基于遗传算法的数据挖掘方法及应用

车间作业调度问题的研究不仅具有重大的现实意义,而且具有深远的理论意义.该文采用数据挖掘算法从大量的车间作业调度中抽取一些有价值的信息或知识,然后应用这些知识来辅助车间作业调度.应用数据挖掘算法从车间作业调度最优方案中抽取出最优调度方案的一些模式知识来发展一些规则集辅助车间作业调度.这些规则可以看作是隐含在车间作业调度最优方案中的,事先未知的潜在有用的信息.根据这些规则可以产生比简单指派更好的车间作业调度方案.最后的数据实例表明该方法无论在调度质量还是在计算速度上都具有较好的性能.     

车辆路径优化问题及求解方法研究综述

车辆路径优化问题一直以来是物流研究领域的一个热点和难点.现实生活的许多问题都可看作是车辆路径问题(VRP),因此国内外学者近年来不断提出多种车辆路径优化问题及求解方法以解决愈加复杂的问题.为进一步理清国内外研究现状,对如半开放式VRP、多级VRP、多目标VRP、绿色VRP等车辆路径优化问题,进行了总结分析,然后对车辆路径求解方法进行了介绍,特别地是对元启发式算法进行了较为详细的综述.最后,面向车辆路径优化问题和求解方法在当前形势下面临的新挑战,展望了一些新研究方向,如多目标优化、多级配送网络、绿色VRP、新型交通工具VRP和算法的通用性.     

基于灵敏度分析的动态指标选取方法

在传统的方法中,采用静态的评价指标来评估动态发展的事物,显然是不合时宜的。为了对动态发展的事物进行客观的评价,该文提出了一种基于灵敏度分析的动态指标选取方法。该方法应用评价指标对评价结果影响程度的大小来进行评价指标的取舍,有力地避免了人为主观因素对评价指标体系建立的影响。该方法具有以下两个优点：指标的动态选取和指标的客观选取。该文以坦克陆上机动性能评估指标体系的建立为例,就如何进行评估中指标及其数量的选取这一问题,详细介绍了这种方法的具体应用。不难看出,只要评价方法正确,应用这种“基于灵敏度分析的动态指标选取”方法。建立一套动态的、客观的评价指标体系完全是正确的、可行的。     

基于统一资源编码的成像卫星联合任务规划算法框架

对于大量的卫星和地面站资源,随着观测任务与日俱增,如何高效安排对应的一体化成像数传活动成为提升卫星管控效能的关键.在综合考虑实际约束的基础上,建立数学模型详细描述成像卫星联合任务规划问题,通过采用统一资源编码的思想设计一种简单且易于理解的个体表示方法,并利用任务有效执行期的潜在冲突关系提出相互冲突任务集的概念以降低问题...     

考虑废物包装时间的车辆回收路径规划方法

针对考虑废物包装时间的车辆回收路径规划问题,建立问题数学模型,提出禁忌搜索算法与模因算法求解该问题,并与爬山算法、遗传算法进行对比.模因算法是爬山算法和遗传算法的结合.实验结果表明:在解的质量方面,禁忌搜索算法与模因算法所求出的解的质量要远远好于另外两种算法,但在运行时间上,禁忌搜索、爬山算法与遗传算法要远优于模因算法.