基于遗传算法的复杂平面曲线轮廓度误差评定

针对不规则曲线轮廓度误差评定中存在的问题,提出了一种基于非均匀有理B样条(NURBS)插值与遗传算法相结合的复杂曲线轮廓度评定方法,对离散数据点表示的理论轮廓进行3次NURBS插值反算控制点,建立了理论轮廓曲线的数学模型;采用实数编码的遗传算法求解测量点与理论轮廓曲线位置偏差,消除了由于位置偏差引起的轮廓度评定的不精确问题;阐述了测量点到理论轮廓最短距离的求解算法和步骤。实验结果表明该方法能够快速获得较好的误差评定结果。     

二维不平衡指派问题模型及其求解

文章通过界定二维指派及不平衡指派问题,针对运输换装过程中货物批数和车辆数不等的情况,建立了二维不平衡指派问题的优化模型,给出了遗传算法进行求解的方法。     

中小企业虚拟经营伙伴选择及遗传算法的运用

中小企业选择虚拟经营企业模式,以克服自身存在的资源有限、研发能力不足等发展局限在虚拟经营企业建立过程中,伙伴选择是个难题。本文结合中小企业特点,阐述中小企业虚拟经营合作伙伴选择的目标原则,给出中小企业虚拟伙伴选择相容性函数,并对伙伴选择的遗传算法做一般性描述。     

求解作业车间调度问题的一种自适应遗传算法

针对作业车间调度问题,提出了最小化空闲时间的处理过程及其变异算子,设计了一种自适应遗传算法.该算法根据个体的特征确定交叉和变异次数,并根据种群特征不断修正种群.经典的调度基准问题测试表明:自适应措施能够有效保持种群的多样性,可以采用非常小的种群规模;最小化空闲时间的变异算子缩小了算法的搜索空间,大大提高了搜索效率.     

一种改进的遗传算法进化有限状态机

提出了一种改进的遗传算法,针对有限状态机中输出矢量与状态转移相关的特性,将配置有限状态机的染色体分解为状态转移基因和输出矢量基因进行分阶段的进化实验。实验结果表明同传统的进化算法相比,这种分阶段进化的遗传算法降低了有限状态机进化过程中的复杂度,有效地提高了进化性能。     

基于ES模型的供应链系统风险度量

为了在应对供应链风险的过程中,及时做出正确的决策,文章将期望损失方法引入,建立了供应链风险度量模型;提出供应链收益最大同时风险损失最小的双目标函数,建立双层规划模型,并运用遗传算法进行求解。可以看到,这种基于期望损失方法的双层规划模型,对供应链风险应对决策的确定是切实有效的。     

供应链二级分销网络的优化研究

在综合考虑各种费用要素的基础上,提出了供应链二级分销网络优化模型,该模型属于一类选址-分配问题,文章采用遗传算法对其进行求解,从中选出预建立的分销中心,然后采用蚂蚁算法对建立起的二级网络优化运输路线,从而使得总成本更小,文章中用具体的例子进行了仿真,验证了优化模型的正确性和算法的有效性。     

安徽省市域经济增长质量动态模糊综合评价——基于改进的AHP-FCE集成模型

基于评价指标提供的信息和运用改进的AHP-FCE集成模型对2002—2011年间安徽省各市经济增长质量进行了动态模糊综合评价。从构建的描述经济增长质量5个维度的指标体系中选取了8个代表性指标,建立模糊关系矩阵并优化生成客观权重,由模糊合成运算得到动态综合评价结果。通过各市经济增长质量动态综合评价值、最大序差和影响因素分析,显示出安徽省市域经济增长质量在10年间的动态变化轨迹和区域性差异,只有个别城市处于经济增长质量的核心区域,更多的城市则处于经济增长质量的＂跳跃＂区域,经济增长质量的各维度发展程度不均衡。     

遗传算法在储货型生产企业制定生产计划中的应用

本文通过对储货型生产企业的生产计划建立多目标规划模型,然后使用遗传算法来解决此类问题。在需求的预测上,本文通过Monte Carlo方法模拟得到需求量更具合理性,并应用此方法将利润、成本和机会损失的统计量作为适应值函数。本文还给出了不同个体多个目标的比较策略,力求在利润最大化,成本和机会损失最小化的前提下,为决策者提供多种不同策略的选择方案。这有利于决策者做出最有利于企业的决定。最后根据数值实验,可以看到边界初始化的效果要好于均匀初始化。