提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中.所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量.将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较.对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径

针对满足换基规定的单纯形法可能出现的迭代不下去的问题，构造了使迭代得以继续的补充算法.这个补充算法的基本思想是暂时放弃换基规定，首先进入与所解问题对应的线性规划的最优基本可行解集中;然后，在这个集合中进行基变换，直到得到二次规划问题的最优解.经证明，改进后的算法取消了原算法收敛性定理所需的3个条件，使得它可求解任何一个凸二次规划问题.计算实例证明，补充算法有较好的结果

一、系统规划概述 二、系统规划的常用方法 三、系统可行性研究 四、企业流程重组

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性

第一节MIS战略规划的概念 第二节制定MIS战略规划的常用方法 第三节企业流程重组 第四节开发管理信息系统的方法

放矿计划是自然崩落法矿山生产过程中最重要的环节.针对传统手工编制放矿计划随意性大及出矿品位不均衡，在对其进行科学系统的分析基础上，本文运用混合整数规划法解决自然崩落法放矿计划优化问题.以计划期内与目标品位偏差最小为目标函数，综合考虑矿量、品位、放矿速率、崩落指数、排产指数等约束条件，构建放矿计划优化的混合整数规划模型，并在MATLAB环境下用YALMIP编写模型语言调用CPLEX求解器进行求解，使品位波动降低18%，进而得到最优短期放矿计划方案.经实例验证，此方法科学可行，对充分发挥自然崩落法的优越性和提高矿产资源的回收率具有重要的理论和现实意义

人工势场法是一种简单有效的移动机器人路径规划算法.针对传统人工势场法在路径规划中的一类目标点不可达问题,提出了一种在局部最小点改变斥力角度和设定虚拟最小局部区域的解决方案,同时采用遗传算法对改进算法中斥力改变角度以及虚拟最小局部区域的半径两个参数进行优化.仿真实验说明本文所提算法能在起点和终点之间规划出一条简捷、光滑和安全的路径

第一节 动态规划的基本概念与方法 第二节 动态规划应用举例

确定公司战略业务单位的目的,就是赋予 这些单位战略规划的目标和相应的资金。 这些单位将规划呈交总公司,总公司以批 准或是退回要求修改。公司审核这些规划以决 定它应该建立、保留、收缩或放弃哪些战略业 务单位,这就需要对这些业务进行分析、分类。 本节主要介绍市场增长率/市场占有率矩阵 和多因素投资组合矩阵两种投资组合评估模式

一、线性规划问题及其数学模型 在生产管理和经营活动中经常需要解决：如何合理地利用有限的资源，以得到最大的效益