改进的混沌遗传算法

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利润最大化问题优化算法求解方法改进策略

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。

一种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法

中围分类号：Ｐ８ＴＩ
种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法
膝皓，曹爱增，杨炳儡
（．济南大学信息科学与工程学院，济南２０２；２１５０２．北京科技大学信息工程学院，北京１０８）００３
摘
要：针对量子遗传算法存在的易陷入局部极小等问题，提出一种模糊量子遗传算法。该算法采用一种变尺度混沌优化方法，只需设
第３卷第１期６３
ＶＬ３ｏ６
・
计
算
机
工
程
２１００年７月
Ｊｕｙ０１ｌ２０
Ｎｏ１．３
ＣｏｐｕｔｒＥｎｇｉｅｉｇｍｅｎｅｒｎ
人工智能及识别技术・
一
文章编号：１．４８ｏ０３＿７＿文献标识０－３２（ｌ１０５００２）— １ — ３码：Ａ
２ＳｈｏｆｎｒｔｎＥｇｎｅｉｇＵｎｖｒｉｔｃｅｃｎｅｈｏｏｙＢｉｎ，ｅｉｇｌ０８）．ｃｏｌｉｆｍａｉｎｉｅｒ，ｉｅｓｔｏ、ｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｅｉｇＢｉｎ００３ｏｏｏｎｙＳｊｊ［ｓｒｃ］ＡｉｎｔｈｒｂｅｆａｔｍｎｔｇｒｈＱＧＡ）ｘｓａｉｅｔｇｉｔｏａｍｉｉｍ．ｈｓｐｐｒｒｓｎｓａｆｚｙＡｂｔａｔｍｉｇａｅｐｏｌｍｏｎｕＧｅｅｉＡｌｏｉｍ（ｔＱｕｃｔｅｉｓｅｓｌｇｔｎｏｌｃｌｎｍｕｔｉａｅｅｅｔｕｚｔｙｉｎｐ
关健词：量子遗传算法；混沌优化；收敛策略；变尺度；模糊控制

改进的混沌遗传算法

ｍａ．ｅｌｏｔｍｕｅｈｉｉａｅｓｔｉｏｈａｐｔｅｐｎｈｃｐｅｅｒｈ，ｎｓｓｔｅｅｇｄｃｔｏｅｐＴａｇｒｈｈｉｓｓｔｅｎｔｌｓｎｉｖｔｆｔｅｃｔｍａｏｘａｄｔｅｓｏｅｏｔｓａｃａｄｕｅｈｒｏｉｉｉｉｙｆｈｙｆｔｈｃｔｍａｔｓａｃｈｈｏｉｖｒｂｅ．ｈｓｔｅｄｔｅｕｄｎｙｓｅｕｅ，ｈｄｖｒｉｏｏｕａｉｎｓａｐｏｅｒｈｔｅｃａｔｃａａｌｓＴｕ，ａａｒｄｎａｃｉｉｈｒｄｃｄｔｅｉｅｓｔｆｐｐｌｔｉｙｏｍａｎａｎｄ，ｄｈｅｉｔｉｅａｔｎｐｏｌｍｏｌｃｌｐｉｍｉｆｃｉｅｙｏｖｄ，ｅｒｔａａａｙｉｎｎｍｅｉａｓｍｕａｉｎｅｎｔｔｔａＣＧＡａｂｔｒｒｂｅｆｏａｏｔｍｕｓｅｅｔｌｓｌｅ．’ ｏｅｉｌｎｌｓｓｖＩｈｃａｄｕｒｃｌｉｌｔｄｍｏｓｒｅｈｔｏａｈｓｅｔｅ
ｃｎｅｇｎｅｐｒｒａｃ．ｏｖｒｅｃｅｆｍｎｅｏ
Ｋｅｏｄ：ＣａｓＧｎｔｌｏｔｍ（Ｇ；ａｍｐｅｇｄｃｙａａｔｅｃｓｏｅ；ｈｏｉｍｔｉｎｙｗｒｓｈｏ— ｅｅｉＡｇｒｈＣＡ）ｃａ；ｒｏｉｉ；ｄｐｉｒｓｖｒｃａｔｕａｏｃｉｔｔｖｏｃｔ

改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度时段

知识世纪已来临，企业间竞争升级为供需链
间竞争，产品制造模式和市场营销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（ＡｇｉｌｅＳｕｐｐｌｙＣｈａｉｎ，简称ＡＳＣ）ＡＳＣ成
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、
收稿日期：２０１３—０５—１３
违约费、运输费及加班费最小化等多目标的最优
孔令夷
（西安邮电大学管理工程学院，西安７１００６１）
摘要：本文面向敏捷供需链动态调度时段优选方案设计，构建以最低总成本为目标的动态调度
模型；基于传统遗传算法的常见缺陷以及启发式算法的局限性，提出面向敏捷供需链时段资源动态调度全局寻优的改进混沌遗传算法。首先设计分节式编码，再利用随机法与贪心法产生更
优良初始种群，提高染色体可行性及遗传效果；选用优先保留交叉以及贪心机制下的目标导向变异，确保优良基因继承，改善遗传操作；实施局部邻域搜索以及混沌搜索以加快收敛；提出

混沌遗传算法及其应用

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。

改进的自适应混沌差分进化算法

差分进化算法（ＤｉｆｅｒｅｎｔｉａｌＥｖｏｌｔｉｕｏｎ，ＤＥ）是属于遗传算法的一个分支，它是由Ｓｏｒｔｎ等人于１９９５年提出的，最初的设想是用于解决切比雪夫多项式问题，
计算机系统应用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｈｔｔｐ：｝ｉｐ．ｃ－Ｓ－ａ．ｏｒｇ．ｃｎ
２０１３年第２２卷第２期
改进的自适应混沌差分进化算法①
王涛，王焕
（辽宁工程技术大学，电气与控制工程学院，葫芦岛１２５１ｏ５）
摘
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｔｉｎａｌｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｏｐｔｉｍｕｍｓｐｅｅｄａｎｄｏｖｅｒｃｏｍｅｈｅｔｈｅｕｒｉｓｔｉｃ
ａｌｇｏｒｉｔｈｍｃｏｍｍｏｎｐｒｅｍａｔｕｒｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｐｒｏｂｌｅｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎａＴｅｎｔｍａｐｐｉｎｇ（Ｔｅｎｔ）ｏｆａｄａｐｔｉｖｅｃｈａｏｔｉｃｅｍｂｅｄｄｅｄｄｉｆｅｒｅｎｔｉａｌｅｖｏｌｔｉｕｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＣＬＳＤＥ）．Ｔｅｍｍａｐｐｉｎｇａｌｇｏｒｉｈｍｔｕｓｉｎｇｏｆｔｈｅｇｅｎｅｒａｔｉｏｎｏｆｃｈａｏｔｉｃ

基于混沌量子遗传改进的模糊C均值聚类算法

ｎｉ，ａＲａＣｄｄＣａｔｕｎｍＩｓｉｄＧｎｔｌｒｈ（ＣＧｏｓｅｌｏｅｈｏｃＱａｔ — ｐｒｅｅｃＡｇｉｍＲＱＡ）ｗｓｐｏｏｅ，ｗｉｈｗｓபைடு நூலகம் ｎｖｌｇｂｌｅ — ｉｕｎｅｉｏｔａｒｐｓｄｈｃａｏｅｌａｏ
ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．００ｏ：０３２／ＰＪ１８．００４２１
基于混沌量子遗传改进的模糊Ｃ均值聚类算法
路彬彬贾振红何，，迪杨杰庞韶宁，，
（．１新疆大学信息科学与工程学院，鸟鲁木齐８０４３０６；
２上海交通大学图像处理与模式识别研究所，海２０４；．上０２０３奥克兰理工大学知识工程与开发研究所，西兰奥克兰１２）．新００（ｚｈｘ．ｄ．ｎｊｈ＠ｊｅｕｃ）ｕ
摘
要：针对标准ＦＭ对噪声和初值敏感的问题，出一种基于实数编码混沌量子遗传算法（ＣＧ的改进的Ｃ提ＲＱＡ）
ｂｔｐｏａｉｔｕｄｄｅｌｒｓｎｈｏｍｕａｉｎｗｅｅｓｄｏｒａｈｏｓｍｅｖｌｔｎｎｓａｃｉｇＡｅｉｒｂｂｌｙｇｉｅｒａｓｉｃｏｓａｄｃａｓｔｔｒｕｅｔｅｌｃｒｍｏｏｓｅｏｕｉａｄｅｒｈｎ．ｎｗｏｏ
（．ＣｌｇｆｒａｉｎＳｉｃｎｎｉｅｉ，ＸｎａｇＵｉｒｔ，ＵｕｑＸｎａｇ８０４，Ｃｉａ１ｏｅｅｏＩｏｍｔｃｎｅａｄＥｇｎｒｇｉｎｎｖｓｙｒｍｕｉｉｉｎ３０６ｈｎ；ｌｆｎｏｅｅｎｉｆｅｉｊ２ｎｔｕｇｒｃｓｇａｄＰｔｒｅｏｎｔｎｈｎｈｉｉｏＴｎｎｖｒｔ，Ｓａｇａ０２０ｈｎ；．ＩｓｔｔｏＩｅＰｏｅｉｎａｔｎＲｃｇｉｏ，ＳａｇａＪａｏｇＵｉｓｙｈｎｈｉ０４，Ｃｉａｉｅｆｍａｓｎｅｉｅｉ２３ｎｗｅｇｎｉｅｒｇａｄＤｉｏｅｙＲｓａｃｓｔｔｕｋｎｎｖｒｔｏｃｎｌｇ，Ａｃｌｎ００ｅｅｌｎ．ＫｏｌｅＥｇｎｅｎｎｓｖｒｅｒＩｔｕｅｄｉｃｅｈｎｉ，ＡｃｌｄＵｉｓｙｆＴｈｏｏｙｕｋｄ１２，ＮｗＺａａｄ）ａｅｉｅａＡｂｔａｔｎｏｄｒｔｖｒｏｈｅｓｉｅｏｕｚ — ａｓ【ＣＪｌｏｉｍｏｔｅｉｉａａｕｎｅｓｔｅｔｓｒｃ：ＩｒｅｏｏｅｃｍｅｔｅｓｎｉｖｆＦｚｙＣＭｅｎＦＭｇｒｈｔｈｎｔｌｖｌｅａｄｓｎｉｖｏｔａｔｉｉ

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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。

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