基于组合加权算术平均算子的组合预测方法

组合预测能有效结合单一预测模型的优势,有效提高预测的精度,文章在建立广义相对偏差组合预测权系数确定模型的基础上,给出广义相对误差组合预测权系数确定模型的遗传算法求解过程,最后给出基于组合加权算术平均算子的组合预测集结方法.     

长株潭城市群水资源承载力的实证研究

在界定水资源承载力概念的基础上,构建了长株潭城市群水资源承载能力的指标体系,采用基于遗传算法的投影寻踪聚类模型对长株潭城市群水资源承载能力进行了实证分析,提出了提高长株潭城市群水资源承载能力水平的几点应对措施。     

基于遗传算法的电动助力转向系统的μ鲁棒控制

电动助力转向系统是一个多输入输出非线性系统。本文首先对控制系统做动力学分析,建立动力学模型,在此基础上对系统设计一种基于遗传算法的μ综合方法,借用μ综合问题的常用D-K交替迭代算法,将定标矩阵D和控制器K作为遗传算法的解空间,以最大奇异值作为目标函数来获得最优控制器K,从而获得μ值判定设计控制器对系统有好的性能以及稳定性。     

基于实数编码加速遗传投影寻踪方法在物流供应商选择中的应用

针对第三方物流供应商评价指标数据的不确定性和高维性,为克服以往评价方法的不足,提出了综合评价的基于实数编码加速遗传投影寻踪方法。采用投影寻踪模型将高维数据投影到低维子空间上,并对数据结构进行分析;采用基于实数编码的加速遗传算法优化投影方向,克服了投影寻踪模型最佳投影方向难于寻找或容易陷入局部最优的问题;通过最佳投影方向来判断各评价指标对综合评价目标的影响程度和方向,得出投影指标值从大到小的排序。同时,对物流供应商做深入分析,将这一方法用于对低维数据（二级指标）进行评价排序,结果显示与综合评价基本一致,达到了对第三方物流供应商科学、准确的评价,可为企业正确选择物流供应商提供依据。     

非均匀分布式星载雷达栅瓣抑制技术研究

分布式星载雷达突破了单星雷达受功率孔径积的限制,具有更远的探测距离;突破了单星雷达受天线基线长度的限制,具有更窄的波束宽度,但是会产生较多的孔径干涉栅瓣.文中研究了一种分布式星载雷达的栅瓣抑制方法,该方法采用遗传算法来确定超稀疏的非均匀分布式星载雷达阵列的位置矢量,利用个体的实值编码提高了遗传算法的计算效率.＃在给定卫星阵列基线长度和卫星间最小间距约束的条件下,通过仿真实验验证了该方法抑制栅瓣的有效性.卫星个数越多,栅瓣抑制效果越好.随着小卫星技术的发展以及小卫星成本的降低,文中基于非均匀分布阵列的栅瓣抑制方法对小卫星的分布设计具有一定的参考价值.     

基于优化阵形的宽带相控阵多目标测向算法

针对电子侦察中宽带接收机的多目标检测问题,提出了一种基于非均匀阵型的宽带相控阵频域多目标测向的新技术,该技术基于优化所得的阵形实现频域的单快拍多目标测向算法,首先采用FFT测得频率,通过门限进行目标检测,然后基于所测频率进行空间谱估计,最后分析了多个独立信号、部分相关和完全相干信号时所提算法的性能.仿真结果和性能分析验证了该算法的有效性和可行性.     

基于期权合约的应急物资采购定价模型研究

应急物资的采购发生在未来某个时间,但是未来的采购价格是不确定的,政府和供应商都希望降低这种不确定性.文章考虑在应急物资的采购中引入期权合约,在签订期权合约和不签订合约两种情况下,分析供应商利润和政府成本的变化,建立应急物资采购定价模型,并运用遗传算法求解模型.结论表明,以期权合约的方式进行应急物资采购,不仅能够避免未来采购价格不确定性的影响,而且能够使供应商利润增加,政府采购成本减少,即期权机制是有效的.最后通过灵敏度分析,分析期权合约的有效期和无风险利率变化对期权价格参数的影响.     

基于支持向量机的中国股指期货回归预测研究

本文针对股指期货预测的特点,选择对股指期货指数有重要影响的相关指标,首次提出用支持向量机(SVM)方法对其进行回归预测,并用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化四种不同核函数的支持向量机,构建了八种不同的中国股指期货回归预测方案,用实证研究的方法对这八种方案的准确性和时效性进行了比较。实验结果表明粒子群算法优化的线性核函数支持向量机作为中国股指期货回归预测的模型,具有更好的预测效果。     

允许直达的混合轴辐式快递网络规划模型与算法研究

在快递企业的日常运营中,当两个城市之间的快递业务量达到一定规模之后会允许该城市对之间开展直达递送。但是这一规则通常仅在快递网络规划完成之后由相关子公司提请实施。为弥补这一实际规则的局部最优性缺陷,本论文将直达问题纳入网络规划决策,基于全局优化的视角构建了允许直达的混合轴幅式快递网络规划决策模型,设计了相应的求解流程,并对其中的指派关系决策构建了遗传算法。基于国内标杆企业的数值案例计算证明了该决策模型与求解方法的有效性,研究结果还说明,相对于纯轴辐式结构,允许直达的混合轴幅式网络结构有助于降低网络总成本,同时在直达线路上能够有效的降低迂回、提高服务时效性和服务水平。     

基于改进遗传算法的置换装配线调度问题研究

企业的置换装配线调度问题（Permutation Assembly-line Scheduling Problem,PASP）是一类典型的NP-hard型生产调度问题,是现代集成制造系统CIMS极为关心的问题。该问题可以具体描述为n个工件要在m台机器上加工,每个工件需要经过m道工序,每道工序要求不同的机器,这n个工件通过m台机器的顺序相同,它们在每台机器上的加工顺序也相同,问题的主要目标是找到n个工件在每台机器上的最优加工顺序,使得最大完工时间最小。由于PASP问题的NP-hard性质,本文使用遗传算法对其进行求解。尽管遗传算法常用以求解调度问题,但其选择与交叉机制易导致局部最优及收敛慢。因此,本文提出基于区块挖掘与重组的改进遗传算法用于求解置换装配线调度问题。首先通过关联规则挖掘出不同的优秀基因,然后将具有较优结果的基因组合为优势区块,产生具优势的人工解,并引入高收敛性的局部搜索方法,提高搜索到最优解的机会与收敛效率。本文以OR-Library中Taillard标准测试例来验证改进遗传算法的求解质量与效率,结果证明：本文所提算法与其它求解调度问题的现有5种知名算法相比,不仅收敛速度较快,同时求解质量优于它们。