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1.
运用广义线性量子变换理论 ,在位相空间中通过算子的代数运算求解外力含时的受迫谐振子 ,给出了演化算子、演化算子矩阵元和波函数的表示式 .  相似文献   
2.
建立了有柔性路径的FMS动态调度问题的模型.采用离线重调度的方法,提出一种结合离线重调度两种生成调度方式的方法来阐述FMS的有柔性路径动态调度问题.最后给出了该问题的遗传算法解决方法和计算示例.  相似文献   
3.
霍兰在复杂性系统科学方面提出复杂自适应系统(CAS)理论.他提出的涌现性理论对创新研究具有重要意义.对霍兰的科学思想渊源关系、遗传算法、CAS理论、涌现性方面的奠基性工作加以详细研究和评述,进而确立了霍兰在遗传算法、复杂性系统科学上的奠基性地位.  相似文献   
4.
量子纠缠的产生及其哲学意义   总被引:1,自引:0,他引:1  
量子纠缠是微观物质的根本性质,它以非定域方式存在。量子纠缠具有实在性、独立性与转移性,它可以创生,也可以消灭。量子纠缠是分离性与非分离性的统一,它意味着微观事物之间存在某种新的微观关联方式。本质上讲,量子纠缠是多子系统的量子系统中的一种非定域关联。  相似文献   
5.
阐述了将两类技术组合的一种方法:用L-systems和遗传算法CA获取一种改写表达式描述树叶模型。L-systems用于构造给定改写表达式,而GA用于改写表达式的适应参数。介绍了用目标函数实现真值参数替换方法,研究结果表明,提出的方法能产生可以接受的输出效果。  相似文献   
6.
本文分析了传统FAGM(1,1)模型建模过程中存在的误差,提出了一种基于Simpson公式改进的FAGM(1,1)模型。首先,基于分数阶累加生成算子和分数阶累减生成算子建立分数阶FAGM(1,1)模型。其次,利用Simpson积分公式对FAGM(1,1)模型的背景值进行改进,建立SFAGM(1,1)模型。进一步,应用遗传算法确定SFAGM(1,1)模型的最优阶数以提高模型的预测精度。最后,以中国人均GDP为例,对比分析GM(1,1)模型、Simpson改进的GM(1,1)模型(SGM(1,1))、FAGM(1,1)模型、SFAGM(1,1)模型的模拟结果,并对"十三五"时期的人均GDP进行预测,其结果表明SFAGM(1,1)模型比GM(1,1)、SGM(1,1)、FAGM(1,1)在人均GDP的预测方面有更高的精度,"十三五"期间人均GDP年平均增长率为10.64%,到2020年达到83146.97元,是2010年人均GDP的2.69倍,以2010年的人均GDP为基准,到2020年将能够实现翻一番的目标。  相似文献   
7.
考虑多种安全设置策略的物流网络的选址-库存问题,不仅是选址、订货、运输和库存的集成优化,还需要考虑多种不同的安全库存设置和转运策略。因此,本文深入讨论了二级物流网络中的六种安全库存设置策略,构建了六种考虑不同安全库存设置的选址-库存模型。在考虑集中设置安全库存时,集中安全库存需要通过转载运输实现,因此需要将转载运输成本引入选址-库存模型之中,使新的选址-库存模型更加科学合理。另外,针对六种新的选址-库存模型,提出了基于个体成本差异分配的遗传算法,迭代搜索选址、分配、库存设置策略的优化组合。最后,通过数据实验验证了模型的有效性:(1)安全库存与转载运输之间存在此消彼长的背反关系;(2)安全库存设置和转载运输策略对总成本的影响取决于两种费率权重情况。本文的研究可以为二级物流网络的选址、订货和安全库存策略集成优化决策提供参考依据。  相似文献   
8.
本文在考虑延期支付的情况下构建了二级供应链关于易逝品的最优订货决策模型,其中供应链由单个供应商和多个面临资金约束的零售商组成。在不允许缺货的情况下,供应商为零售商提供延迟支付来缓解零售商的资金压力,同时零售商对产品的定价将随易逝品的价值变质而变化。本文利用遗传算法对模型进行了算例分析,同时对模型中的相关参数进行了敏感性分析。结果表明,延迟支付能够提高供应链总利润并降低风险,从而有利于供应链整体效益的提高。在延期支付条件下,供应链各成员获得的收益增量存在较大差距,其中供应商能够获得更多收益。最后,通过敏感性分析,我们还发现产量及易逝品保质期的变动会对供应链整体利润产生不同程度的影响。  相似文献   
9.
10.
区域产品分类与选择是区域经济发展中最重要和最基础的工作.在产品选择与分类时,需要确定指标权系数和分类阈值等参数,这在实际应用中是比较困难的.针对这种情况,提出了一种信息不完全确定的区域产品模糊区间聚类方法.该方法构建了指标权系数信息不完全确定的最优模糊区间聚类模型,利用遗传算法和改进的FCM算法联合求解所得优化模型,得到指标权系数、最优聚类中心和最优划分,进而确定各产品所属类别.最后将该方法应用于某区域的产品分类和主导产品的确定中,实例计算说明该方法的可行性和有效性.  相似文献   
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