用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

非线性l1 问题的光滑近似算法

利用“ ”函数的光滑近似函数和无约束优化方法给出非线性l1的一种算法．在适当的假设下，算法是全局收敛的．初步的数值试验结果表明算法的有效性．     

基于离散微粒群优化的物流配送车辆路径问题

提出一种求解物流配送车辆路径问题的离散微粒群优化算法。通过引入随机交换序、PMX算子使微粒群优化算法能够求解车辆路径问题这类离散组合优化问题。设计了求解车辆路径问题一种新的整数编码方案，并采用罚函数法处理约束条件。计算结果表明，该算法是解决车辆路径问题的有效方法。     

带软时间窗物流配送车辆路径问题的并行遗传算法

针对一般遗传算法在求解有时间窗车辆路径问题时初始种群的单一性,提出一种新的算法.该算法对不同的种群用不同的初始化方法--随机初始化法和构造初始化法,这种算法改变了过去那种种群内部的平衡.并将该算法所得结果与其他算法进行比较,表明该算法的合理性.     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

改进遗传算法及其在背包问题中的应用

介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性     

基于Petri网下的哲学家就餐问题的模拟与验证

哲学家就餐问题可以看作当应用程序中包含并发线程的执行时,处理共享资源合作的一个有代表性的问题,该问题是评价同步方法的一个测试标准.利用Petri 网的C/E系统来模拟哲学家就餐问题具有很好的实用背景,因为C/E系统下的条件事件集的发生可以用开关或者门电路来实现.通过采用C/E系统来完善哲学家就餐问题的模型,并给出一个可以允许外部条件来加以有选择控制的模型.     

基于综合赋权的风险型多属性决策方法

讨论了属性值是有限区间上的连续型随机变量的风险型多属性决策问题。首先,通过密度函数的变换,研究了风险决策矩阵的规范化问题。基于主客观赋权的思想,建立了一个确定综合权重的模型,并给出了求解此类问题的一种方法。最后,以属性值为区间数的多属性决策问题作为特殊情况,给出了实例。     

d维问题离散Green函数的几个估计

对于一般的d维二阶椭圆边值问题，首先证明了离散δ函数具有O（h^-d＋d/p）阶的L^p估计和O（h^-d-1,d/p）阶的W^1-p估计，然后得到了准Green函数的L^2估计，最后导出了离散Green函数的L^2,L^x和H^1估计。     

对独立学院教学管理工作若干问题的分析

本文从教育管理的角度分析了目前独立学院在教学计划、师资队伍、教学管理人员、教学质量评估与监控四个方面存在的问题 ,并进一步对这几方面工作改进的看法。