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文檔簡介
1、在企業(yè)戰(zhàn)略管理中,經(jīng)常有一些最優(yōu)化問題出現(xiàn).然而,由于這些問題的目標和限制條件難以精確的量化,它們通常是離散的、非線性的.所以很難使用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)方法描述清楚,進而尋求最優(yōu)的解決方案.隨著計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展,我們可以使用計算機幫助我們實現(xiàn)那些依賴于大量計算的方法,從而解決前面提到的問題.該文就是用了這樣一種算法,遺傳算法,來解決企業(yè)戰(zhàn)略管理中的三個問題.遺傳算法是一種尋優(yōu)方法,它根據(jù)目標函數(shù)的優(yōu)劣,隨機的在可能方案中尋求最優(yōu)或者近優(yōu)的解
2、.個體(代表一個可行的解)在群體中依靠自身的適應(yīng)性與其他個體競爭,適應(yīng)性強的個體幸存的概率大,優(yōu)勝劣汰.從而實現(xiàn)進化,最終找到最優(yōu)解或者近似最優(yōu)解.該文在三個問題中應(yīng)用遺傳算法:企業(yè)投資策略的選擇;企業(yè)生產(chǎn)過程計劃;多階段質(zhì)量檢測問題.在這三個問題的應(yīng)用中,表現(xiàn)了遺傳算法的優(yōu)越性.這三個問題中目標函數(shù)都是非線性的,可行解的范圍很大,而且問題中還包括很多不確定的行為.這就使得傳統(tǒng)的方法很難解決.在投資管理中經(jīng)常存在一些不確定因素,這給投資
3、決策帶來很多困難和風(fēng)險.遺傳算法對于解決這種由于缺少準確信息而造成的不確定性是很有效的.為了在有限資源的情況下有效的進行項目投資管理,該文使用自適應(yīng)遺傳算法來有效的搜索全局最優(yōu)解或者近優(yōu)解.使用一個例子說明了遺傳算法在解決不確定因素問題時的優(yōu)勢.該文使用自適應(yīng)遺傳算法對傳統(tǒng)的生產(chǎn)計劃系統(tǒng)進行改造,來實現(xiàn)不確定生產(chǎn)能力和生產(chǎn)批量的多制造過程的柔性生產(chǎn)計劃.說明了遺傳算法在生產(chǎn)計劃中的應(yīng)用中的有效性.在很多生產(chǎn)過程中,為了保證生產(chǎn)系統(tǒng)的平均
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