一种动态环境下带有记忆的三岛粒子群算法

近些年来,求解动态环境下的优化问题已经引起越来越多的关注.借鉴并行进化计算中的孤岛模型思想,提出了一种特殊的粒子群算法,将整个粒子群分成三个不同的岛屿(子粒子群),分别具有探索、开发和记忆的功能,子粒子群间每经过一段时间进行一次交流.通过对一类标准的动态测试函数--移动峰问题的实验,能够证明该算法有效地解决某些动态优化问题.     

基于互联网的元搜索引擎中领域搜索模型的设计

网络信息庞大而繁杂,给用户查询带来了很多困难,领域相关的信息检索能有效地减少这些困难。基于互联网的元搜索引擎技术,提出了一种领域搜索模型。首先,采用"几率比"方法选择领域词,利用基于领域词的"判定树"构造能够反映领域文献特征的领域查询式。再将用户查询词与领域查询式相结合,作为通用搜索引擎的输入。最后,采用"扩展布尔模型"方法对返回文献进行排序,筛选出领域相关性强的检索文献。实验证明,该模型在检索领域文献时取得了很好的效果,可以用于互联网环境下各种领域相关信息的检索。     

神经网络和启发式算法混策略解Job—shop调度问题

提出一各有效的自适应神经网络和启发式算法混合策略来示Ｊｏｂ－ｓｈｏｐ调度问题,自适应神经网络具有在网络运行过程中神经元的偏置和连接权值自适应取值的特征,被用来救是调度问题的可行解,而启发式算法被分别用来加速神经网络的运行和保证神经网络收敛到可行解,获得确定排序下最优解提高可行解的质量,仿真表明本文提出的混合 策略是快速有效的。     

产品数据管理中任务指派问题的模型和算法

产品数据管理(product data management,PDM)中的任务具有紧前约束、可拆分特性和时间窗.为了使有限的设计资源得到合理利用,建立了产品数据管理中任务指派问题的数学模型,其目标是总项目工期最短,任务拆分次数最少和任务中断时间最短.设计了一种基于贪婪准则的遗传算法对模型进行求解,对遗传算法的染色体编码方案和解码规则,适值函数和遗传算子等进行了详细说明.最后给出了一个应用实例,验证了模型和算法的有效性.     

炼钢组炉问题优化模型及其动态规划算法

针对炼钢组炉计划编制中的集约优化问题,建立了各优化目标下的数学模型,并利用动态规划法,对该优化问题进行了求解.经算法时间复杂性分析和实际生产数据仿真演算,结果表明在一定的生产条件下,该算法能在合理的时间范围内给出一批合同最优的组炉方案,使得生产余材最小,可显著降低组炉计划余材量,经济效益非常显著.     

用遗传算法解模糊交货期下Flow Shop调度问题

运用模糊的观点研究了flowshop调度问题,基于模糊交货期的概念建立了两种不同的模糊flowshop调度问题的模型,模糊交货期的隶属函数对应于完成时间的满意度,目标函数定义为所有任务加权的隶属函数之和问题是确定任务的加工顺序极大化目标函数文章运用遗传算法(GA)确定了任务的调度,仿真实验验证了算法的有效性.     

基于改进遗传算法的新产品投入计划

提出一种新产品投入计划的定量分析方法·该方法将所有产品分为4种具有不同收益曲线与参数的产品类型·每种类型产品的曲线参数由其经济特性确定·在产品收益量化描述的基础上,给出了一种利用0-1半无限规划(0-1SIP)制订新产品投入计划的数学模型方法,并用改进的遗传算法求解·最后,给出了一个计算例子,计算结果证明了算法的有效性·该研究具有较强的适用性,在进行充分市场预测的前提下,对企业制定新产品投入计划,具有很好的辅助作用·     

集约生产计划的机会约束规划方法

对具有模糊需求量、模糊加工能力约束以及资本水平约束的多品种类集约生产计划的机会约束规划描述和求解方法进行了研究．应用机会约束规划构造满足需求的可能性水平函数，讨论了可能性分布函数的性质，建立了具有模糊需求量集约生产计划问题的机会约束规划模型，并提出了求解模型的总体步骤，使其在模糊环境下的决策过程更具柔性．     

企业选择新技术改造的一种战略决策模型

面对不断涌现的各种新技术 ,如 JIT,TQM,ABCS,BPR,PI等 ,根据控制、进化、协同等不同观点的启发 ,提出了企业如何选择适当的新技术进行改造的一种战略决策模型 ,着重强调实现这一战略决策的主要步骤 ,指出了应用这些新技术的特点和关键所在 .为企业针对不同的实际情况 ,进行科学的战略决策 ,提供了有益的借鉴 .     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．