開題報告初稿2
1. APS算法的研究與建模
2.1 算法的選擇
算法是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程。APS常用的优化的主要算法有:
1) 数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址, 寻源等.
2) 启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作 计划如生产排程等.
3) 基因算法,较适用于有大量的可能方案选择.
4) 穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,适用于简单的供应链.
基于XXX產品事業處的業務邏輯，計劃考慮選擇启发式算法與基因算法為算法研究與建立的方向。
2.1 算法建模語言及工具
AMPL是一种广泛应用的、有效的、灵活的代数建模语言，它主要 解决夹杂优化处理的线形、非线性或整型编程问题。它是基于现代的建模原则设计出来的，它利用高级的架构，从而达到了其它建模 系统都比较缺乏的灵活性。现今已在全球范围内成功实现了数学编程模型的应用。通过使用AMPL的最初的代数符号，即使是一个非常大型的、非常复杂的模型也能被表述成一种简洁的、便于理解的形式（通常少于一页）。因为AMPL建模很容易理解、纠错或修正，所以AMPL使模型维护变的非常便捷。
2. 系統的實現
系統開發采用OO的JAVA語言。
3. 系統的創新
基因算法因算法是一种生物进化的算法,实际上是一种多目标的探索法.能够用于计划与排程.它是非常新的技术,目前,还没有在商业中实际运用.
采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是，进化就是选择 了最优种类。基因算法将应用APS上，以获得“最优”的解决方案
二、 課題的進度計劃
1．2008年2 月~5月为准备阶段進行有关资料的搜集与整理，并对相关基础知识进行深入学习。
2．2008年6月~2008年8月为研究學習阶段。
3．2008年9月~2008年12月为系統建模阶段 。
4．2009年1月~2009年6月算法研究阶段。
5．2009年7月~2009年9月系统開發阶段。
6．2009年10月~2009年11月总结及论文编写。
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