一种再制造物流网络设施定位优化方法

针对包含正向和逆向的再制造物流网络,提出一种由3种设施组成的2层物流设施定位优化方法,并给出0-1整数规划模型.基于遗传算法的全局搜索能力,全面考虑了正向流和逆向流及其它们之间的相互约束处理,避免了传统拉格朗日启发式算法中求上下限的繁琐计算过程.仿真实验表明提出方法的有效性.     

基于卡尔曼滤波的二次型神经网络学习算法及收敛性分析

提出了二次型多层前馈神经网络的卡尔曼滤波学习算法,并证明了该算法的收敛性。与文献［２,３］中的学习算法和经典的误差反向传播学习算法相比,新的学习算法具有更快的学习速度、良好的泛化能力,并且对学习率有很好的鲁棒性,不容易陷入局部极小点。仿真实验结果表明了新算法的有效性。     

基于遗传算法的模糊神经控制及其应用

将遗传算法和模糊神经网络结合起来,提出一类智能控制方案。仿真实验和实际温控表明,这类智能控制器可改善具有时变、非线性及大纯滞后系统的控制品质,其性能优于一般模糊控制。     

变采样周期PI控制算法的仿真研究

使用ＭＡＴＬＡＢ中的ＳＩＭＵＬＩＮＫ仿真工具对变采样周期的全数字化直流调速系统的ＰＩ控制算法进行了仿真研究,并提出了变采样周期的ＰＩ控制新算法,应用此算法设计的直流调速系统具有良好的性能     

一种用于加速器腔设计的自适应遗传算法

提出一种用于加速器腔设计的遗传算法,该算法具有自适应性,即能根据基因的约束条件自动调整演化过程中的染色体,使染色体仍属于同一类型的腔结构。     

对LZW算法的改进及其在图象无损压缩中的应用

由于以往对ＬＺＷ无损压缩算法的研究多是基于平稳遍历的信源这一假设,而实际的信源多为局部平稳,在此情况下,原ＬＺＷ算法存在的不足在很大程度上限制了其最终压缩比的提高．据此,提出了采用双串表自适应更新机制以取代原算法中的单一串表机制,能较好地适应一般信源的局部平稳性,实际的编码效率测试曲线显示出改进的算法较原算法在压缩比上有很大提高．在对四幅医学图象的无损压缩实验中,均取得了优于ＪＰＥＧ的压缩比．     

On-Line Scheduling with Rejection on Identical Parallel Machines

In this paper, we consider the on-line scheduling of unit time jobs with rejection on rn identical parallel machines. The objective is to minimize the total completion time of the accepted jobs plus the total penalty of the rejected jobs. We give an on-line algorithm for the problem with competitive ratio 1/2 （2 ＋√3） ≈ 1.86602.     

模式间相互影响时估计O-D需求的双层规划模型及求解算法

考虑各种交通模式间的相互影响 ,利用多模式均衡配流的变分不等式模型 ,建立了拥挤条件下多模式 O-D需求估计问题的双层规划模型 .并在对多模式均衡配流变分不等式模型进行灵敏度分析的基础上 ,给出了关于此类双层规划模型的基于灵敏度分析的求解算法 .最后进行了数值试验.     

有限资源能力下的供需问题研究

将 JIT思想引入供需链管理中 ,建立了具有供应能力、运输能力约束的极小化产品成本费用总额的供需问题计划模型 ,并利用易于求解的线性规划模型 ,提出了一个有效的启发式算法 .该算法可以在多种资源能力平衡的前提下 ,找到较优的供应计划.     

求解多目标作业排序问题的遗传算法

利用联合进化遗传算法 ( CEGA)建立了求解多目标排序问题的一般框架 ,采用目标权衡分析诱导出决策人的偏好关系 ,并将其引入求解过程 ,以确定满意排序 ,在搜索寻优过程中 ,将启发式与遗传算法相结合 ,以提高搜索效率 .最后 ,利用该算法框架求解了一个含调整时间的一般 Job Shop排序问题 ,以表明算法的有效性.