论文研究基于模式转换改进的遗传算法的研究 .pdf

概要分析了影响应用程序服务水平的两个方面因素;重点综述了基于非线性目标规划算法的,通过调整系统服务资源分配来进行性能优化建模方法,并给出算例验证其算法可行性;最后讨论了该模型目前仍存在的问题、改进的思

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题,使物流系统总成本达到最小,在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题,提出了一种结合模

从降低整车厂采购费用和提高零部件供应商服务质量两个效益背反的因素出发，利用双层规划的博弈特点建立模型对汽车零部件供应商选择问题进行定量分析，其中上层规划以整车厂采购总费用最小为目标，下层规划以供应商的

遗传算法是一种比较成熟的智能算法，一般通过改进遗传算法的算子达到提高算法性能的目的。提出一种改进的遗传算法，遗传算子是基于近邻选择策略设计的，另外还对评估函数、种群多样性以及保留精英算子等方面对遗传算

NoC映射是NoC设计中的重要步骤，映射结果的优劣对NoC的QoS约束和通信功耗有着很大的影响。提出一种采用云自适应遗传算法实现NoC映射的方案，该算法利用云模型对传统遗传算法加以改进，以此新方法自动

针对当前机场逐步实行车辆“油改电”的大背景，研究了在今后机场全面推行电动特种车辆的情况下，机场充电桩的布局规划问题。建立了以充电桩管理和建设费用、电动特种车辆路上运行费用及充电等待费用最小为目标函数的

提出了在多物资、多车型特征的应急物资分层调度情况下求解调度系统中各运输工具具体调度方案的算法。该算法以系统调度任务完成时间最小为目标，基于遗传算法采用整体联动的求解思想。实际应用中的调度问题往往具有层

论文调查了国内外基于数据挖掘技术的人口数据预测模型。根据预测目的不同对这些模型进行了分类比较，在此基础上综合各模型的优缺点，对今后的研究工作做了进一步展望。

针对传统遗传算法易于陷入局部最优解，性能不稳定的问题，提出了一种基于协同进化的自适应遗传算法（CEAGA）。在协同进化的两层框架模型的基础上，引入一个自适应的变异策略，改进了协同进化遗传算法中的局部进

为了解决单一神经网络模型很难满足股票预测建模要求的问题，提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简方法和神经网络相结合的预测模型。在该模型中，改进了自适应性遗传算法的交叉算子与变异算子。基于该遗传算法的粗糙