摘要：随着全球贸易化、跨境电商的日渐发展,B2C模式下的电子商务网络配送业务也日益庞大。仓储需求、货物流转量与日俱增,甚至面临供不应求的市场局面。结合B2C模式下仓库设施有容量且服务于每个配送中心、配送中心无容量且服务于多个客户的需求特点,文章以仓库、配送中心2个阶段的设施作为选址研究对象,建立了双层级设施选址的混合整数规划模型。针对该模型的特点,设计了一种改进的混合免疫优化算法对该问题进行求解,运用随机化与贪心聚类算法结合的方法生成初始解,再通过原始免疫优化算法对抗体进行评价排序,最后在免疫操作中加入交叉变异算子。将混合免疫优化算法与CPLEX进行对比,然后进行大量的算例测试,与其他3种算法的时间和结果进行比较,时间及其结果都取得了理想成果,验证了所提模型的可行性和所提算法的有效性。

摘要：遗传算法可以看成是在某个空间求最大值的搜索技术。本文从理论上分析了在搜索技术中 ,用格点法比纯随机法好 ,并用格点理论 (佳点是格点的一种 )设计了遗传交叉算子。模拟结果显示 ,与传统的纯随机法实现交叉操作的遗传算法相比 ,本文算法不仅在效率、精度上有所提高 ,而且克服了“早熟”现象。

摘要：在分析实数编码遗传算法各操作步骤的实质和不足的基础上,提出了以提高算法柔性为目的、以动态种群和不对称交叉为主要特点的新型遗传算法。在遗传寻优的每一代中,父辈个体的繁殖次数在限定的范围内随机波动,种群规模随之动态变化,依据生态平衡的原理,通过选择和复制将新一代种群规模限定于某一波动均值处。为提高新生个体的多样性及其在参数空间中的遍布性,提出并设计了不对称交叉的具体方法。针对新型算法,提出了双重选择的选择方法。经典型算例验证,所提算法具有收敛快、成功率高、抗早熟能力强的显著特点。

摘要：该文借助于遗传算法的理想浓度模型以及由此模型对遗传算法的机理的分析 ,给出了遗传算法的运行机理及特点 ,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术 ,其定向制导的原则是 :导向以高适应度模式为祖先的“家族”方向 .以此结论为基础 ,利用数论中的佳点集的理论和方法 ,对 GA算法中的交叉操作进行了重新设计 ,给出了一个新的 GA算法 ,称之为佳点集遗传算法 .最后作者将佳点 GA算法应用于求解优化问题、SAT问题、TSP问题和背包问题 ,并与其它求解 SAT算法进行比较 .通过模拟比较 ,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度 ,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象 .这说明作者对 GA算法机理的理解和佳点 GA算法可能为 GA算法的研究开辟一条新的途径 .

摘要：在满足工况要求的基础上,为使下质体振幅为小量,对振动机的动力参数进行多目标优化。结合反共振振动机的特点,提出了列表参数集遗传算法,该算法将由某一目标所得的参数集以列表形式表示,继而只对各参数的编号进行编码进行遗传优化。同时,使用对标准遗传算法中的交叉操作的改进方式,扩大了每一代的搜索范围,提高了收敛速度。利用所提算法对反共振振动机的动力参数进行了优化,优化结果满足要求且说明算法使有效和实用的。

摘要：以旅行商问题(TSP)为研究对象,提出一种基于差分(DE)算法的改进蚁群算法(ACO&DE)。ACO算法具有快速构造机制,DE算法可以扩展ACO算法的搜索范围,避免蚁群算法陷入局部最优。为了使DE算法适合求解离散TSP问题,对变异算子和交叉算子的策略进行重新设计。同时,在ACO算法中嵌入DE算法来改进解的质量。仿真结果验证了ACO&DE算法在求解TSP问题时的有效性,可以扩展应用到TSP的变型和其他物流运输领域。

摘要：针对水质预测中传统BP神经网络模型收敛速度慢,对隐层结点选取缺乏有效的手段等问题,引入了遗传算法优化BP网络的结构和隐层神经元阈值和连接权值,通过设计灵活的实数编码方案和新型交叉算子等,对实数编码遗传算法进行改进,在此基础上,提出了一种基于改进的实数编码遗传算法优化BP神经网络(IGA-BP)的水质预测新模型,并以安徽蚌埠蚌埠闸逐周水质监测的PH值数据为例,进行水质预测,通过与传统的GA-BP神经网络以及BP神经网络的水质预测模型对比,结果表明,这种预测方法训练的BP神经网络收敛速度快,样本逼近精度高且泛化能力强。

摘要：研究具有工件到达时刻、加工成本和时间以及交货期约束的多目标柔性作业车间调度问题。首先建立了具有加工成本和时间的柔性作业车间调度问题数学模型。然后,针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,并根据染色体的结构提出了两种有效的交叉和变异操作。为了克服传统遗传算法早熟的缺点,设计了一种子代产生模式结合的改进遗传算法求解该调度问题,并以总成本最小和完成时间最短为指标。最后用具体实例验证了提出算法的有效性。

摘要：免疫算法是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法。与遗传算法相似，免疫算法也是一种随机启发式算法，因而算法中的一些参数的取值和操作的具体实现形式对算法的性能产生较大的影响。该文针对几种关键操作，讨论了它们对算法性能的影响。

摘要：柔性作业车间调度问题是经典作业车间调度问题的扩展,它允许工序在多台机器中的任意一台上加工。针对柔性作业车间调度问题的特点,提出一种扩展的基于工序的编码及其主动调度的解码机制,并设计一种初始解产生机制和两种有效的交叉和变异操作。为了克服传统遗传算法早熟和收敛慢的缺点,设计了精英解保留策略和子代产生模式结合的改进遗传算法应用于该调度问题。最后运用提出的算法求解基准测试问题验证算法的有效性。