论文部分内容阅读
针对钢铁企业合同计划优化问题，建立了合同计划的混合规划模型，并提出了基于群体增量学习PBIL与线性规划的求解算法。首先设计PBIL算法的0-1染色体编码，每个染色体代表一个合同选择方案，并利用线性规划模型求解染色体的适应度值，然后经多次迭代得到适应度最优的染色体个体，最后得到最优合同计划方案。经实际生产数据测试，利用该模型与算法可以在较短时间内给出较优的合同计划方案，验证了模型的合理性与算法的有效性。