改进的混沌遗传算法

利润最大化问题优化算法求解方法改进策略在商业运营中，利润最大化是每个企业所追求的目标。

为了实现这一目标，企业需要优化其生产和经营过程，确保资源的最佳利用和成本的最小化。

利润最大化问题是一个复杂的优化问题，可以通过改进算法来求解。

在本文中，将探讨一些利润最大化问题的常见优化算法，并提出改进策略来进一步优化这些算法的效果。

首先，最常见的优化算法是线性规划方法。

线性规划是一种数学优化技术，它能够找到多个变量的最佳组合以满足一系列约束条件，并使目标函数最大化。

在利润最大化问题中，线性规划可以用来确定最佳的生产配比、资产配置等。

然而，线性规划算法在处理复杂问题时存在局限性，因为它假设问题的目标函数和约束条件是线性的。

因此，一个改进策略是引入非线性规划算法来解决复杂的利润最大化问题。

其次，遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，被广泛用于解决复杂的优化问题。

遗传算法通过模拟自然生物进化的过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索优化问题的最佳解。

在利润最大化问题中，可以使用遗传算法来优化生产计划、供应链安排等。

然而，传统的遗传算法在求解复杂问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。

因此，一个改进策略是引入改进的遗传算法，如多目标遗传算法、混沌遗传算法等，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。

此外，蚁群优化算法是另一种启发式优化算法，模拟了蚁群觅食的行为。

蚁群优化算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和合作行为，逐步寻找最佳解决方案。

在利润最大化问题中，蚁群优化算法可以用于优化销售路线、资源分配等。

然而，蚁群优化算法在求解复杂问题时也存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。

为了改进这些问题，可以引入改进的蚁群算法，如混合蚁群算法、自适应蚁群算法等，以提高算法的收敛性能和全局搜索能力。

此外，模拟退火算法是另一种经典的优化算法，基于冶金学中的退火过程。

模拟退火算法通过接受较差解的概率来避免陷入局部最优解，并逐步收敛到全局最优解。

改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度的几个方法本文转载《商业研究》作者简介：孔令夷（1977-），男，山东烟台人，西安邮电大学管理工程学院副教授，研究方向：敏捷制造、供应链管理、生产运营管理、计算智能、工业工程与管理。

基金项目：国家自然科学基金项目，项目编号：71102149；国家社会科学基金项目，项目编号：11CJY064；工信部通信软科学研究项目，项目编号：2013R01-2；部人文社会科学研究项目，项目编号：12YJC790084；陕西省教育厅专项科研计划资助项目，项目编号：12JK0056；西安邮电大学青年教师科研基金项目，项目编号：ZL2011-22。

知识世纪已来临，企业间竞争升级为供需链间竞争，产品制造模式和方式都发生实质性转变。

全球化及不确定性客户需求的外部市场环境，对供需链提出了敏捷性的客观要求，敏捷供需链（Agile Supply Chain，简称ASC）ASC成为全球供需链转型升级的首选捷径，以及商业界和理论界的近期研究热点。

作为新世纪供应网络的全新模式，ASC整合精益生产、并行工程等先进制造技术及理念，在高度竞合、动态多变的外部商业环境中，集成供应商、制造商、服务商、外包商、经销商等成员企业，快速实时响应外界商机和需求变化。

ASC区别于传统供应链的最大特点是基于虚拟化运作方式，快速动态调度供应链成员企业所有可用资源，包括资源组合、调整、配置及解散。

若要成功调度供需链资源，不但需要ICT技术、现代管理方法、强大的网络基础等，而且时段等瓶颈资源调度技术也是必不可缺的前提要件，即在ASC的稀缺时段资源约束下，怎样选择、组织、配置ASC资源，确定有效的进货、生产、储存、运输、销售、服务协同调度计划，以最低成本完成复杂多变的订单作业。

一、相关研究述评很多学者已展开ASC进产存运销的调度研究，成果颇丰。

在知网搜索主题为“敏捷供需链”及“调度”的2000年以来文献有83篇；在EI数据库中做同样查新，得到外文61篇；在Springer数据库中也做同样查新，得到16篇；经过比对，EI库与Springer库有5篇重复者，有效外文文献合计72篇，因此中外文相关文献共计155篇。

混沌遗传算法及其应用第一章节混沌遗传算法及其应用混沌遗传算法（Chaos Genetic Algorithm，CGA）是一种混合优化算法，它结合了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和混沌理论，采用混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，从而构建出一种新的全局优化技术。

CGA通过利用混沌的性质，使得遗传算法能够更好地探索搜索空间，从而改进遗传算法的优化能力。

因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。

混沌遗传算法的基本原理是将混沌迭代技术和遗传算法相结合，以混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，把混沌序列用作遗传运算的种群变异率，从而改变遗传算法的搜索属性。

混沌迭代技术用来控制种群变异率，使得搜索过程更加全局化、更加稳定。

因此，可以更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。

混沌遗传算法的应用十分广泛，常被用于求解优化问题。

在工程领域，CGA可以用于结构优化、项目调度、网络优化等；在控制领域，可以用于模式识别、模糊控制、鲁棒控制等；在信息处理领域，可以用于图像处理、语音处理、文本处理等。

此外，CGA还可以应用于生物信息学、金融工程、金融分析等领域。

为了更好地利用混沌遗传算法，在应用过程中，可以通过设置正确的参数来提高算法的性能。

首先，可以根据优化问题的特性确定种群规模。

其次，可以根据问题的特性确定个体的变异率，以及个体之间的交叉率。

最后，可以根据问题的特性确定混沌迭代技术的参数，以便更好地搜索全局最优解。

总之，混沌遗传算法是一种新型的全局优化技术，可以有效地求解优化问题。

CGA利用混沌迭代技术和遗传算法相结合，使得搜索过程更加全局化、更加稳定，从而更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。

在应用过程中，可以通过设置正确的参数，来提高算法的性能。

因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。

混沌遗传粒子群算法
混沌遗传粒子群算法是一种启发式搜索算法，它结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的思想。

混沌映射用于改善算法的收敛性，增强全局搜索能力。

遗传算法中的交叉和变异操作在粒子群算法中虽然在表面上不具备，但在本质上却有相通之处。

粒子群算法通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，然后将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解。

粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。

综上所述，混沌遗传粒子群算法结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的优点，旨在提高算法的搜索效率和全局寻优能力。

用直接比较策略的组合混沌遗传算法求解武器目标分配问题
(英文)
王磊;倪明放;杨宽泗;魏厚刚;于占科
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2014(26)1
【摘要】武器-目标分配问题(WTA)是联合作战中一个基本问题。

针对WTA模型特点提出一种改进的遗传算法。

该算法设计了新的编码策略,有效减少了模型的约束数目,并采用直接比较法处理约束,将问题转换成无约束优化问题。

在遗传操作中设计了相应的组合混沌序列发生器,提高了种群质量,加快了收敛速度,结合二次插值法进行局部搜索提高了算法性能。

数据实验结果表明该算法在可接受的时间内求得较高质量的解。

【总页数】7页(P125-131)
【作者】王磊;倪明放;杨宽泗;魏厚刚;于占科
【作者单位】中国人民解放军理工大学通信工程学院;中国人民解放军75576部队【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.用混合遗传算法求解武器目标分配问题
2.应用改进遗传算法解决武器目标分配问题
3.应用改进遗传算法解决武器目标分配问题
4.基于改进多目标HQPSOGA求解武器目标分配问题
5.基于交叉熵-遗传算法的武器目标分配问题研究
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。