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文檔簡介
1、長期以來,林產(chǎn)品營銷決策一直是我國林業(yè)企業(yè)經(jīng)營管理中的重點和難點,林產(chǎn)品銷售預測和銷售中的路線優(yōu)化問題一直是林業(yè)企業(yè)決策者普遍探索的重要課題。
遺傳算法是(genetic algorithm,GA)模擬生物進化的自然選擇和遺傳機制的一種搜索尋優(yōu)算法。遺傳算法作為一種求解問題的高效并行的全局搜索尋優(yōu)方法,以其固有的魯棒性、并行性和自適應性,使之非常適于大規(guī)模搜索空間的尋優(yōu),已廣泛應用在組合優(yōu)化和機器學習等多個方面。在計算機視
2、覺領域中的應用也正日益受到重視,為在決策系統(tǒng)中解決預測問題提供了新而有效的方法。
本文運用遺傳算法,對豬婆山林場林產(chǎn)品二年內(nèi)的銷售額數(shù)據(jù)進行了整群抽樣處理,應用MATLAB遺傳算法工具箱中的工具函數(shù)編程實現(xiàn)。具體步驟是:第一,將數(shù)據(jù)根據(jù)選取的抽樣數(shù),即能代表原始數(shù)據(jù)的特征數(shù)據(jù)量的大小分段,在段內(nèi)單獨運行遺傳算法,選取其結(jié)果作為該段的特征數(shù)據(jù),循環(huán)執(zhí)行完所有數(shù)據(jù)段后,即得所需的特征數(shù)據(jù);第二,針對實測數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大、取值范
3、圍廣、精度要求高的特點,為提高遺傳算法的性能,首先對原始數(shù)據(jù)進行預處理,然后采用浮點數(shù)編碼,通過對分段內(nèi)的原始數(shù)據(jù)增減一個較小數(shù)據(jù)值來構(gòu)成初始種群的取值范圍;第三,實際數(shù)據(jù)的運行結(jié)果表明本文的算法選取出來的特征數(shù)據(jù),能夠充分代表原始數(shù)據(jù),達到整群抽樣的目的,能為林場林產(chǎn)品銷售預測提供可靠的數(shù)據(jù)基礎。
遺傳算法在林產(chǎn)品市場營銷的另一個應用是:通過總結(jié)林場林產(chǎn)品貨物的配送現(xiàn)狀,指出林產(chǎn)品貨物配送屬于典型的VRP(Vehicle
4、 Route Problem)問題,建立了該問題的數(shù)學模型,通過引入引申的劉海交叉法,構(gòu)造了一種具有較強全局搜索能力的引申劉海交叉法,改進了原有的標準遺傳算法,提出了貨物配送路線優(yōu)化問題的求解策略;利用MATLAB編制了相應的計算程序,實現(xiàn)了上述問題的迅速求解過程。
論文充分利用遺傳算法在全局搜索和優(yōu)化方面的性能,結(jié)合典型實例,驗證了遺傳算法在求解此類問題時的可行性及優(yōu)越性,證實了該計算程序運行的準確性及通用性。該系統(tǒng)實施
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