大学课程表问题UTP是一个应用广泛的、典型的组合优化和不确定性调度问题,并且已经被证明是NP完全问题。本文提出了一种分阶段解决大学课程表问题的算法,将课程表问题划分为时间安排和空间安排两个阶段,分别采用智能算法和最佳适应算法逐段求解,并最终求得全局较优解。通过设计实验对算法进行分析,结果表明这种分阶段决策算法在保证课表质量的同时能够有效减小遗传算法在求解UTP问题中的复杂度,提高程序的运行速度。
从4个方面分析铁路特种集装箱空箱调度进行优化设计的必要性,在特种箱资源供不应求的情况下,考虑运输能力、定点维修和时间限制等约束条件,构建特种箱空箱调度模型,运用遗传算法求解模型,并通过算例验证该模型的可行性,为实现物流网络内总体效益的最大化、减少排空费用的支出提供参考。
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