采用混合遗传算法求解多约束背包问题．首先构建多约束背包问题的数学模型，然后采用多维实数编码方式的遗传算法，结合附带染色体库技术、局部启发式算子和扰动算子对问题进行求解，并给出了一个实验实例．实验证明文中采用这种混合遗传优化算法解决多约束背包问题切实可行，有较高的搜索效率．

改进分布估计算法解决多约束集装箱装载问题.pdf

人工智人-家居设计-多约束下的纸盒矩形化智能排样系统的研究与实现.pdf

人工智能-多约束快速成长局部CPG神经网络研究.pdf

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基于多媒体传输的网络应用均对服务质量（quality of service, QoS）有迫切的需求，如带宽、延迟、丢包率等。寻找满足上述QoS要求的组播树问题是一个NP=完全问题。在已有的多约束QoS组播路由算法中主要是局部搜索算法或集中式搜索算法，这些均不能保证在实际网络中找到全局解。本文提出用基于交叉熵的蚁群优化算法来求解多约束QoS组播路由问题，NS2仿真结果表明该算法能够快速找到近似最优解。

多约束条件下的飞行器航迹规划算法.docx

基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW（多约束）matlab代码.md

选址—路径问题(LRP)同时解决设施选址和车辆路径问题, 使物流系统总成本达到最小, 在集成化物流配送网络规划中具有重要意义。针对带仓库容量约束和路径容量约束的选址—路径(CLRP)问题, 提出了一种结合模拟退火算法的混合遗传算法进行整体求解。改进混合遗传算法分别对初始种群生成方式、遗传操作和重组策略进行改进, 并实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的有效结合。运用一组Barreto Benchmark算例进行数值实验测试其性能, 并将求解结果与国外文献中的启发式算法进行比较, 验证了改进混合算法的有效性和可行性。

随着大量新型的多媒体在高性能网络、移动网络及Internet 中的应用, 满足QoS 约束的多播路由问题成为越来越重要, 它吸引了许多爱好者. 本文讨论了多约束QoS 多播路由问题, 主要包含延迟、延迟抖动、带宽和分组丢失率等QoS 约束, 文中描 述了一种在动态网络环境及不确定参数下适应于研究QoS 多播路由的网络模型. 提出了一种在网络规模、可行性方面为 Internet、移动网络和高性能网络下基于遗传算法的多约束QoS 多播路由优化算法(MQMRGA ). 仿真结果表明该算法收敛速 度快、可靠性高. MQMRGA 为QoS 多播路由提供了一种新的有效途径.