信息共享对供应链的影响

为了研究信息共享对供应链的影响，文章针对供应链中制造商与两个供应商不同的信息共享方式，分别建立基于随机需求的制造商定单最优分配的数学模型，对于这些不等式约束的极值问题，用Kuhn-Tucker方法求出解析解，并用仿真分析比较这些模型，研究发现，信息共享降低了整个供应链的不确定性，提高了供应链的效率，但是成本较高的供应商并没有从此获益。     

进化算法中基于排序选择下的准确模式理论

进化计算中的模式理论是解释进化计算工作机理的一个有力工具．文章以遗传算法为例，通过引入红皇后假说及模式进化能力等概念，使用排序选择代替了依概率选择，证明了在进化算子采用排序选择、多点交叉和多点变异的情况下，具有较强进化能力的模式，将以指数阶增长，并给出了排序选择下准确的模式进化公式．     

确定施工工期的方法与遗传算法研究

对确定施工工期的４种方法进行了分析、比较，并介绍了一种新的方法——遗传算法，同时指出了确定合理施工工期应采用智能决策支持系统的方法.     

基于网络的数值关联规则挖掘方法

关联规则 ( Association Rules)发现的是属性间的关系 .属性可以是逻辑型的 ,也可以是数值型的 .在从逻辑型属性描述的数据中发现关联规则方面已经有许多比较成熟的算法 ,而在数值型属性方面则不然 .将数值关联规则挖掘问题映射成逻辑关联规则挖掘问题是一种方便有效的方法 .本文给出了一个新的数值属性关联规则挖掘算法 ,该算法利用数据本身的特征决定对数值属性值域的划分 ,进而将划分后的所有区间映射为逻辑属性 (项目 ) ,在此基础上可以挖掘出更容易理解、更具有概括性的有效关联规则 .本文给出了一个发现频繁项目集搜索算法 ,并采用一种纵向数据库格式来简化项目集支持度的计算.     

复杂网络信息系统安全资源优化配置研究

安全资源的优化配置对于实现复杂网络信息系统安全风险管理具有非常重要的作用.建立了基于攻击传播性及分层防护的复杂网络信息系统安全资源分配模型.以该模型为基础,实现了单层防护以及双层防护方式下的安全资源分配过程.通过仿真实验的验证,在安全风险评估过程中考虑攻击传播性,有助于更加准确地评估整个组织中的安全风险.同时,采用分层防护方式能够在固有投资条件下更加有效地降低复杂网络信息系统的安全风险.     

基于ε-约束方法的增广Lagrangian多目标协同进化算法

介绍了一种利用协同进化算法求解多目标优化问题的算法。这种算法首先采用ε- 约束方法对多目标优化问题进行处理 ,使其转化为一个单目标带约束的优化问题 ;然后 ,采用增广Lagrangian方法把这个单目标约束优化问题转化成一个存在鞍点的二人零和博弈问题 ;最后 ,利用协同进化的思想 ,用两个种群分别表示目标函数和约束这两个局中人 ,对这个二人零和博弈问题求解。进化过程中的选择、重组和变异算子均采用简单遗传算法(SGA)的机制。通过对两个实验测试问题的研究可以看出 ,这种算法比其它同类进化算法所得的结果要精确、稳定。     

一种求解资源受限项目调度问题的自适应遗传算法

遗传算法（GA）应用在经典资源受限项目调度问题中取得了显著的效果。本文提出了一种新的编码方法，亦即在任务链表后面加上两个基因，一个是表示解码规则的S／P基因，另一个是表示解码方向的F／B基因，由这两个基因同时控制任务链表的解码规则和解码方向。为了验证其有效性，选用标准数据库PSPLIB中的156个例子进行验证，鲒果表明：本算法优于采用编码为任务链表和带有S／P基因的任务链表的两个遗传算法。本算法的设计思想对于解决相关组合最优化f-＇l题具有一定的指导意义。     

IT项目风险管理理论体系构建

文章论证了IT项目风险管理与所基于的计算机科学、管理学和经济学中各相关学科的关系,回顾与分析了Boehm、Charette和SEI 3种典型软件项目风险管理体系,接着从方法论角度阐明了学科思想、学科体系设计机理和设计准则,最后构建了全面IT项目风险管理体系.     

一种改进的非支配排序遗传算法INSGA

为克服非支配排序遗传算法（NSGA）存在的计算复杂度高，未采用精英策略以及需要特别指定共享半径等特点，介绍一种改进的算法INSGA，克服了上述缺点，并通过实验验证，在几个给定的函数优化问题上都取得了比较好的结果。     

遗传算法的模式欺骗性分析

讨论了遗传算法的模式欺骗性和欺骗问题. 描述了模式包含、竞争与关联等概念，给出了基于主竞争关系的模式欺骗性与GA欺骗问题的严格定义，包括完全欺骗问题、一致欺骗问题、序列欺骗问题和基本欺骗问题. 分析了完全欺骗吸引子的特征，给出了形成完全欺骗问题的吸引子应满足的条件. 然后，讨论了GA欺骗性与隐含并行性、收敛性之间的关系. 结合计算实例说明了模式欺骗性对GA搜索行为的影响.