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研究了一种新的生产调度问题的优化问题，针对这种新的调度模式，设计了一种两层遗传算法进行优化求解。算法采用了上下两层共同进化，上层遗传算法优化产品生产过程中每类产品对应每台设备所生产的物料类型的分配，下

针对约束优化问题，提出了一种融合粒子群的教与学算法。算法采用了一种自适应的教学因子，使得算法的搜索性能可以自适应地调整。引入了自我学习和相互学习的学习模式，使得信息交流更加多样化，增强了算法的全局搜索

论文研究-粮食产后系统的GAMS仿真与优化.pdf,  分析了粮食产后系统综合评估指标的层次结构 ,应用 GAMS仿真优化方法 ,对浙江省三种典型的粮食产后处理模式进行了综合评估与分析 ,得出了评估指

针对Apriori算法对数据库的扫描次数过多、系统的I/O负载大和产生大量的无关中间项集等弊端,提出了一种改进的Apriori算法。该算法通过加入用户兴趣项,减少候选项集的产生;打破了传统的算法实现步

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论文研究-用混沌搜索求解非线性约束优化问题.pdf,  提出了一种用混沌搜索求解非线性约束优化的新方法.利用罚函数思想将约束

针对粮堆温度模型中的众多参数难以确定的问题，提出基于粒子群算法的粮堆温度模型参数优化方案。实验结果表明，模型应用经过优化的参数能准确地计算出粮堆内部温度，与实际测量温度误差不大。该方法可以优化复杂条件

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根据柔性作业车间的生产特点，对基本猫群优化算法进行设计和改进，提出了一种改进型猫群优化算法（ImprovedCatSwarmOptimization，ICSO），用于优化车间内工件的最大完工时间。算法

针对资源受限的项目调度问题，将粒子群优化算法与拟牛顿优化算法相结合，提出了一种混合粒子群算法。本算法利用粒子群算法求得优化解，然后利用拟牛顿方法对所得到的解进行局部优化，以尽量达到或接近全局最优点。结