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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)化和不確定性調度問題,并且已經被證明是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,結果表明這種分階段決策算法在保證課表質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,構建特種箱空箱調度模型,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)物流網絡內總體效益的最大化、減少排空費用的支出提供參考。
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