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大學課程表問題UTP是一個應用廣泛的、典型的組合優(yōu)化和不確定性調(diào)度問題,并且已經(jīng)被證明是NP完全問題。本文提出了一種分階段解決大學課程表問題的算法,將課程表問題劃分為時間安排和空間安排兩個階段,分別采用智能算法和最佳適應算法逐段求解,并最終求得全局較優(yōu)解。通過設計實驗對算法進行分析,結(jié)果表明這種分階段決策算法在保證課表質(zhì)量的同時能夠有效減小遺傳算法在求解UTP問題中的復雜度,提高程序的運行速度。
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從4個方面分析鐵路特種集裝箱空箱調(diào)度進行優(yōu)化設計的必要性,在特種箱資源供不應求的情況下,考慮運輸能力、定點維修和時間限制等約束條件,構(gòu)建特種箱空箱調(diào)度模型,運用遺傳算法求解模型,并通過算例驗證該模型的可行性,為實現(xiàn)物流網(wǎng)絡內(nèi)總體效益的最大化、減少排空費用的支出提供參考。
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