遗传算法在高校排课中的应用

随着我国高等教育的发展,各高校都力争在有限的资源下,更为有效地提高教育教学质量,在这个过程中合理地安排培养方案中的课程是一个非常重要的环节,因为这个环节包括教师、学生、教室三个方面的合理应用,本文通过研究高校排课的具体环节和所遇到的问题,针对教室安排、冲突判断和时间设定三个方面来设定遗传算法的参数,利用遗传算法对种群进行初始化和进化,寻找最佳的排课结果,并对算法进行仿真验证,结果表明,遗传算法可以应用在高校智能排课当中。     

基于随机p-鲁棒优化的国家血液战略储备库选址-库存模型

以往的救灾实践对建立国家血液战略储备体系提出了迫切要求。国家血液战略储备库的建设问题亟待解决。由于血液产品特性以及应急血液保障特性的存在，使得国家血液战略储备库的选址决策具有一定的复杂性。本文将问题定位为选址-库存问题。首先，以应急条件下血液保障及时度最高为目标，构建了一个不确定环境下考虑多情景、多血型、多阶段、带提前期、有容量限制、日常随机需求、有预算约束及协同定位的国家血液战略储备库选址-库存模型。同时，为了规避应急条件下的不确定风险，进一步构建了国家血液战略储备库选址-库存问题的随机p-鲁棒优化模型。该模型为离散非线性混合整数规划模型，难以快速精确求解。故基于模型性质，设计了相应的遗传算法。最后，设计了两组算例验证模型与算法的有效性。其中，第1组算例基于我国大陆地区31个省级血液中心与省级行政区的数据，并根据不同预算值给出6个算例，得到了国家血液战略储备库的选址-库存决策方案。第2组算例为6个不同规模的模拟算例，用来测试不同规模下的算法性能。算例结果表明：遗传算法的性能更好；鲁棒解与确定性模型最优值相差不大（最大差距≤1.08%），可降低不确定性导致的风险。实践中，可对本文所建模型稍作改进，应用于具有类似特征的易腐品（药品、粮食等）应急物资储备库选址-库存决策。     

零售4.0时代先行发货问题的大数据分析

在零售4.0时代，渠道的多样化不仅丰富了数据源，还能迅速生成大量数据，需要通过分析大数据，为决策提取有意义的信息，通过分析先行发货的重要性，提出了一种基于遗传算法（GA）的优化模型，预测顾客何时购买，然后在顾客线下单前将产品运送到距顾客最近的配送中心，解决先行发货中存在的问题。研究认为，需要先部署云计算来存储所有渠道生成的大数据，再应用基于集群的关联规则挖掘研究顾客的购买行为，根据“如果-那么”预测规则预测未来的采购情况，最后利用修正的遗传算法生成最优的先行发货计划；这种遗传算法考虑了其在运输成本和运输距离之外，还有预测规则的置信度，利用大量的数值实验权衡了先行发货中的不同因素，验证了模型的最优可靠性     

基于遗传算法的装备采购决策优化研究

在装备采购中，由于需求单位地域分布和担负的任务各不相同，对装备的品种、数量、时限要求也就不一样，如何使装备采购科学化、合理化，是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题。在综合考虑装备采购各项因素的基础上，构建多约束条件下的多目标模糊指派模型，提出了基于遗传算法的解决方案，最后通过案例进行仿真实验，验证该算法的可行性和有效性，解决了采用传统优化方法难以解决的装备采购优化决策问题。     

远海岛礁冷链物流体系优化模型及其集成算法

为研究远海岛礁渔获冷链物流的运行方案，本文选择了岛礁冷库储存中转和海上直接收购等两种不同的渔获运输方式，同时考虑了中转冷库选址、中转运输和直接收购船舶配备、航线配置、在渔场停留时间和渔获运输损耗等诸多复杂问题，构建了远海冷链物流体系组合优化模型。求解时，提出了一种以遗传算法（GA）为外部框架，以改进的模拟植物生长算法（PGSA）为内部模块，通过信息传递实现内外连接交互的集成算法。最后，以我国南海远海岛礁及渔场为实例进行分析，取得了较好效果。通过与传统遗传算法对比，本文优化结果、稳定性及计算速度等均有明显提高，从而证明了本文所建模型与算法的合理性和有效性。     

遗传算法在桥梁有限元模型修正中的应用

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,在自动控制、图像处理等方面有着广泛的应用,本文将遗传算法应用于桥梁有限元模型修正,并与L-M算法的优化结果进行对比,二者优化结果基本一致,并总结出遗传算法与L-M算法在桥梁有限元模型修正中的优缺点。     

关于对可转换债券融资发行范围的确定研究

可转换债券的双重属性以及企业生产经营状况使可转换债券融资具有很大的不确定性,最终导致不同的结果,结果的不同将影响企业进行融资决策中资本结构的制定,因而需要对可转换债券发行范围进行确定。完全转股和回售是企业经营状况良好和极差两种极端情况下可转债融资所产生的结果,此两种结果决定了可转换债券发行范围的上下限,将完全转股结果下所求得的最优融资资本结构作为可转债发行范围的上限,回售情况下得到的最优融资资本结构作为发行下限,从而得到可转换债券发行范围。最后利用基于随机模拟的遗传算法对融资决策模型进行求解,并通过算例解释了算法的有效性。     

基于遗传算法的模糊决策树在软件估算中的研究

本文以软件估算为核心，运用模糊决策树和遗传算法，设计估算步骤，建立评估模型，利用历史数据对其中的因子参数进行校正调整，基于ID3算法的模糊决策树，确定遗传算法优化模糊决策树的α、β两个参数，进而对新项目进行估算，对提高软件可靠性提供了有效方法，值得参考。     

港口与泊位协同调度优化模型构建

在港口泊位调度中,单港口多泊位调度仍存在极大局限性,而在港口集群联动模式下,对多港口多泊位进行船舶的联合调度将实现港口资源的最优化配置.文章针对港口集群联动模式下的泊位调度问题,建立了以船舶总在港时间最小化为目标的港口与泊位协同调度优化模型,提出了基于改进单亲遗传和局部重调度相结合的优化算法,对模型进行了求解,并以国内某港多港口集装箱码头联动调度为算例进行了实证分析.结果表明,改进算法在搜索全局最优解时具有较快的收敛速度,较好地提高了港口利用率.