基于GA-TS的开放式车辆路径优化算法及应用

针对带装载能力开放式车辆路径问题,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索(GA-TS)的混合优化算法,将GA的并行计算、全局优化与TS的禁忌技术、快速局部搜索等特性相结合。该算法根据服务点需求及车辆装载能力,采用自然数编码,进行GA全局优化,种群中个体以一定的概率进行TS局部搜索,即对同属一辆车配送的所有服务点进行局部TS路径优化。既保证了优化的全局性,又保证了运算的速度性。应用于郑州煤电物资供销有限公司煤矿物资运输的车辆路径优化中,得到了最经济的运输路径,节约了成本。     

基于改进的ABC模糊分类法煤矿物资分类

为准确地对库存物资进行分类,采用了ABC模糊分类法,并比较了其与模糊分类法、传统ABC分类法及基于技术变换的线性规划法的分类效果。研究结果表明,模糊分类法与ABC模糊分类法有较高的分类准确度,其中ABC模糊分类法在整体分类准确度上要优于模糊分类法。最后对ABC模糊分类规则做了改进,整体分类准确度得到明显提高。该成果提出了一种新的物资分类方法,对煤矿库存物资分类有一定的参考价值和指导意义。     

基于MATLAB采用遗传算法确定最佳聚类数

将迭代自组织分析技术(ISODATA)和遗传算法(GA)嵌套构成遗传一迭代自组织分析技术(GA—ISODATA)。共同形成模糊C-均值的优化算法，不仅能够在给定预分类数的前提下实现最佳分类。而且在完全不需要人工干预的环境下直接得到模糊C-均值(FCM)中最佳分类数。完善和发展了模糊C-均值算法。     

基于MATLAB的GUI设计车辆路径问题的仿真优化平台

利用MATLAB中的GUI设计了单车场联合运输车辆路径问题的仿真优化平台,主要解决危险物资的联合运输优化问题。此平台提供输入和输出界面,输入界面设置了可用车辆的车牌号、车辆的百公里油耗、客户的需求和服务优先级等参数,对应的输出界面输出改进的扫描算法和改进的遗传算法优化的配送方案、配送车辆数和配送费用。最后以郑州煤电物资供销有限公司的物资配送为实例进行了仿真优化,结果验证了此平台的实用性。     

基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法

在数据挖掘领域,模糊C均值聚类法(FCM)在处理小量低维的数据挖掘时是有效的,但是面向数据库的数据挖掘经常要处理大量、高维的数据.在这种情况下,FCM算法在时间性能上难以令人满意.本文基于采样技术对FCM算法进行改进,以提高算法的时间性能,并利用遗传算法对聚类结果进行优化以保证聚类的质量,给出了一种新的基于遗传优化的采样模糊C均值聚类算法SFGO(SamplingFCMwithGeneticOptimization).仿真实验证明SFGO算法在大规模数据库的聚类挖掘中,在时间性能和聚类质量上都能获得较满意的结果.     

基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测

城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义. 为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型. 首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构; 其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测; 最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测.结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法.     

基于二层模糊多目标模型的IT服务外包互动研究

概述了外包理论核心思想及信息技术外包在中国的发展现状和趋势,假设IT（information technology）服务使用方追求成本最小化与顾客服务水平的最大化而IT服务提供方则追求信息服务质量的最大化与成本的最小化,同时考虑到双方分阶段协商互动的特点,使用二层模糊多目标模型进行了分析研究; 作为上层决策者的IT 服务需求方与作为下层决策者的IT服务使用方首先针对所面对的问题共同提出与问题有关的各种约束和目标函数;然后,双方分别求解自身问题的最优解,若双方解不相符合,双方再根据前面所求解对目标函数值与特定变量值设定可容忍变化范围再对新问题求解,直到双方接受妥协解,文章最后给出了具体算例。