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约束的复杂问题的要求，应用智能优化算法是一条很好的求解思路。但不同的算法各有优缺点和适用范围，如遗传算法难于处理复杂上的约束条件，单纯地应用一种优化算法难以取得满意的成果。其解决思路是：一方面将多种算

与其他智能算法相比，蚁群算法具有较强的搜索能力和较好的稳定性能，这也使得蚁群算法在最优化路径选择问题中应用较为广泛。此外，遗传算法还具有以下优点： 1）算法并行 蚁群算法是根据蚂蚁觅食行为进行设计的，也就是说在这一过程中每一只

优化的研究数目也比较大，各类研究都运用了独特的模型方法撰写，学术界学者们研究的方法也有多，比如：遗传算法、鱼群算法、蚁群算法、节约算法，以及模拟退火算法等等。本文选取顺丰冷运公司为例，分析出该企业的配

较如下两个值的大小:立即执行的价值和继续持有Δt时间的贴现期望值。   另外 ,人工神经网络、 遗传算法等也在金融计算中具有重要意义。现代高性能计算机的发展以及计算方法的改进为大量快速复杂的数值计算与仿真提供了基础;同时

近20多年来，潮流算法的研究仍然非常活跃，但是大多数研究都是围绕改进牛顿法和P-Q分解法进行的。此外，随着人工智能理论的发展，遗传算法，人工神经网络和模糊算法也被逐渐引入到潮流计算当中，但是到目前为止，这些新的方法还不能取代牛顿—

上海交通大学博士论文 .2000: 14-48. [2] 姜山，程君实，陈佳品，包志军. 基于遗传算法的机械手步态优化[J].上海交通大学学报. 1999，vo1.33(10): 1280～1283

工业生产包括若干运输调度，若干生产线。由于运输调度是物流系统中最复杂、动态变化最大的一部分，所以很难用传统解析法去解决如，如遗传算法、启发式算法、不完全优化算法等传统方法。因此，利用FLEXSIM仿真软件在计算机上建立工业生产运

任何一个调度系统都很难解决所有加工车间的调度问题[6]。车间调度作为制造系统的研究热点，人们研究和发展了许多调度和优化算法，如遗传算法、神经网络、禁忌搜索等，其思想和内容涉及数学、人工智能、物理学等众多领域，为解决复杂车间问题提供了许多新的思路。

二起草人； ⑶《电梯知识问答》第二主编人； ⑷国家级刊物《控制与传动》2014年第8期发表《基于遗传算法的电梯群控系统研究》第一作者； ⑸国家级刊物《中国电梯》2014年第11期上发表《浅谈电梯改造存在的问题》独著；

c和MAPE对模型精度进行检验。作者建立了优化库存的总库存成本优化模型之后进行模型求解，以及运用遗传算法求解订购批量。 Hart[19]指出,就目前的全球世界市场而言，在特定工业部门的供应链范围内进行

油液中水分的在线监测机理研究 2011，98( 2): 177-185． ［30］ 韩晓，王菊香，刘洁，等． 遗传算法结合神经网络用于 傅里叶变换红外光谱法测定航空润滑油中水分［J］． 理化检验: 化学分册，2012，48(

局部最优值,不能达到全局最优[18]。 对于上述问题，许多研究者提出了相关改进方法。颜文俊等基于遗传算法优化 BP 神经网络的预测模型，利用光伏输出等原理，提高了算法的收敛速度，进而提高了预测的效率与

、误报现象。而对于火灾探测报警系统的研究一方面主要集中在探测算法研究上，如模糊理论和神经网络以及遗传算法在探测方法上的应用；另一方面是研究复合型探测器探测信息的处理以及一些特殊场合探测器的使用。 随着

c和MAPE对模型精度进行检验。作者建立了优化库存的总库存成本优化模型之后进行模型求解，以及运用遗传算法求解订购批量。 Hart[19]指出,就目前的全球世界市场而言，在特定工业部门的供应链范围内进行

systems）中得到很多启示，采用自然生物系统中的某些机理来解决复杂的网络问题。如采用具有自进化特性的遗传算法，提高WSN路由协议的性能，采用循环系统方法，大量的传感器节点使得人工逐节点部署几乎是不可行，逐

Basket Analysis:智能搜索、超市 决策树：分类 神经网络：聚集、偏差分析 归纳逻辑程序 遗传算法 模糊逻辑 粗集（rough set） 概念学习 简单的基于规则的推理 聚类分析 105. http://www

范围有一定的限制。(如：聚类分析法等)同时，近几年出现的新方法有：多阶段优化算法、模糊决策方法、遗传算法、数据包络分析(DEA)、多维标度法、本钱法、神经网络等等。 而评价第四方物流供给商的方法有招标

情况下，将重点放在多播的面向服务的虚拟网络上，并嵌入WMSs中的虚拟网络。摘要提出了一种基于增强遗传算法的启发式算法，得到了一种近似但有效的解决方案，将信道分配给虚拟网络。 C. 3GPP LTE-based

近20多年来，潮流算法的研究仍然非常活跃，但是大多数研究都是围绕改进牛顿法和P-Q分解法进行的。此外，随着人工智能理论的发展，遗传算法、人工神经网络、模糊算法也逐渐被引入潮流计算。但是，到目前为止这些新的模型和算法还不能取代牛顿法

近20多年来，潮流算法的研究仍然非常活跃，但是大多数研究都是围绕改进牛顿法和P-Q分解法进行的。此外，随着人工智能理论的发展，遗传算法、人工神经网络、模糊算法也逐渐被引入潮流计算。但是，到目前为止这些新的模型和算法还不能取代牛顿法