遗传算法在资源均衡问题中的应用

本文研究网络计划工期固定、资源均衡问题的遗传算子设计,编制了基于遗传算法的优化程序,并用于施工实践,显示了优于Microsoft Project的优化效果.     

多模式项目支付进度安排的优化模型及求解

研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度安排问题,目的是寻求使项目收益最大化的支付进度包括支付事件,支付量以及与之相联系的活动执行模式和事件实现时间的安排.在对所研究问题进行界定的基础上,分别从承包商和业主两个角度构建了问题的非线性混合整数规划优化模型,并设计了由满意支付事件集合搜索模块和满意事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式求解算法.借助一个算例对研究进行了说明,结果表明:业主和承包商对支付进度安排的偏好差异明显;承包商的收益随着支付次数和支付比例的增加而上升,而业主正好相反;双方的收益均与折现率呈显著的负相关关系.     

基于遗传算法的约束性多TSP问题及其应用

针对一类具有约束条件的汽车调度问题 ,提出了约束性的多重 TSP(CMTSP)问题及其模型 ,给出了一种遗传算法解法。对比实验结果表明 :遗传算法具有比启发式算法更好的结果。     

高校武术课教学改革探索

通过对高校武术普修课的教学方法的研究和探索，阐述了武术教学的方法和手段，使学生能尽快掌握武术动作。     

口传身授教学法在舞蹈教学中的重要性

随着时代的发展,我们的教学方法也面临着新的改革。因为舞蹈教学的特殊性,所以长期以来一直以“口传身授式”教学法为一种重要的教学方式。教育界批评“注入式教学法”(填鸭式教学法),提倡“启发     

一种信赖域遗传算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。     

非满载车辆调度问题的遗传算法

非满载车辆调度问题是车辆调度问题中的一个基本问题，由于它是一个典型的NP难题，传统方法的求解结果往往不能令人满意。本文采用最大保留交叉、交叉率和变异率自适应变换等技术，设计了基于自然数编码的遗传算法，用于求解非满载车辆调度问题，在实验分析中获得了较好的结果。     

结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法

为提升物流中心选址方法的普适性和选址结果的科学性，提出一种结合模糊综合判定和改进遗传算法的二阶段物流中心选址方法。第一阶段采用模糊综合判定法考虑众多定性因素如交通运输、配套设施、自然环境等对候选物流中心进行综合评价，初步筛选出一部分优质备选中心进入下一阶段定量选择。第二阶段则以成本最小和效益最大为目标，对初筛的优质备选中心建立数学模型，采用改进遗传算法对模型进行求解得到最终的选址方案。通过算例验证，该方法相较于传统选址方法具有更高的完备性和普适性，合理化照顾到了各种因素对选址结果的影响，有效提升了选址结果的科学性和可行性。     

注重能力培养创新教学方法：改进会计实务教学的几点思考

市场经济条件下，会计实务教学应体现先进性、实用性和高效性，大力提倡启发式教学，建立统计模拟实习考核体系，促进实践性教学由“弹缍”变“刚性”。