網(wǎng)絡模型與多目標遺傳算法

第1章遺傳算法 1.1遺傳算法基礎 1.1.1遺傳算法概述 1.1.2編碼 1.1.3適值函數(shù) 1.1.4遺傳操作 1.1.5應用于非線性*優(yōu)化問題 1.2遺傳算法應用于組合優(yōu)化問題的實例 1.2.1配詞問題 1.2.2背包問題 1.3混合遺傳算法 1.3.1lshGA 1.3.2flchGA 1.4參考文獻 第2章網(wǎng)絡模型基礎 2.1*短路徑模型 2.1.1*短路徑問題數(shù)學模型 2.1.2基于優(yōu)先級的遺傳算法解法 2.1.3數(shù)值計算 2.2*大流量模型 2.2.1*大流量問題的數(shù)學模型 2.2.2基于優(yōu)先級編碼的遺傳算法 2.2.3數(shù)值計算 2.3*小費用流模型 2.3.1*小費用流問題的數(shù)學模型 2.3.2基于優(yōu)先級編碼的遺傳算法 2.3.3數(shù)值計算 2.4*小生成樹模型 2.4.1*小生成樹問題的數(shù)學模型 2.4.2基于PrimPred的遺傳算法解法 2.4.3數(shù)值計算 2.5參考文獻 第3章物流網(wǎng)絡模型 3.1物流模型 3.1.1配送計劃模型 3.1.2基于矩陣的遺傳算法解法 3.1.3基于生成樹的遺傳算法解法 3.1.4數(shù)值計算 3.2兩階段物流模型 3.2.1兩階段物流模型 3.2.2基于優(yōu)先級的遺傳算法解法 3.2.3數(shù)值計算 3.3車輛配送模型 3.3.1多配送中心帶時間窗的車輛配送模型 3.3.2基于遺傳算法的解法 3.3.3數(shù)值計算 3.4工廠—配送中心物流模型 3.4.1PDC物流網(wǎng)絡數(shù)學模型 3.4.2基于優(yōu)先級的遺傳算法解法 3.4.3數(shù)值計算 3.5參考文獻 第4章多目標遺傳算法 4.1多目標優(yōu)化模型概要 4.1.1多目標優(yōu)化問題 4.1.2Pareto*優(yōu)解 4.2多目標遺傳算法概要 4.2.1多目標遺傳算法的處理過程 4.2.2向量評價遺傳算法 4.2.3評價值共享 4.3多目標遺傳算法過程 4.3.1Pareto排序評價方法 4.3.2多目標函數(shù)加權和評價方法 4.3.3多目標函數(shù)的加權及保存精英策略的引入 4.4Pareto*優(yōu)解的評價 4.4.1參照解集S* 4.4.2求得的Pareto*優(yōu)解數(shù)量|Sj| 4.4.3獲得Pareto*優(yōu)解個體數(shù)比例RNDS(Sj) 4.4.4Pareto*優(yōu)解集與參照解集間的距離D1R 4.4.5各目標函數(shù)軸的*大值, *小值, 平均值IMMA 4.5多目標遺傳算法的數(shù)值計算 4.5.1數(shù)值計算實例 1 4.5.2數(shù)值計算實例 2 4.6參考文獻 第5章多目標網(wǎng)絡模型 5.1*小費用*大流量網(wǎng)絡模型 5.1.1*小費用*大流量網(wǎng)絡的數(shù)學模型 5.1.2基于優(yōu)先級的遺傳算法解法 5.1.3數(shù)值計算 5.2多目標供應鏈網(wǎng)絡模型 5.2.1多目標供應鏈網(wǎng)絡數(shù)學模型 5.2.2基于優(yōu)先級的遺傳算法求解 5.2.3數(shù)值計算 5.3生產(chǎn)物流系統(tǒng)網(wǎng)絡模型 5.3.1生產(chǎn)物流系統(tǒng)的數(shù)學模型 5.3.2基于隨機值的多階段決策遺傳算法的解法 5.3.3數(shù)值計算 5.4通信系統(tǒng)可靠性網(wǎng)絡 5.4.1系統(tǒng)癱瘓率和總成本*小化的數(shù)學模型建立 5.4.2基于混合多目標遺傳算法的解法 5.4.3數(shù)值計算 5.5參考文獻