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基于遗传算法的问题结构在护士排班中的应用-研究论文

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简介：
本文探讨了遗传算法在优化护士排班问题上的应用。通过构建适合该问题的遗传算法模型，提高了排班效率和员工满意度，为医院管理提供了新的思路和技术支持。 人们对利用遗传算法解决调度与时间表问题表现出浓厚的兴趣。然而，传统的遗传算法框架在处理此类问题中的目标与约束冲突方面存在局限性。为了解决这一挑战，成功的应用通常需要结合具体领域的专业知识。本段落探讨了开发一种用于英国一家主要医院护士排班问题的遗传算法的过程。文中提到利用约束结构作为合作子种群共同进化策略的基础，并且使用特定领域知识来定义激励和抑制系统以及互补变异算子。基于52周实时数据的实际测试结果表明，这些改进如何将原本不够成功的标准遗传算法提升至能够为实际问题提供有效解决方案的水平。

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  • 基于遗传算法的问题结构在护士排班中的应用-研究论文
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    本文探讨了遗传算法在优化护士排班问题上的应用。通过构建适合该问题的遗传算法模型，提高了排班效率和员工满意度，为医院管理提供了新的思路和技术支持。 人们对利用遗传算法解决调度与时间表问题表现出浓厚的兴趣。然而，传统的遗传算法框架在处理此类问题中的目标与约束冲突方面存在局限性。为了解决这一挑战，成功的应用通常需要结合具体领域的专业知识。本段落探讨了开发一种用于英国一家主要医院护士排班问题的遗传算法的过程。文中提到利用约束结构作为合作子种群共同进化策略的基础，并且使用特定领域知识来定义激励和抑制系统以及互补变异算子。基于52周实时数据的实际测试结果表明，这些改进如何将原本不够成功的标准遗传算法提升至能够为实际问题提供有效解决方案的水平。
     
  • 关于遗传算法在多旅行商问题中的应用研究论文.pdf
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    本论文探讨了遗传算法在解决多旅行商问题中的应用，通过优化算法参数和策略，提高了求解效率与路径规划的最优性。 针对所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商问题，采用遗传算法进行优化，并提出了一种矩阵解码方法。通过仿真对距离非对称的多旅行商实例进行了研究，并比较了不同交叉算子的效果。结果表明该算法是有效的，适用于解决距离对称和非对称的情况下的多旅行商问题。
     
  • 关于航班离场排序问题的遗传算法设计研究.pdf
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    本文针对航班离场排序问题，提出了一种基于遗传算法的设计方案。通过优化模型和仿真验证，展示了该方法在提高机场运营效率方面的潜力。 论文研究了航班离场排序问题，并设计了一种遗传算法来解决这一问题。该算法旨在优化机场起飞航班的顺序安排，提高航空运输效率并减少延误情况的发生。通过模拟自然选择过程中的进化机制，遗传算法能够有效地探索大量可能的解决方案空间，从而找到最优或接近最优的航班调度方案。 研究中对遗传算法的关键参数进行了详细分析和调整，包括种群大小、交叉概率以及变异率等，并针对具体应用场景设计了适应度函数。实验结果表明所提出的算法在处理复杂多变的实际问题时具有良好的性能表现，能够显著提升机场地面运行效率并改善乘客体验。 总之，这项工作为航空交通管理领域提供了一种新的解决方案思路和技术手段，有助于推动相关领域的理论研究和实际应用发展。
     
  • 关于粒子群算法在遗传算法中应用的研究论文.pdf
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    本研究论文探讨了粒子群优化算法在改进遗传算法性能方面的应用，通过结合两者优势，旨在解决复杂问题时提高寻优效率和精度。 遗传算法是一种基于自然界生物进化原理的搜索优化方法，在1975年由美国Michigan大学的J.Holland教授首次提出。该算法模拟了自然界的遗传与进化过程，并通过群体策略及个体间的基因交换来寻找问题的最佳解决方案。其主要特点在于采用选择、交叉和变异三种操作，广泛应用于组合优化、规划设计、机器学习以及人工生命等领域。 然而，在实际应用中，遗传算法存在一些局限性，例如容易陷入局部最优解且后期收敛速度较慢。这主要是由于在进化过程中种群个体趋于相似导致搜索空间集中于当前最优点附近而产生早熟现象。为解决这些问题，研究者们提出了多种改进方法如CHC算法、自适应遗传算法(AGA)、大变异算子和进化稳定策略等。尽管这些方案增加了多样性，但仍然难以完全避免随机性和盲目性带来的影响。 粒子群优化（PSO）是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的一种群体智能搜索方法，灵感来源于鸟类或鱼类的集体运动行为。在此算法中，一群“粒子”代表可能解，在解决方案空间内飞行并根据自身的历史最佳位置以及整个群体的最佳历史位置来调整速度与方向以寻找最优解。 本研究基于PSO提出了改进后的遗传算法，旨在克服传统遗传算法存在的局限性。该方法的核心思想是利用PSO技术构建变异算子和分割种群，并通过动态调节变异的幅度及方向避免盲目性；同时将大群体划分为多个重叠的小群分别进化以维持多样性并防止早熟现象的发生。 具体来说，PSO中的粒子根据其历史最优位置以及整个群体的历史最佳解来调整速度与飞行路径，从而提高搜索效率。这种机制模拟了自然界中生物集体智慧的行为模式，并且有助于改进局部和全局的探索能力。 在三个多峰函数优化实验对比下，新的遗传算法表现出良好的种群多样性维持效果、克服早熟收敛问题的能力以及加速进化过程的优势。这些成果表明结合PSO特性的新方法不仅增强了搜索范围内的全面性而且还提高了对复杂难题处理时的表现潜力和适应度需求的满足程度。 这篇论文由来自郑州大学信息工程学院秦广军教授，东北大学软件学院王欣艳副教授及中原工学院计算机科学与技术系王文义博士联合完成。他们的研究领域包括遗传算法、信息安全以及集群计算等方向。
     
  • 关于遗传算法与蚁群算法在TSP及配电网重构问题中应用的研究
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    本研究探讨了遗传算法和蚁群算法在旅行商问题(TSP)以及配电网重构中的应用效果，分析两者结合优化的可能性及其实际效能。 博士论文探讨了遗传算法与蚁群算法的应用与发展。遗传算法基于达尔文的自然进化论及孟德尔的遗传变异理论，是一种以种群为基础的智能优化方法；而蚁群算法则是模拟蚂蚁觅食行为的一种新型群体智能优化技术。这两种算法在自然科学、工程技术以及现代管理等领域中有着广泛的应用前景，并能有效地解决各种复杂的优化问题。 本段落对上述两种算法进行了深入研究，针对它们存在的收敛速度慢和早熟等缺点，引入创新的思想与方法设计出了改进的遗传算法和蚁群算法，从而改善或解决了这些问题。这些新算法被成功应用于旅行商问题（TSP）及配电网络重构等问题中。
     
  • 关于遗传规划算法在车间调度问题中的应用研究
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    本研究探讨了遗传规划算法应用于车间调度问题的有效性与优势，通过模拟生物进化过程优化生产流程，旨在提升制造业效率和降低成本。 在机器学习领域内，遗传规划（Genetic Programming, GP）是一种基于可变长度树形结构的仿生进化算法，能够将调度规则通过树形结构表示并进行遗传操作。这为计算机自动生成和优化启发式算法提供了可能——即超启发式算法（Hyper Heuristic）。
     
  • 有限元法在扩展问题中的应用研究——基于博士毕业论文
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    本简介基于博士毕业论文，探讨了有限元法在解决各类扩展工程问题中的创新应用与技术突破，旨在推动该领域的发展。 可以帮助大家学习扩展有限元知识，并基于准静态模拟裂纹的扩展过程。
     
  • 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。
     
  • 关于遗传算法在FSP中的应用研究.zip
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    本研究探讨了遗传算法在流水车间调度问题（FSP）中的应用，旨在优化生产流程和提高效率。通过实验分析验证其有效性与优越性。 遗传算法是进化算法的一种形式，其核心在于利用选择、交叉（重组）与变异这三种基本操作来解决优化问题。流水车间调度问题(FSP)是一个NP完全难题，在难度上可比肩旅行商问题中的不对称城市情况下的最棘手类型之一。通常情况下，直接用数学方法求解生产调度问题是极具挑战性的，因此将数学计算和智能算法相结合成为了一种有效的途径。本段落主要探讨如何运用遗传算法来解决基础的流水车间问题，并详细介绍了通过选择、交叉及变异等操作寻找FSP最优解的方法；此外还讨论了最优解收敛图、平均值收敛图以及绘制相应的甘特图的过程。
     
  • 基于遗传算法的选址问题研究.zip
    优质
    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。