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[期刊] 统计与决策
[作者]
沈国军
为了更加合理有效地使用各种稀缺资源,各研发机构经常需要对人力资源进行高效的规划及配置。鉴于此,文章提出并实现了一种基于改进遗传算法的人力资源指派模型及方法。为了实现多研发项目维度下人力资源的高效规划,将日常的琐碎事务集成到多研发项目的组合规划中,引入项目分散因子和资源奉献组合两个技术指标,在人力资源指派模型及方法方面进行了大幅度改进。通过综合考虑这些指标,极大地简化了人力资源指派流程,产生了较好的项目和经营绩效。
关键词：
多研发项目 人力资源指派方法 项目规划
[期刊] 统计与决策
[作者]
沈国军
文章提出一种基于多目标混合遗传算法的人力资源配置方法,即采用多阶段决策模型来处理该问题,将任务看作是决策者与外界的一系列交互作用,每个阶段均存在一些可用决策,且极易计算出它们的即时效应。为了有效获得一组帕累托最优解,提出了求解组合优化问题的多目标混合遗传算法,即利用多目标混合遗传算法来寻求所有阶段的可行解。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
单宝英 郭萍 张帆 郭珊珊
为求解含复杂约束的多目标优化问题并获得符合实际决策需求的最优解,将多目标优化问题的求解分为2步:1)使用改进的遗传算法对带有较复杂约束的多目标规划模型进行求解,得到Pareto解集;2)基于熵权法构建方案优选评价体系,对Pareto解集进行优选,从而获得多目标优化问题的最佳方案。将本研究方法应用到灌区水资源优化配置问题中检验其可行性与实用性。结果表明:相较于评价函数法获得的结果,Pareto解集可以直观展示不同目标之间相互制衡的关系;根据当地实际情况选取粮经产量比、用水结构信息熵、化肥使用量作为优选指标,优选后的配水方案水分生产力可以达到1.46 kg/m~3,总产量达到8.667×10~7 kg。与传统求解方法比较,本研究提出的求解方法全局寻优能力更强,可以获得更加合理的方案。基于遗传算法与方案优选的多目标优化问题求解方法在求解较为复杂的多目标优化问题时能够获得更为满意的方案,可以为其他多目标问题的求解提供一种新的思路。
[期刊] 统计研究
[作者]
苏治 傅晓媛
量化选股一直是金融领域研究的热点。随着人工智能技术的空前发展,量化选股方法取得了很大进步。本文构建了基于核主成分遗传算法改进的支持向量回归机人工智能选股模型(KPCA-GA-SVR),并基于沪深股市股票基本面及交易数据,分别从短期和中长期对其选股性能和预测精度进行了实证分析。主要结论为:①遗传算法(GA)改进的SVR较传统模型预测精度更高,且避免了过度拟合;②与采用主成分降维技术的PCA-GA-SVR模型相比,基于核主成分特征提取的KPCA-GA-SVR模型,具有更好的模型稳健性及预测准确性;③中长期内该模型的预测误差随滑窗长度的增加有降低趋势,且一年期预测精度最高;短期内不同滑窗下,一周的预测效果最佳。本研究对个人投资者的投资决策及国家宏观监控股市动态变化都具积极意义。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
闫晶 毕强 李洁 王福
【目的】针对图书馆数字资源聚合质量评价要求,基于遗传算法对BP神经网络进行改进,进而构建更为优化的图书馆数字资源聚合质量预测模型。【方法】利用遗传算法计算简单、对待求解问题依赖小、并发线程计算速度快等优点,通过广义海明距离定义种群提高种群多样性,进行种群选择、交叉、变异操作,求解初始权重和阈值;将改进的遗传算法引入BP神经网络,通过权重和阈值的不断调整,快速收敛至适应度设定值,最终实现预测结果的进一步优化。【结果】采用MATLAB R2014a平台进行仿真实验,预测结果平均误差2.74E-04,同实际数据
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
唐红涛 陈荣 秦红斌
以单件小批量生产模式为主导的铸造生产具有订单种类多样、产品制造周期长、车间自动化程度低等现象,针对铸造企业客户订单多材质、铸件产品多类别以及造型熔炼多约束的特点,建立了一个以造型任务总完工时间最小的铸造造型任务批调度模型,并提出了一种改进的遗传算法对模型进行求解。算法设计了一种基于单件与砂箱类型的双层编码方案,在初始化阶段通过结合批首次匹配(BFF)规则进行分批,以提高初始种群的质量,在迭代阶段设计了一种基于批次交换的局部搜索方法,以避免算法陷入局部次优解。最后通过对某铸造企业的实际生产数据进行案例分析,验证了所提模型的有效性和算法的优越性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
李增 迟道才 于淼
为了研究年降雨量的变化规律及特点,采取预防措施,减少灾害损失,根据1955～2006年盘锦地区的气象资料,利用Matlab软件分别取不同的网络训练样本,建立了3组BP神经网络预测模型。然后利用遗传算法对Elman神经网络进行优化,建立了遗传神经网络预测模型。对比结果表明遗传神经网络的预测精度高于BP神经网络预测模型。说明利用遗传神经网络模型对盘锦地区的年降雨量进行预测是可行的。
[期刊] 商业研究
[作者]
匡建超 陈小花
房地产投资项目风险具有自身的特殊性,在借鉴和总结前人研究成果的基础上,利用改进的遗传算法来研究房地产项目投资中的风险,将房地产风险量化,进行风险评价。这种方法具有自组织与自适应等优点,克服了主观因素多的缺点,提高了评价的精确度,从而给管理者提供更为合理的参考依据,使投资决策更为科学。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 财会月刊
[作者]
张莉 刘甜甜
大型审计组织常面临资源约束条件下的审计任务选择问题,为了在有限资源条件下最大化完成审计任务,本文利用matlab进行仿真模拟,建立了基于遗传算法的审计项目选择及资源均衡配置优化模型。结果证明:利用遗传算法可以解决有限审计时间资源约束下的审计资源均衡配置问题,与按审计项目重要性进行人工配置方法相比,优化模型能够更好地配置整个审计机构的资源,解决多项目审计资源配置问题,速度更快、效果更优。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘险峰 郭志钢 朱小梅
文章介绍了最小二乘支持向量机及遗传算法的原理,利用遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机建立四川省天然气消费量的时间序列预测模型。并利用两个性能指标将其与BP神经网络模型进行了对比,结果表明,在样本有限保证一定精度的情况下,遗传算法优化参数后的最小二乘支持向量机模型的范化能力较强,能够利用该模型对四川省天然气消费量进行预测,并在最后利用该模型预测2007~2009年四川省天然气消费量。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
迟道才 张兰芬 李雪 王堃 吴秀明 张特男
为了克服支持向量机参数人工选择的盲目性和依靠经验的缺陷,采用遗传算法优化支持向量机的C,g两个参数,实现支持向量机参数的优选,减少参数选择的工作量,并提高模型的预测精度。并将遗传算法优化的支持向量机模型应用到浑河流域干旱预测中,通过matlab编程建立该模型。以海城、大洼、辽阳、沈阳4个站的降雨量进行建模预测,结果表明:模型的预测值和真实值拟合度较高,模型的预测精度满足要求,说明该模型用于浑河流域的干旱预测具有可行性,为决策部门能及时有效地指导和部署抗旱工作、合理利用分配现有的水资源提供依据。
关键词：
遗传算法 支持向量机 干旱预测 降雨量
[期刊] 物流技术
[作者]
郑金忠 徐楷添 周丽华 李友虎
首先对军事物流中心加以界定,其次为突出其保障性,以保障成本最小化为目标建立选址优化模型。同时给出一种改进遗传算法的求解方法,用拉格朗日松弛变量来解决固定位置的军事物流中心关于部队需求分配的子问题。最后用实例验证模型与方法的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
彭斌,韩玉启
[期刊] 物流技术
[作者]
邹巍 张庆年
为减少无水港的重复建设,促进社会资源的合理利用,研究无水港运输网络各项成本,在考虑无水港通行能力的前提下,以运输网络综合总成本最小为目标,设计遗传算法求解模型。以东北经济区为实例,从系统最优的角度出发计算,优化运输网络的布局,得出合理的选址方案。
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