求解整数规划的混合遗传算法

整数规划问题是NP困难问题，在决策变量和约束条件很多时，用常规的求解法效率很低。针对遗传算法存在的缺陷，提出了遗传算法和混沌的结合。在此基础上，设计了用于求解整数规划的混合遗传算法，算例表明，此算法能大幅提高计算效率。     

多目标整数规划中的遗传算法

以下料问题为例建立了多目标整数规划的数学工业描述了用遗传算法求解多目标整数规划问题的方法。这种算法较圆满的解决了既费用又考虑需求的下料问题，具有广阔的应用价值。     

遗传算法的改进及应用

针对遗传算法中存在的封闭竞争问题，本文提出一种线性交叉算子并通过在整数规划中的应用证明了改进遗传算法的有效性     

一种改进的遗传算法及其应用

非线性混合整数规划问题是一类NP难题，针对这类问题的特点，本文提出一种改进的遗传算法一分支遗传算法(BGAS)．并将其用于Sandgren提供的压力容器设计优化问题，得到了很好的结果。     

区域供水能力扩展分析的整数规划模型

针对供水能力扩展规划问题，提出了整数规划模型的建立方法，并给出了使用随机搜索技术中遗传算法求解数学模型的主要步骤，最后以实例计算说明了该方法的可行性。供水能力扩展的整数规划模型不仅可保留动态规划模型的基本优点，而且还能避免计算程序中工程项目代号表达的不便。     

混合编码的遗传算法在生产计划中的应用

针对某公司带储存的生产计划问题建立混合整数非线性规划模型,并结合惩罚函数法和混合编码的遗传算法将模型求解.     

基于混合遗传算法的多UCAV协同任务分配方法

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了多UCAV任务分配的多目标整数规划模型.将问题的启发性知识融合进遗传算法,提出了求解该问题的基于整数编码的混合遗传算法.将变量根据约束条件特点分为自由变量和非自由变量,仅对非自由变量编码,减小了染色体长度和变化要素,从而提高了算法的效率.设计了适于整数编码的交叉和变异算子,并巧妙地利用约束条件限制变异范围,以提高个体满足约束条件的概率.以UCAV的SEAD任务为想定,进行了仿真实验.实验结果表明混合遗传算法可以有效地解决大规模整数规划问题,在求解效率和提高约束条件满足率上优于标准遗传算法.     

二级供应链建模及仿真研究

研究仅具有制造商和销售商的二级供应链模型,这类模型广泛适用于服务销售系统,建立了不但具有选址及市场顾客配置作用,还具有对于市场销路调控的供应链混合整数规划模型,设计了适用于这种混合整数规划供应链管理决策的遗传算法．对于服务销售中的实例——奶品零售问题进行了供应链仿真实验,仿真效果趋于客观．     

炼钢－连铸最优炉次计划模型与算法

对钢铁厂炼钢－连铸计划与调度中的炉次计划建立了一个最优炉次计划混合整数规划模型．为了用遗传算法求解这一带约束条件的混合整数规划模型，提出了一种染色体的构造策略和交叉、变异方法，解决了迭代过程中满足可行性要求的问题，经用实际数据进行计算，表明所给模型和算法是有效的．     

基于GAs求解整数规划问题的算法设计

对于遗传算法（ＧＡｓ）求解整数规划问题,提出一种新的位串编码结构,采用一种新的加速变异算子,可明显改善寻优的收敛速度,并为保持种群多样性引入分散型淘汰法。     

一类非线性二层混合整数规划问题全局最优解的遗传算法

讨论了一类非线性二层混合整数规划的求解问题，将遗传算法和单纯形法结合提出了一种混合遗传算法，为了避免经典遗传算法在实际运用中存在的Hamming悬崖、早熟收敛、全局优化速度慢和解的精度差等缺点，引入了实数编码，并采用多个子种群并行搜索的策略，数值模拟结果表明该算法是有效的。     

GENOCOP算法在0-1非线性整数规划模型中的应用

本文针对某公司电力容量扩展问题,采用一元线性回归模型拟合未来10年的需求量,再建立0-1非线性整数规划模型,并将该模型的0-1变量连续化处理,采用遗传算法中的GENOCOP算法求解。     

一和睦注解混合整数非线性规划问题的演化算法：搜索 …

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法－搜索空间自动收缩法（ＡＣＳＳＯＳ），在这种算法中，演化算法既用来定位最优解区域，实现搜索空间自动向全局最优解收缩，又用来最终求得最优解。由于在遗传算法引用了舍入操作，它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题，也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题，数值试验结果表明本文的算法在解的质量，稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法。     

改进GA算法的电力系统机组优化组合研究

提出了一种新的基于实数和二进制数统一编码的改进遗传算法.把机组组合问题分解为两个优化子问题,分别对其优化.应用实数编码来模拟功率并用实数遗传算法解决负荷经济分配问题,同时结合二进制编码模拟机组启停状态,解决了机组优化组合的0-1混合整数非线性规划问题.本算法运用到模拟10台机组的优化组合研究中,取得了很好的效果.     

服务销售系统供应链模型设计及其应用

研究了服务销售系统供应链模型,建立了不但具有选址、设施产品及市场顾客配置,还具有对于市场销路调控的供应链混合整数规划模型,并且设计了适用于这种混合整数规划供应链管理决策的遗传算法,最后对于报纸零售问题进行了供应链仿真计算·仿真结果表明,应用供应链模型对商业服务中设施选址、产品和市场顾客配置问题的进行优化,可以大大降低其零售过程中的销售成本·因此,如果能够结合实际问题作进一步的改进的话,此模型将具有很大的实用价值·     

基于粒子群算法的整数规划问题的求解算法

整数规划是运筹学的一个分支,一直以来没有很好的求解算法.目前有研究人员尝试用粒子群算法求解整数规划,但都只能解决无约束整数规划问题.提出了一种求解约束整数规划的粒子群算法,能够解决有约束线性和非线性整数规划问题.     

几种求解非线性整数规划的局部极小点的算法

求解整数非线性规划问题的局部极小点是求解整数非线性规划问题的全局最优解的前提.很多求解整数非线性规划问题全局最优解辅助函数法(比如填充函数法)都需要先求整数非线性规划问题的局部极小点.给出求解非线性整数规划问题局部极小点的坐标轮换法,并与已有的两种方法作了算例比较.     

量子粒子群算法求解整数规划的方法

粒子群算法主要用于优化连续性问题。如果用于求解整数规划问题,算法的粒子位置必须解决取整问题;而量子粒子群算法求解整数规划问题具有更高的效率。利用三种取整方法与量子粒子群算法结合,求解非线性整数规划问题,并且与标准粒子群算法求解整数规划问题进行比较。通过对基准函数仿真实验,比较了六种方法求解整数规划问题。实验结果表明,基于随机取整的量子粒子群算法搜索成功率优于其他五种方法,其综合搜索效率更佳。寻找了一种更优的求解整数规划方法。     

基于改进遗传算法的多产品连续化工过程生产调度

多产品连续化工过程的生产调度具有组合和连续的生产特性，因此它的调度模型可归结为一混合整数非线性规划问题（ＭＩＮＬＰ）。对这一问题的求解，采用了改进的遗传算法，提出了几种多样性保护算子，从而可防止传统遗传算法易提前收敛问题。所提出的算法被应用于三个产品生产的例子，并与文献所给的结果进行比较，说明了该算法的有效性。     

三级泵优化配置问题算法设计及求解

针对三级泵优化配置问题的难解性,提出一种扩展拥挤遗传算法（ECGA）．该算法在进化过程中采用物种保留策略维持群体的多样性,从而可以保证得到问题的全局最优解．此外,采用组合编码策略实现连续变量和整数变量的混合编码,使之可应用到混合整数非线性规划（MINLP）问题．通过与传统OA、ECP、MIN—MIN等算法解算结果比较,验证了ECGA算法可有效地求解三级泵配置问题．