种求解约束函数优化问题的遗传算法

遗传算子和种群更新策略在遗传算法全局寻优过程中发挥着重要作用，通过多父体杂交算子使产生的后代更具多样性和采用最小代数代沟种群替换模型有效地均衡算法对问题解空间的探索和开发能力提高算法的性能，给出了一种求解约束函数优化问题的遗传算法。对两个典型约束函数优化问题进行了数值实验，实验结果表明了该算法的有效性和稳健性。     

JSSP基本约束特点分析及调度算法

车间作业调度问题(JSSP)具有两类基本约束,即工件工艺路径约束和资源(机台)独占性约束;如何解决"死锁"是以工件加工次序为决策变量的JSSP调度算法需要研究的重要问题之一。该文研究了JSSP基本约束的特点,在此基础上,提出了一种基于操作顺序的可行解生成方法,以及基于此方法的遗传算法(GA),并进行了数值计算;针对不同实例,该GA可以稳定地得到满意解,并具有较好的动态性能。该文所提出的方法易于实现,运算量小,与其他搜索算法结合后,可用于求解许多更一般的JSSP。     

混合流水车间调度模型及其遗传算法

针对流程工业生产过程连续性的特点,从一种新的角度建立了工件等待时间受限的混合流水车间调度模型.以总完工时间最小化和工件在各机器最早开工时间最小化为目标函数,利用改进的遗传算法生成最优排序计划,并用模拟的实际生产数据对模型和算法进行验证和分析.     

企业广告投放的网站最优选择数学模型

广告投放是企业获得实际经济利益的方法之一.以电子商务环境为背景,研究了企业网络广告投放的网站选择问题.以传播效能评估法为评估标准,在企业广告费用预算一定的条件下,建立了广告投放网站最优选择的两目标决策问题数学模型,使得各广告投放的总传播效能最大且总广告费用最低.采用粒子群算法求解模型,仿真结果表明了模型和算法的合理性.     

带有Yager熵约束的方差-混合熵投资组合优化模型

通过引入可信性方法和Yager熵约束,建立以方差-混合熵（VHE）为风险度量的投资组合优化模型,通过上海证券交易所数据对均值-方差-混合熵模型（MVHEM）、均值-方差模型（MVM）和均值-混合熵（MHEM）模型进行实证比较分析。结果表明,本文所构建的模型可以较好地均衡方差和混合熵在风险控制方面的作用,Yager熵约束的引入可以进一步增强模型的稳定性,在控制风险水平的条件下实现了相对更高的累计收益。     

基于遗传算法的可重入钢管生产优化调度

在可重入冷拔无缝钢管生产的计划和调度中,根据四个条件对工件进行组批,通过规则假设把组批后的批钢管看作单个加工工件,建立以最后完工时间、交货期满意度和机器总负荷为目标的多目标组批排序优化模型,设定其约束条件,采用基于Pareto的混合遗传算法对模型进行优化求解.通过算例证明该模型的有效性和合理性.     

泊位调度问题的GATS混合优化策略

在集装箱港口的运作中，泊位调度系统是制约集装箱港口降低船舶在港时间和运营成本的主要瓶颈之一．泊位调度问题是NP难问题，本文分别应用遗传算法GA和混合优化策略GATS对泊位调度问题的非线性规划模型进行了求解，与遗传算法相比，混合优化策略GATS增加了种群多样性，加速了进化过程，避免陷入局部极小解。     

网格协同设计环境下基于资源负载均衡策略的任务调度优化模型及其算法

为了解决协同环境中的冲突问题,设计了一种基于现代协同设计系统的网格仿真模型,并结合免疫克隆算法和遗传算法的优点,提出了一种网格任务调度优化模型和遗传克隆负载均衡算法.仿真实验结果表明,这种调度算法有效地实现了资源的负载均衡,克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,可以成功地应用于网格任务调度中.     

求解一类无约束优化的混合遗传算法

目的 求解一类无约束优化问题。方法 结合传统优化算法局部寻优能力强、收敛速度快，而遗传算法在搜索过程中不易陷入局部最优的两种算法的特点，给出了一种基于最速下降法的混合遗传算法。结果 算例表明所设计的算法是有效的。结论 算法可以提高局部搜索能力，提高解的精确度，搜索速度。