摘要：合理规划中小学布局是优化教育资源配置、提高办学效益以及实现教育均衡发展的重要途径。本研究针对中国乡村建设的需要和中国多山的地理环境,考虑山地环境对乡村中小学选址的影响,构建多山环境下乡村中小学的区位模型,运用地理信息科学方法,以Visual Studio. Net 2010为开发平台,使用C#语言和ArcGIS Engine 10.0组件库,同时结合MATLAB编程,开发出基于交通网络的乡村中小学区位优化系统。最后将系统应用于贵州省某镇的小学布局优化中,分别在只考虑已有道路、假设道路可升级、假设道路可新建或升级3种情景下,通过改进的模拟退火算法,确定新建学校的最佳位置,以及新道路的修建和原有道路的升级情况,从而得到不同情景下各居民点学生的上学耗时。结果表明,交通网络对乡村中小学布局优化具有重要影响,改善交通网络条件能够有效提高学生的就学效率上学速度。

摘要：学校的合理规划布局是实现教育资源优化配置、提高办学效益和推动教育均衡发展的重要途径。已有许多学者研究了学校的布局问题,但基本上都忽略了交通网络条件以及不确定因素对学校布局的影响。本研究将在前人研究基础上,重点考虑交通网络对乡村中小学选址的影响,并假设旅行时间具有不确定性,从而以最小化学生旅行成本、学校建设、道路修建和道路升级成本为目标,构建不确定条件下的设施区位设计模型。在算法求解方面提出混合模拟退火算法,用于确定新建学校的最佳位置,以及新道路的修建和原有道路的升级情况。最后,将提出的模型和算法应用到实际案例中。

摘要：影片递送问题(FDP)是组合优化的一个新问题,它比旅行商问题(TSP)复杂得多。在进化算法的基础上,提出了一种求解FDP问题的算法(IEA)。介绍了算法的设计与实现过程,并设计多种类型实例试验。实验结果表明,该算法能精确、快速的解决FDP问题。

摘要：针对第四方物流作业多属性指派决策问题,推广TOPSIS法的思想,引入待定解、正理想解、负理想解等参数,给出了待定解、正理想解、负理想解等参数的表达式,建立了基于TOPSIS法的不考虑整合和考虑整合的第四方物流多属性指派决策模型。并设计了相应的遗传算法用以对模型求解,通过对20个算例进行求解分析,表明该方法有一定优势。

摘要：针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心的选址及应急物资的调运问题。利用离散的情景集合描述受灾点应急物资需求的不确定性以及应急物资运输成本和运输时间的不确定性,同时考虑应急救援成本和应急救援时间两个目标,建立了多目标应急物流中心选址的确定型模型和鲁棒优化模型。为将多目标问题转化为单目标问题,利用成本单目标和时间单目标的最优结果将多目标转化为相对值再加权处理,该方法既可消除多个目标之间的单位及数量级差异,还可以根据问题的数据变化进行动态调整。以提供应急物资救援服务的设施作为编码,设计了一种通用的混合蛙跳算法。为检验模型和算法的有效性,设计了一个多情景的算例,结果表明两个模型和算法具备良好的可行性和有效性,且鲁棒优化模型能较好地保持对各种不确定性的抗干扰能力;最后,讨论分析了成本偏好权重和鲁棒约束系数的影响,结果表明可根据成本偏好权重的取值范围来区分各种应急救援阶段,体现不同救援阶段的救援要求及特征,并给出了成本偏好权重和鲁棒约束系数的取值建议。

摘要：考虑多式联运路径上运输方案选择问题,建立了降低运输总成本和缩短运输总时间的多目标数学模型,通过加权目标函数,设计新的最差青蛙更新方式,提出一种基于字符编码方式的混合蛙跳算法,最后用示例验证了算法的有效性。

摘要：考虑多式联运路径上运输方案选择问题,建立了降低运输总成本和缩短运输总时间的多目标数学模型,通过加权两个目标函数,设计新的和声生成方式及微调方式,采用新和声竞争式替换记忆库中最差和声的方式,提出一种基于字符编码方式的和声搜索算法,最后用示例验证了算法的有效性。

摘要：针对0-1背包问题的特点,设计了一种利用定义距较长模式的遗传算子,并提出采用该算子代替交叉算子的长模式遗传算法,该算法在约束条件的处理上结合贪心法,提高了搜索效率。最后的实例仿真,给出了传统遗传算法和长模式遗传算法计算结果的比较,证明了采用新算子的遗传算法在求解0-1背包问题时比基本遗传算法有更好的收敛性能和更少的时间花费。

摘要：针对文献[1]提出的模型,设计了一种二进制编码和实数编码相结合的混合编码遗传算法(MCGA),仿真结果表明,混合编码遗传算法对该模型求解能极大地缩短算法的进化代数及保证收敛到最优解,并得到了比二次规划算法更好的结果;证明了这种混合编码的方法能有效克服二进制编码和实数编码各自的缺陷,快速提高遗传算法的收敛性能。

摘要：针对多约束背包问题的特点,设计了一种利用物品编号及背包编号的编码方法,并引入虚拟背包的概念,在符号编码的基础上可以避免二进制编码情况下还要尝试物品放入哪个背包更合适的问题,最后用三个实例建立两类遗传算法作仿真实验进行比对,仿真结果证明了新的编码方法的有效性,且采用再生算子的长模式遗传算法效果更好。