一种遗传算法交叉算子的改进算法

为了有效克服遗传算法收敛速度慢和易陷入局部极值点的缺点,提出了一种遗传算法交叉算子的改进算法,即采用自适应交叉概率,给不相关大的个体赋予较大的被选概率的配对方式进行交叉操作;在适应度比例轮盘赌的基础上辅以父子竞争的选择操作。二元多峰值Schaffer函数优化的仿真实例结果表明:与保留最优个体策略的遗传算法相比,改进算法能有效减少无效的交叉操作,收敛速度和全局搜索能力都得到了较大提高,其平均收敛代数和收敛到最优解的概率都优于保留最佳个体策略的遗传算法。

基于作战仿真的毁伤评估系统

为了提高作战仿真系统毁伤评估的精度,实现作战仿真系统的可用性,研究了一种基于作战仿真的战场目标毁伤评估系统。采用组件化软件设计思想,建立了基于分布式仿真平台的系统架构;给出了系统的体系结构、功能组成和毁伤的处理流程。引入基于武器终点效应/目标易损性的毁伤评估方法,将毁伤评估划分成毁伤机理、终点效应两阶段工程建模,而后建立了目标毁伤评估模型;定义了毁伤模型的接口,给出了模型的处理流程。结果表明,目标毁伤评估系统扩展性好、通用性强、建模难度低、结果可信度高,可对作战仿真环境中的目标毁伤仿真与评估提供有力的支撑。

任务均分的多旅行商问题

多旅行商问题是单旅行商问题的扩展,具有更广泛的实际意义。在研究MTSP解的特点的基础上,提出了最小化总行程和均分多个旅行商访问点数、最小化总行程及均分访问路程的两个多目标的MTSP问题,并分别给出了相应的数学模型、求解算法和应用实例,实例表明模型的正确性。

软运筹学研究的回顾与展望

软运筹学处理是"议题"的一种软科学方法,是传统运筹学的一个新发展,柔性运筹学是软运筹学发展的初级阶段。软运筹学的发展趋势是更多地采用"物理———事理———人理方法论";更多地采用'还原论与整体论"相结合的研究手段、更多地采用模糊数学方法、更多地采用"人机结合、以人为主"的技术路线、更多地采用"软计算"。

求解运输问题的一种算法

文章给出了运输问题的一种算法，该算法计算过程容易掌握。

基于连续覆盖的城市消防站布局优化

随着城市化和工业化进程的加快,城市灾害风险日益加剧,城市已有消防站布局已不能满足消防安全需求。为了有效解决传统离散覆盖算法在选址问题的误差大的问题,通过把图的离散的节点边二元图结构替换为连续的网状空间结构,实现对道路网的连续覆盖。在优化选址过程中,引入模拟退火算法,并对退火流程加以改进。通过算例验证该选址方法,并对两种选址方法的指标进行对比分析。实例表明,基于连续覆盖的选址方法有较好表现,具有较强的实用性和合理性。

基于射线跟踪法的微蜂窝电波传播预测模型

为了分析微蜂窝结构中无线电接收信号的特性,研究了无线电波在微蜂窝结构中的传播路径。基于射线追踪法和镜像反射原理提出一种电波传播预测模型,该模型将城市微蜂窝结构的电波传播路径由几何射线转化为树结构,利用运筹学中图论的相关原理遍历搜索全部路径,再用镜像反射原理进行筛选得到最后的传播预测路径。以某市区部分区域为例,进行无线电波在该微蜂窝结构中的传播预测计算,得到收发机之间的电波传播路径,验证了该模型的可行性和准确性。

基于逐点交汇的双星无源定位方法及误差分析

为了利用双星自身运行轨迹及对空间飞行器的观测数据实现对目标的准确定位,建立基于测向公垂线中点的两站侧向交叉定位模型,逐点交汇定位求解目标运行轨迹,然后对误差偏移量进行分析,发现选取测向公垂线中点作为观测目标位置的偏移量不稳定,不符合系统误差稳定性的要求。基于此,将各观测线的公垂线集合所组成的曲面近似展成平面矩形,化空间曲线轨道为平面直线,重新建立逐点定位模型,并进行误差的评估;修正数据后重新定位精度明显提高。

模糊综合评价取大取小算法的改进

为了克服模糊综合评价取大取小算法的一些弊端,提高其通用性,提出了一种模糊综合评价取大取小算法的改进方法。通过提高评价指标权重向量的总和来使综合评价关系矩阵中的更多数据被得以使用,从而提高综合评价的信度和适用范围。以比较运算的接近原则为标准,给出了确定指标权重总和的非线性规划数学模型,通过实例验证了该模型在海明距离、欧氏距离与车比雪夫距离3种度量标准下的有效性和正确性。给出了确定指标权重总和的更为一般的多个数学模型,以供进一步深入研究。

一种改进的蚁群求解算法

为了提高蚁群算法的求解性能,对基本蚁群算法进行了改进.采用上三角的信息素存储形式、改禁忌表为可选表、遗传算法中的交叉及变异、全局更新信息素等做法对基本蚁群算法进行改进,并介绍了在Matlab环境下编程实现的方法及步骤,仿真实验求解了16个城市的TSP问题,得到最短距离为73.988,结果表明了编程思路的正确性及算法的高效性.此改进算法改善了随着求解空间的增加而导致的求解效率低下及因迭代次数的增加而造成的信息素量堆积导致的不成熟收敛,提高了搜索能力及速度,拓展了搜索空间.

多随机因素下多品种库存优化的改进遗传算法

为有效利用库存资源,降低企业运行和库存费用,需研究多随机因素下的多品种库存问题。以单位时间费用最小为目标,建立了求解多随机因素下多品种商品联合订货的(s,S)模型;提出了一种基于最小基因片段编码、两代竞争的改进遗传算法。利用该算法求解出各商品的最佳体积分配和最优联合订货点,实现对仓库资源和运营资金更为科学的管理和控制。需求和提前期随机的3种商品联合订货的实例表明,使用改进遗传算法求解的结果明显优于其他方法生成的解。

取大取小算法问题讨论

取大取小算法是模糊数学中的一个重要的方法之一 ,在工程应用中得到了广泛的应用。但有人提出了“在模糊综合评判时 ,取大取小算法是一个错误算法”的论点。本文首先通过对模糊综合评判的评价函数所作的理论分析并辅以实例说明了取大取小算法是模糊综合评判的一个可取的算法 ,作者还从广义合成运算的模糊综合评判的角度 ,论述了取大取小算法的正确性 ,与上述论点进行商榷。同时作者也对取大取小算法在某些情况下出现失效的现象进行了讨论 ,并提出了改进的措施。作者认为不能因取大取小算法在特定情形下的失效就全盘否定其理论上的正确性和工程上的可用性。

马尔可夫排队过程的数学模型研究

本文用研究了一个广义（Ａ｜Ｂ｜ｃ｜ｎ｜ｍ）的排队系统模型，把其它的各种排队系统看成是该模型的一个特例，使得对排队系统的研究既有较强系统性而又简明扼要。

基于进化神经网络的灰色预测模型

为了弥补神经网络用于灰色理论中学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,采用了改进遗传算法IGA(im proved genetic algon ithm)来辅助优化神经网络,实现了对网络连接权的自适应进化,并应用于灰色预测中。提出了进化神经网络灰色预测模型,通过M atlab程序对某地区农村人均收入的数据进行了预测、比较,预测结果误差均在0.3%以下,明显优于传统的GM(1,1)(grey m odel)的预测结果,其误差在10%左右。实例验证,将进化神经网络应用于灰色预测模型中是可行和有效的。

松约束运输问题的三角形回路算法

运输问题存在“多反而少”现象,这是由于在松约束模型中放宽了约束条件,使得可行域变大,产生了新的最优解。传统的松约束模型的解法,是在表上作业法的基础上,先求得对应紧约束模型的最优解,再进行调整。论文介绍了一种完全独立于紧约束模型的算法,并分析了该算法的正确性,最后对相同参数的紧约束和松约束模型的最优解进行比较,从而验证了算法的潜在实用价值。

信息成组与系统划分的一种方法

本文讨论了将车间内的机器和零件成组的技术用于系统划分的原理和方法。

松约束运输问题模型与算法研究(英文)

运输问题存在着所谓的“多反而少”悖论现象 ,本文用运输问题的松约束模型 ,说明了运输问题产生悖论现象的原因 ,从而拓宽了运输问题的应用范围 ,增加了运输问题的适应性 ,本文给出的运输问题的松约束模型的表上作业算法 ,运算简单 ,能彻底解决了运输问题的“多反而少”悖论现象 ,用本文所介绍的算法解一些问题 ,得到了更省的调运方案。

系统建模的误差分析

数学建模在实际问题处理中起着越来越重要的作用 ,然而数学建模总是存在着一定的误差。系统建模的误差包括问题表示误差、模型建立误差和问题求解误差。通过具体事例 ,对这 3种误差分别进行了分析 ,重点对模型建立过程中的误差进行了分析。提出了从综合集成的角度 ,提高数学建模总体精度的思想。

只有刻苦钻研专业知识,才能上好所教课程——《运筹学》教学的一点体会

钻研专业知识,是每个教师应尽的责任.但现在许多教师满足于书本知识的掌握,不想过多、过深地钻研专业知识.作者通过自己在《运筹学》课程的教学活动中,不断发现问题、解决问题,从而提高教学质量的实例说明教师通过钻研专业知识,既可以提高自己的学术水平,又能提高教学水平.

基于PCA的机场选址问题综合评价模型

机场选址问题是一个多要素的复杂问题,而主成分分析方法(PCA)恰是多元统计分析的有力工具,能将多指标转化为少数几个不相关的综合指标。因此可利用PCA方法并根据我国现行的机场规划设计技术规范,建立机场选址综合评价模型。结果证明,PCA是分析机场选址问题的可行的方法之一。