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基于遗传算法的双目标瓶颈指派问题研究（2014年）

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简介：
本研究探讨了采用遗传算法解决具有双重优化目标的瓶颈指派问题的方法，并分析其在2014年的应用进展。 本段落提出了一种新的双目标瓶颈指派问题模型，该模型综合考虑了决策者与工人的因素，并特别关注工人对工作的排名偏好。此外，我们将此双目标瓶颈指派问题转化为单目标规划，并设计出一种遗传算法来解决这一问题，所得到的解均为双目标瓶颈指派问题的Pareto最优解。

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  • 基于遗传算法的双目标瓶颈指派问题研究（2014年）
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    本研究探讨了采用遗传算法解决具有双重优化目标的瓶颈指派问题的方法，并分析其在2014年的应用进展。 本段落提出了一种新的双目标瓶颈指派问题模型，该模型综合考虑了决策者与工人的因素，并特别关注工人对工作的排名偏好。此外，我们将此双目标瓶颈指派问题转化为单目标规划，并设计出一种遗传算法来解决这一问题，所得到的解均为双目标瓶颈指派问题的Pareto最优解。
     
  • 关于遗传算法在多级目标非平衡指派问题中的应用研究论文.pdf
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    本文探讨了遗传算法在解决多级目标非平衡指派问题中的应用，通过优化算法参数和策略，提高了复杂分配问题求解效率与准确性。 本段落提出了一种基于遗传算法解决多级目标非平衡指派问题的方法。首先将非平衡指派问题转化为组合优化问题，并在此基础上设计了编码策略、目标函数及适应度函数，以及选择算子、交叉算子和变异算子等关键组件。此外，还确定了交叉概率与变异概率的调整方法。最终，通过遗传算法成功解决了该类非平衡指派问题。
     
  • 基于遗传算法的选址问题研究.zip
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    本研究探讨了遗传算法在解决复杂选址问题中的应用，通过优化模型和仿真实验验证其有效性和高效性。 多约束选址问题是指在进行设施或服务点的布局选择时需要考虑多种限制条件的情况。这些问题通常涉及成本、交通便利性、市场需求以及环境因素等多个方面，在物流管理、城市规划等领域具有广泛应用价值。解决这类问题的方法包括数学建模和优化算法等手段，目的是找到满足所有约束的最佳位置方案。
     
  • 基于遗传算法的车间调度问题研究
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    本研究探讨了运用遗传算法解决复杂制造系统中的车间调度问题，旨在提高生产效率和资源利用率。通过模拟自然选择与遗传机制，优化任务分配与流程安排，实现成本最小化及时间最省目标。 智能车间调度问题可以通过遗传算法得到更有效的解决方案。
     
  • 基于遗传算法的双参数函数极值优化问题研究
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    本研究探讨了利用遗传算法解决含有两个变量的复杂函数最值问题的方法和效果，旨在提升算法在多参数环境下的适应性和效率。 本段落档提供的代码用Python编写，功能是通过遗传算法寻找双参数函数的极值，这是一种优化算法。
     
  • 目标分配的遗传算法研究
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    本研究致力于探索和优化遗传算法在目标分配中的应用，通过模拟自然选择过程来寻找最优解或近似最优解，提升复杂问题解决效率。 遗传算法的实现案例涵盖了函数优化和目标分配等领域。
     
  • 基于遗传算法的多目标优化方法的研究.zip
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    本研究探讨了遗传算法在解决复杂多目标优化问题中的应用，提出了一种改进的遗传算法框架，旨在提高解的质量和多样性。通过实验验证，该方法在多个基准测试问题上表现出色。 目前有许多多目标优化算法可供选择，其中Kalyanmoy Deb的NSGA-II（带精英策略的快速非支配排序遗传算法）因其广泛的应用和显著的成功而备受推崇。MATLAB内置的gamultiobj函数采用了一种基于NSGA-II改进的多目标优化算法。该函数为在MATLAB平台上解决多目标优化问题提供了有效的方法。gamultiobj函数属于遗传算法与直接搜索工具箱（Genetic Algorithm and Direct Search Toolbox, GADST）的一部分，我们将其称为基于遗传算法的多目标优化函数，并将相应的算法定义为基于遗传算法的多目标优化算法。
     
  • 基于遗传算法解决车辆路径问题的研究.docx
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    本文档探讨了遗传算法在解决复杂物流管理中的车辆路径问题上的应用和优化，旨在通过模拟自然选择过程来寻找最高效的配送路线。 本段落探讨了基于遗传算法的车辆路径问题，并使用MATLAB进行编程实现。
     
  • 基于遗传模拟退火算法的TSP问题优化研究
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    本研究探讨了利用遗传算法与模拟退火算法相结合的方法解决旅行商问题(TSP)，提出了一种改进的混合算法，旨在提高求解效率和精确度。 为了解决旅行商问题（TSP）优化过程中遗传算法（GA）易陷入局部最优以及模拟退火算法（SA）收敛速度慢的问题，本段落提出了一种基于改进的遗传与模拟退火相结合的算法(IGSAA)来解决TSP优化。首先，根据优化目标建立了数学模型；接着对遗传部分中的适应度函数和交叉变异算子进行了改良，以提高算法避免陷入局部最优的能力；最后引入一种改进自适应Metropolis准则，用于更新旧种群与新种群中对应个体的进化程度，使模拟退火过程更加灵活且能更有效地进行全局搜索。实验结果表明，在处理不同TSP实例时，所提出的IGSAA算法能够提供更为优化的旅行路径方案，优于其他常见的路径优化方法。
     
  • 关于LRP问题的聚类混合遗传算法研究
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    本研究聚焦物流路线规划（LRP）问题，创新性地提出了一种结合聚类分析与遗传算法的混合策略，旨在优化路径选择和资源分配，有效提升了复杂配送网络中的效率及成本效益。 在配送系统中，配送中心选址问题与车辆路径规划紧密相连，并构成了一个NP-hard难题。为有效解决定位-车辆路径（LRP）问题，本段落提出了一种两阶段算法设计方法，该方法结合了聚类技术和混合遗传算法，在此基础上于遗传算法内部引入爬山法以适应实际情况的需要。同时，通过改进自适应交叉和变异策略来保证最优个体参与进化过程，从而增强了全局搜索能力。 仿真测试结果表明：所提出的增强型混合遗传算法具备高效的全局优化能力和较快的收敛速度，证明其为解决配送路径规划问题的有效途径之一。