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:本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案.算法主要 是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题. 实验结果表明, 使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的.

为解决多约束条件下配棉难的问题,通过研究原棉性能与纱线质量之间的关系以及分析基本遗传算法在 解决该问题时的优缺点,设计了新的计算机自动配棉数学模型,并运用群体排序和局部寻优等关键技术,提出一种 改进的混合遗传算法。分别运用基本遗传算法和改进的混合遗传算法对自动配棉模型进行实验。结果表明:改进 的混合

针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗 传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的 约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。 根据模拟的数据进行实验

】设计了一种支持向量机的模型结构,以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,并将其用于非线性 模式识别,该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样适用有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设 计方法与BP误差回传网络算法,通过实例验证其识别效率达10o% 。

从政府主导的角度探讨城市闭环物流网络设计问题。首先构建由物流园区、物流中心、配送中心组成的3层城 市正向物流基础设施网络；然后沿着正向物流网络的逆向流动，在物流园区中新建再处理工厂，将配送中心扩建为配 送／回收中心，以此来构建城市闭环物流网络；接着提出一个混合整数规划模型，目标函数由整个网络系统的运

：以作战任务为中心，动态集成作战系统的过程中，由于作战任务间逻辑关系的复杂性，以及作战系统的数量有限性，作战任务之间可能存在作战系统冲突问题。针对此问题，结合作战活动的特点，建立了多目标决策模型，构建了问题的可行解空间，并在此基础上，将作战任务的约束和冲突规则引入遗传算法，实现了一种带规则编码的遗传

：针对集装箱码头中出口箱堆场分配问题，运用目标规划方法，建立滚动式计划的出口集装箱堆场分配模型．模型以降低存放处到泊位的水平运输距离和平衡堆场内作业量为目标，达到提高装船效率和降低成本的要求．采用并行遗传算法和启发式算法相结合的混合算法，对出口箱堆场分配模型进行优化求解．案例仿真分析表明该出口集装箱

：在分析传统遗传算法的基础上提出一种移动机器人全局路径规划算法。采用方向的 二进制串对染色体进行编码，在生成初始种群时，沿着正弦曲线轨迹生成部分染色体。另外 选择和交叉操作采用了锦标赛选择算子和多点交叉算子，仿真结果显示本算法正确有效。

：根据电力系统的特点，结合Bender’s分解法和电网分区、灵敏度排序等方法对无功规划优化问题进 行理论和应用研究，并计及不同负荷下的运行方式，以求获得较优的规划方案．最后利用IEEE30节点系统进 行仿真计算，并对结果进行了分析．

：介绍TsP问题和遗传算法的基本原理。针时解决TsP问题，阐述遗传算法在编码表示和遗传操作算子等方面的应 用情况，以及该算法在实现过程中的一些处理方法，最后给出该算法的运行结果和总结。