Advertisement

通过遗传算法来解决资源分配问题。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过运用遗传算法来处理资源分配的难题，翟旭深入探讨了这一领域。资源分配问题被定义为一种特殊的装箱问题，其核心在于在已知生产资料数量的前提下，寻找最佳方案，即如何遴选合适的生产部门，并确定相应的生产规模，最终目标是实现产品与产品之间的优化配置。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • WTA1_遗传算法解决目标分配问题_
    优质
    本文探讨了利用遗传算法优化目标分配问题的方法，通过模拟自然选择和遗传机制，提高了资源分配的效率和准确性。 利用遗传算法解决目标分配问题，采用传统的遗传算法方法。
     
  • 利用遗传算法解决目标分配问题
    优质
    本研究探讨了遗传算法在优化目标分配中的应用，通过模拟自然选择过程高效求解复杂分配问题，提升资源利用率和任务完成效率。 遗传算法求解目标分配问题的代码非常有用，希望能帮助到有需要的朋友。
     
  • 利用遗传算法处理资源分配问题
    优质
    本研究运用遗传算法优化资源配置问题，通过模拟自然选择和基因进化过程，提高解决方案的质量与效率。 用遗传算法解决资源分配问题是一种特殊的装箱问题，在生产资料数量既定的条件下，如何选择生产部门并确定其规模，以寻求产品之间的最优配置是该方法的核心目标。
     
  • 利用遗传算法解决TSP问题
    优质
    本研究探讨了如何运用遗传算法高效求解旅行商问题(TSP)，通过模拟自然选择与遗传机制，寻找最优或近似最优路径方案。 使用遗传算法解决TSP问题时，只需输入城市的坐标即可。
     
  • 遗传算法解决八皇后问题
    优质
    本研究运用遗传算法探讨经典的八皇后问题解决方案，通过模拟自然选择和基因遗传机制优化布局策略，旨在高效地找出所有可能的棋盘配置。 可自定义皇后数量，采用遗传算法求解，代码已通过VS编译并可以运行。
     
  • 利用遗传算法解决TSP问题
    优质
    本研究运用遗传算法探讨旅行商问题(TSP)，通过优化路径寻找最短路线，旨在提高求解效率与精确度。 基于遗传算法的TSP问题求解，附有完整MATLAB运行代码及结果分析，适合大二计算方法课程高分作业使用。
     
  • 利用遗传算法解决配送中心选址问题
    优质
    本研究运用遗传算法优化配送中心的选址决策，旨在减少物流成本并提升服务效率，通过模拟自然选择过程寻找最优解。 配送中心负责从供应者处接收多种货物，并进行包装、分类、保管、流通加工及情报处理等工作。之后根据众多需求者的订货要求配齐货物，以提供令人满意的服务水平来进行配送的设施。
     
  • 利用遗传算法通过MATLAB求解设施选址问题_源码分享
    优质
    本资源提供基于遗传算法的MATLAB代码，用于解决复杂的设施选址优化问题。通过遗传算法，可以高效地找到最优或近似最优的解决方案，特别适用于物流、制造业等行业的布局规划。提供完整源码供学习参考。 本项目使用遗传算法在MATLAB中解决设施选址问题。问题和模型的描述详见文件Problem&Model.pdf；参数设置如下： 在文件“run.m”中： - population_size：种群大小 - 染色体大小：染色体长度 - generation_size：代数大小 - cross_rate：交叉率 - mutate_rate：突变率 - 精英选择: 1表示使用精英选择，0则不使用 - 距离：任意两个位置之间的距离 - TravelTime : 任意两个位置之间的旅行时间 - Flow : 任意两个位置之间的流量 - FixedHubCost：在每个位置固定集线器的成本 在文件“fitness.m”中： - distance_con: hub-to-hub单位距离成本与hub-non-hub单位距离成本的比值 更多详情，请查阅README.md文件。
     
  • MTSP问题解决_遗传算法与遗传退火算法代码.zip
    优质
    本资源包含针对多旅行商问题（MTSP）的解决方案，采用遗传算法和遗传退火算法实现。内含完整代码及详细注释，适用于研究和学习优化算法的应用。 MTSP问题求解_遗传算法+遗传退火算法代码.zip
     
  • 用遗传算法解决八数码问题
    优质
    本研究探讨了利用遗传算法有效求解经典的八数码难题。通过优化编码与选择算子，探索了该方法在路径寻优中的应用潜能。 我自己用C++编写了一个遗传算法来解决八数码问题。这段代码实现了通过遗传算法寻找解决方案的过程，并对八数码游戏的最优解进行了探索。