多项目人力资源调度实证研究

针对某公寓大修项目,建立有关人力资源约束下的多项目进度管理问题混合整数规划模型。其中考虑了多种约束,如项目对人员能力、水平的不同要求,而人员又具有多种能力及水平;目标为满足约束的条件下总成本最小化,其中包含按时间计费的工资,和福利等的固定费用。为了简化计算,采用列生成法把复杂的多项目模型分解为一个主问题和多个子问题并协调主问题和子问题求解。同时由于子问题的复杂性难以精确求解,采用启发式算法求解:首先由基于优先原则的启发式方法给出问题的初始解,再由遗传算法寻优。最后通过该实际案例的应用,表明此方法能够快速有效的解决实际问题,给决策者提供信息,帮助指导实践。     

基于卓越绩效模式的供应链质量成本优化研究

本文以供应链质量成本为主要研究对象,分析归纳供应链质量成本研究现状,结合卓越绩效模式方法,提出质量成本核算体系,建立基于卓越绩效模式的供应链质量成本模型。通过一个应用案例,采用遗传算法求解,证明该方法使供应链成本得到了优化。     

基于神经网络和遗传算法的压力机调节螺杆优化设计

强度和质量是压力机调节螺杆主要性能指标。将神经网络和遗传算法结合起来,可以很好地对调节螺杆结构进行多目标优化设计。文章首先建立了调节螺杆有限元分析模型,然后应用正交试验方法对神经网络的训练样本进行试验安排,并建立出设计参数与最大应力、质量映射关系的神经网络模型。利用遗传算法对该神经网络模型进行全局寻优,得到调节螺杆的最优结构参数。     

基于联合配送的开放式动态车辆路径问题及算法研究

针对跨区域多配送中心多车型开放式动态联合配送问题,通过引入时间轴概念将动态问题转化为静态问题,建立考虑车载率的开放式车辆路径模型,提出多配送中心问题的整体算法和多车型的使用原则,强化物流资源整合和跨区域路径整体优化.利用云模型中云滴的随机性与稳定倾向性,改进遗传算法中交叉与变异概率的设置方式,采取“初始优化+实时优化”的两阶段求解策略,对开放式动态车辆路径问题进行实时再优化.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

遗传算法求解TSP问题

有效解决TSP问题在实际应用上有很高的价值,而且TSP问题由于其典型性已经成为各种启发式的搜索优化算法的间接比较标准,遗传算法就是一种比较经典的启发式算法。文章介绍了TSP问题和遗传算法的基本原理以及特点;针对解决TSP问题,论述了遗传算法在编码表示和遗传操作算子等方面的应用情况。     

炼钢连铸生产调度问题的两阶段遗传算法

将炼钢连铸生产过程抽象为混合流水车间,建立了0-1型混合整数线性规划调度模型。模型将严格连续浇注作为等式约束,并通过分段惩罚来平衡炉次的驻留时间。在对模型进行Benders分解的基础上,提出了将GA与LP结合的两阶段遗传算法。在算法设计中,提出了一种新的染色体编码来表示炉次设备指派与排序方案,给出了相应的遗传操作方法。算法的第一阶段通过最小化设备析取冲突来寻找高质量的种群,第二阶段通过求解线性规划模型来指导遗传算法的迭代过程。基于生产实际数据的仿真实验表明,该算法能够有效求解炼钢连铸生产调度问题。     

多车场集送一体化车辆调度问题及其遗传算法研究

针对物流配送中的多车场一体化车辆调度问题提出了智能处理方法,采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束。并且根据具体约束情况设计了改进的遗传算法,采用了动态染色体、改进的交叉和变异法、内部扰动和外部扰动等技术,提高了遗传算法的优化效率和优化效果。介绍了此算法的原理,给出了具有一个代表性算例试验结果和结果分析。试验结果表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的多车场一体化车辆调度问题的有效性。     

感应电机的智能控制及其DSP实现研究

在分析感应电机数学模型的基础上,提出了一种基于免疫遗传算法（IGA）的递归模糊神经网络（RFNN）控制器的设计方法,并应用于交流感应电机双闭环矢量控制系统中的转速控制器中,对感应电机实现精确的速度控制。为满足控制运算实时性的要求,采用高速数字信号处理器（DSP）作为速度控制与运算单元,成功完成了递归模糊神经网络控制器的DSP实现。实验结果验证了该控制器的可行性。     

基于适度财务指标和遗传算法的财务危机预测模型研究

以往进行财务危机预测主要使用统计方法建模,迄今尚未见到因考虑财务指标的适度性而建立遗传算法模型的中外文献。适度财务指标是指该指标在某个区间内公司才是健康的,过大或过小则公司发生财务危机的可能性都较大。故以中国上市公司数据为样本,建立了基于适度财务指标和遗传算法的创新型财务危机预测模型,结果显示该类模型具有较高的预测准确率。