一种改进的万有引力搜索算法——TSP问题为例

本文旨在找到一种改进的万有引力搜索算法,快速准确解决组合优化问题,以最小旅行距离为目标的经典商人旅行问题为例,使用实数编码,并将连续数值区间的位置变量映射到离散的组合排序,即可行的旅行方案;为了有效地避免算法陷入局部最优解,使用模拟退火算法进行局部扩展搜索,进一步提高解的质量;最后通过仿真对比,得出结合模拟退火算法的万有引力搜索算法具有收敛速度快,精度高的特点这一结论。     

基于混合遗传模拟退火算法的空调冷冻水系统优化

根据中央空调水系统中冷水机组和冷冻水泵的性能曲线,建立了描述中央空调冷冻水循环系统特性的优化数学模型。并以遗传算法为主,融入模拟退火算法,设计出了一种混合遗传模拟退火算法。利用该算法设计中央空调冷冻水循环系统的优化控制方案,使其在一定的负荷下达到最小能量消耗。同时,将遗传算法控制方案与混合遗传模拟退火算法控制方案进行比较,用以说明混合遗传模拟退火算法优化控制的相关优越性。     

改进的遗传算法在TSP中的应用

分析了遗传算法和模拟算法的主要优缺点,提出一种用于求解旅行商问题（TSP）的改进遗传算法,该算法有效地将遗传算法和模拟退火算法相结合,在很大程度上缩短了算法的搜索时间;利用MATLAB对多种TSP问题进行仿真研究,实验结果证明了改进的遗传算法的有效性。     

ABC法与数学规划相结合对供应商选择问题的研究

本文提出91作业成本法(ABC法)与数学规划相结合的方法来解决供应商评价和选择的决策问题。首先简要回顾了已有的对供应商评价和选择问题的研究，然后构建了供应商选择的步骤模型，并用一个案例进行了说明。     

智能计算在网络入侵检测中的应用研究

研究了基于遗传算法和差分进化计算的入侵检测系统中的特征选择技术,差分进化计算在变异过程中并未考虑到适应度大的个体,同时存在过早收敛问题,而遗传算法需要很多的迭代次数才能收敛.针对以上缺点,结合模拟退火算法对差分进化的变异过程进行改进,同时设计合理的适应度函数,使得该算法收敛于最优特征子集.经过Lincoln实验室入侵检测系统评估数据集合MIT' 1998测试,改进算法与差分进化算法和遗传算法相比,具有良好的收敛性能,并且收敛特性稳定.     

网络外部性下链与链竞争纵向联盟和收益共享合同

基于网络外部性环境,本文构建了链与链数量竞争模型,识别了纵向联盟的形成机制,给出了供应链联盟中零售商收益共享比例的选择范围,分析了网络外部性强度系数和供应链数量竞争强度对收益共享比例范围的影响。研究表明:网络外部性强度较弱地影响竞争强度时,纵向联盟的收益共享合同能够实现零售商和供应商收益的改进;当网络外部性强度强烈地影响竞争强度时纵向联盟失效。     

一种改进的遗传模拟退火算法

遗传算法有早熟和局部搜索能力弱的缺点,而模拟退火算法没有较好的全局搜索效率。引入了一个新的选择机制来改进模拟遗传退火算法,使速度得到了提高并且可以避免早熟等缺陷。     

云计算下的一种改进的聚类算法的研究

伴随着数据库技术以及海量数据不断产生,如何最大限度的挖掘数据成为了目前云计算下环境下的研究热点,本文首先分析了云计算下的聚类算法存在的不足,其次,将模拟退火算法和遗传算法运用到聚类分析中,依靠模拟退火算法的良好局部搜索能力和遗传算法的全局搜索能力,构造矢量量化器,提高聚类的效果。通过仿真实验说明,本文算法在标准效率,加速比和扩展效率方面都具有明显的提高。     

供应商选择的多层次灰色评价

为了对供应商进行行之有效的评估,选择出最优供应商,与之结成战略联盟伙伴关系,建立了供应商评价体系,应用多层次灰色评价方法,对供应商进行综合评价,从而选择出合适的供应商。研究结果表明,这种方法在实际中,具有可行性和可操作性。     

图书供应商选择的一种多属性群决策方法

针对图书馆如何合理地选择优质的图书供应商进行研究。首先阐述选择图书供应商的标准，给出一套具体的评价指标体系。然后建立同时考虑多个指标（多属性）。多个决策者共同进行供应商选择（群决策）的数学模型。最后以一个实例说明模型的应用。此方法可应用于图书采购招标或其他采购方式中，提高供应商选择的有效性。为提高采访质量奠定基础。     

模拟退火算法优化无线传感器网络路由技术

由于模拟退火算法具有全局快速收敛优点,同时利用遗传算法优化模拟退火算法,加快模拟退火算法收敛速度,使其达到具有很强的全局搜索能力,最后对WSN路由优化问题求解.实验表明,本文方法有效地提高了节点能量利用效率.     

基于模拟退火遗传算法的我国创新型大企业的构建研究

针对构建中选择子企业的实际需要,提出改进的模拟退火遗传算法,引入倒位算子代替交叉操作,建立了企业间协同系数矩阵和相应的适应度函数,来提高算法的有效性.     

一种改进的遗传模拟退火算法

遗传算法有早熟和局部搜索能力弱的缺点，而模拟退火算法没有较好的全局搜索效率。引入了一个新的选择机制来改进模拟遗传退火算法，使速度得到了提高并且可以避免早熟等缺陷。     

信道分配问题中最优化算法的研究

文章在讨论神经元网络、模拟退火算法和遗传算法的基础上,重点探讨了这三种最优化算法在信道分配问题中的应用.     

供应商选择群决策模型及应用

采用定性与定量相结合的方法,对图书馆如何合理地选择优质的图书供应商进行研究,提出供应商评价与选择的指标体系,建立基于序数法的个体独自评价法的多准则群决策模型,给出一个应用实例.此方法可用于图书采购招标或其他采购方式中,有利于提高供应商选择的有效性,为提高采访质量奠定基础.     

广义遗传算法的数学结构

广义遗传算法以Morgan的基因理论及Eldridge与Go uld的间断平衡理论为依据,同时融合了Mayr的边缘物种形成理论和Bertalanffy一般系统理 论的一些思想,这是其在生物学原理上优于经典遗传算法的本质所在。本文对经典遗传算法 和模拟退火算法的数学基础进行了系统的分析,指出其效率低的原因所在,在此基础上,重 点阐述了广义遗传算法的数学结构,对该算法的全局收敛性进行了证明。     

基于TSP问题的远航程无人水下航行器路径规划研究

针对远航程无人水下航行器的路径规划问题,本文提出了一种基于旅行商(TSP)问题的路径规划的新方法。阐述了TSP问题的基本原理,并采用了模拟退火算法和遗传算法进行了仿真研究,获得较好的仿真结果。     

浅谈遗传算法及其部分改进算法

遗传算法广泛应用于函数寻优、组合寻优等方面,同时算法设计灵活易实现,但具有易早熟收敛的缺点。本文简单阐述遗传算法工作原理,分析其易早熟收敛的原因,最后介绍了两种改进算法——多种群遗传算法、模拟退火遗传算法,并分析两种算法在避免早熟收敛上的原理及效果。     

图书供应商选择的语言多屙幽咩决策模型

研究了属性权重为实数、属性值为语言的图书供应商选择群决策问题,利用EWAA算子和LHA算子对语言决策信息进行加权集结,进而对供应商进行排序和择优,并以一个实例说明该模型。     

基于语言型多属性群决策的图书供应商选择

设计了基于离差最大化的语言型多属性群决策方法求解图书供应商选择模型,该方法对图书供应商选择具有实用性和有效性。