Closed circle DNA algorithm of change positive-weighted Hamilton circuit problem

Chain length of closed circle DNA is equal. The same closed circle DNA's position corresponds to different recognition sequence, and the same recognition sequence corresponds to different foreign DNA segment, so closed circle DNA computing model is generalized. For change positive-weighted Hamilton circuit problem, closed circle DNA algorithm is put forward. First, three groups of DNA encoding are encoded for all arcs, and deck groups are designed for all vertices. All possible solutions axe composed. Then, the feasible solutions axe filtered out by using group detect experiment, and the optimization solutions are obtained by using group insert experiment and electrophoresis experiment. Finally, all optimization solutions are found by using detect experiment. Complexity of algorithm is concluded and validity of DNA algorithm is explained by an example. Three dominances of the closed circle DNA algorithm are analyzed, and characteristics and dominances of group delete experiment axe discussed.     

A low order nonconforming anisotropic finite element approximation to parabolic problem

A low order nonconforming finite element is applied to the parabolic problem with anisotropic meshes. Both the semidiscrete and fully discrete forms are studied. Some superclose properties and superconvergence are obtained through some novel approaches and techniques. This research was supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No. 10671184.     

运行状态逐渐恶化的同类设备流维修管理模型

大量同类设备的维修问题具有广泛的应用背景,这样的设置具有运行状态逐渐恶化的性质。虽然有许多文献对这类设备维修问题进行研究,但很少文献在建模中联合考虑其他同类设备运行状态及维修资源有限的情况。Venkatesh等人在这方面进行了开拓性的工作。然而他们只是对一个简单的设备流维修管理问题(FMP)问题进行了研究,仍然存在不足。本文尝试将问题进行扩展,讨论了一类具有多个运作方和维修方的设备流维修优化问题。通过仿真实验,将设备流维修管理与传统的基于条件的设备维修管理进行了比较。结果显示,本文提出的设备流维修策略可以获得更多收益。     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

带时间窗车辆路径问题的粒子群算法

将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.     

局内封闭式车辆调度问题及其竞争策略

基于k-卡车问题和局内运输问题,提出了具有时间窗的局内封闭式车辆调度问题,建立了相关的模型,研究了当车辆数为1时该问题的竞争分析的有关结果,给出了三种不同的竞争策略,得到了相应的竞争比,并进行了理论证明.     

一类地面等待问题的离散时间系统求解方法

近年来，航空业迅速发展，空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一类目标机场容量随机的单机场地面等待问题，本文给出了问题的具体描述，建立了相应的离散事件系统模型，并在此基础上设计了求解模型的遗传算法，分析了模型的复杂度和相关参数的特性，最后对算法进行了仿真验证。结果表明，本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理，可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型，本文的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度，有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。     

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。     

对称型TSP下界的快速估算法

在数学推导和证明的基础上,给出了一个求解对称型TSP问题下界的快速算法,利用该算法求解了TSP标准问题库中部分对称型问题,给出了计算结果并与标准问题库中公布的最好解进行了比较,获得了令人满意的效果.     

解不确定型决策问题的投影寻踪方法

不确定型决策问题在系统工程理论与实践中具有重要意义 ,其益损值矩阵反映了该问题的复杂性和不确定性 ,同时也反映了决策者所面临的收益机会和损失机会的风险信息 ,目前常用方法利用益损值矩阵的信息都不充分 .指出求解该问题的实质 ,就是如何把益损值矩阵转换为压缩向量 ,该压缩向量的最大分量所对应的方案就是所求的最优方案 .为全面处理这种机会风险 ,提出了基于遗传算法的投影寻踪方法的新途径 .研究结果表明 ,根据益损值矩阵所反映的收益机会的风险与损失机会的风险的对比情况 ,投影寻踪方法既可积极地也可稳妥地选取最优方案 ,利用益损值矩阵的信息比常用方法充分 ,可根据决策者所面临的机会风险能进能退.