【正文】 給這些面孔評(píng)分。GA在軍事上的應(yīng)用也有報(bào)道：如用于紅外線圖象目標(biāo)判別的休斯遺傳程序系統(tǒng)（Hughes geic programming system） ， 效果很好，以至準(zhǔn)備把它固化成硬件。因此，在我國(guó)發(fā)展GA，當(dāng)前應(yīng)該特別重視它的應(yīng)用和推廣普及。 本文工作本文采用馬爾可夫方法，對(duì)虛擬企業(yè)中的風(fēng)險(xiǎn)管理問(wèn)題進(jìn)行了初步的研究，在本10 / 49文中利用馬爾可夫?qū)ιa(chǎn)的整個(gè)過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)跟蹤以達(dá)到對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)控制。 馬爾可夫鏈分析是利用狀態(tài)間的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率 來(lái)反映系統(tǒng)狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變ijp化， 表示從第 狀態(tài)經(jīng)過(guò)一步轉(zhuǎn)移到第 狀態(tài)的概率， 。根據(jù)連通的概念，馬爾可夫的狀態(tài)空間可以分為不返回狀態(tài)（過(guò)渡態(tài)）和吸收態(tài)。易知，矩陣 ，其中Imnm???nijqQ??（對(duì)所有的 ）且 ， （ ） [5]。現(xiàn)以?xún)呻A段為例對(duì)模型進(jìn)行描述。B12,b（2）生產(chǎn)平均成本 ：表示狀態(tài)占有成本矢量。依據(jù)馬爾可夫過(guò)程的基本原理，得到各工序的轉(zhuǎn)移矩陣：1 編制任務(wù)計(jì)劃書(shū)13 / 49 ()???????? ??? 1000 .. . ttttttttP2 技術(shù)設(shè)計(jì) ()???????? ???? 1000 2.. . ttttttttP3 機(jī)械裝配設(shè)計(jì) ()???????? ???1002... ttttP4 電器裝配設(shè)計(jì) ()???????? ???1003..616.. ttttP5 原材料及外購(gòu)件購(gòu)買(mǎi)14 / 49 ()???????? ???? 1000 3.. . ttttttttP6 機(jī)械裝配工藝規(guī)程 ()???????? ???1003..212.. ttttP7 零件設(shè)計(jì) ()???????? ???1002... ttttP8 電器裝配工藝規(guī)程 ()???????????1005... ttttP9 制定材料定額 ()???????? ???1005... ttttP10 零件加工15 / 49 ()???????? ???? 1000 3.. ... ttttttttP11 機(jī)械裝配 ()???????? ???? 1000 09.. ... ttttttttP12 電器裝配 ()???????????1005... ttttP13 調(diào)試 ???????????1005... ttttP現(xiàn)有某聯(lián)盟生產(chǎn)一種車(chē)，其工序流程如表 ：表 各工序風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃結(jié)果A 工序名稱(chēng) 各工序?qū)?yīng)的時(shí)間 完工概率 完工成本（元）2 359B 技術(shù)任務(wù)書(shū)3 C 技術(shù)設(shè)計(jì) 8 308416 / 499 304510 30068 21809 2140D 機(jī)械裝配設(shè)計(jì)10 21004 545E 電器裝配設(shè)計(jì)5 5255 45616 4432F 原材料及外購(gòu)件購(gòu)買(mǎi)7 43035 10806 1056G 機(jī)械裝配工藝規(guī)程7 10328 21729 2132H 零件設(shè)計(jì)10 20901 224I 電器裝配工藝規(guī)程2 2082 制定材料定額3 5 897K 零件加工6 85216 17 18 19 L 機(jī)械裝配20 3858M 電器裝配 1 22417 / 492 2081 310N 調(diào)試2 270 風(fēng)險(xiǎn)管理模型 上例中的風(fēng)險(xiǎn)管理模型如下：　　　　 　 　　　　　　　　 ()???itbmnax?N,21??　　　　 　　 ().ts01CtiNi???　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　　 ()TtKi其中：：工序 的完工時(shí)間iti：工序 完工時(shí)間為 時(shí)對(duì)應(yīng)的完工概率??ibit：工序 完工時(shí)間為 時(shí)對(duì)應(yīng)的成本itCii：關(guān)鍵工序集合K：工序數(shù)目N：規(guī)定的項(xiàng)目完工時(shí)間0T：規(guī)定的項(xiàng)目完工成本C18 / 493 遺傳算法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理模型的求解生物進(jìn)化論的觀點(diǎn)認(rèn)為：生物不但遺傳而且有變異，這種變異是因?yàn)槿旧w不但復(fù)制而且有交叉及基因突變，如果這種變異更適應(yīng)環(huán)境，那么這種產(chǎn)生變異的個(gè)體會(huì)繁衍下去，反之則被環(huán)境所淘汰，這就是適者生存，不適者被淘汰的自然法則。通過(guò)“染色體”群的一代一代不斷變化，包括復(fù)制、交叉、和變異等操作，最終收斂到“最適應(yīng)環(huán)境”的個(gè)體，從而求得問(wèn)題的最優(yōu)解或滿(mǎn)意解。4 GA 具有全局搜索能力，最善于搜索復(fù)雜問(wèn)題和非線性問(wèn)題 [6]。2 確定適應(yīng)值函數(shù)：用于對(duì)個(gè)體進(jìn)行評(píng)價(jià)，也是優(yōu)化過(guò)程發(fā)展的依據(jù)。對(duì)于目標(biāo)函數(shù)求極小值問(wèn)題，可以采用倒數(shù)的方式或用一個(gè)極大值減去目標(biāo)函數(shù)值。前者以正比于個(gè)體適應(yīng)值的概率來(lái)選擇相應(yīng)個(gè)體，后者則基于個(gè)體在種群中的排名來(lái)選擇相應(yīng)的個(gè)體。4 算法參數(shù)的選?。褐饕ǚN群數(shù)目、交叉與變異概率、進(jìn)化代數(shù)、種群數(shù)目是影響算法優(yōu)化性能20 / 49和效率的因素之一。交叉操作很少進(jìn)行，從而會(huì)使搜索停滯不前。不過(guò)，目前還沒(méi)有一種判斷性能很好，適應(yīng)范圍很廣的控制標(biāo)準(zhǔn)，所以，一般的 GA 程序都使用由用戶(hù)控制的最大進(jìn)化代數(shù)來(lái)控制算法的進(jìn)程 [7]。Step3：根據(jù)適應(yīng)值大小以一定的方式進(jìn)行選擇。Step5：重復(fù) Step2 到 Step4，直到滿(mǎn)足終止條件。 每 個(gè) 染 色 體 代 表 一 個(gè) 解 決 方 案 。3 計(jì) 算 適 值 ：在 本 問(wèn) 題 中 ， 是 以 13 道 工 序 中 最 小 完 工 概 率 的 最 大 值 作 為 目 標(biāo) 函 數(shù) ， 考 慮 到 遺傳 算 法 本 身 就 是 按 照 最 大 值 排 序 的 特 點(diǎn) ， 所 以 就 以 本 問(wèn) 題 的 目 標(biāo) 函 數(shù) 作 為 適 應(yīng) 值 函數(shù) 。5 交 叉 運(yùn) 算 ：采 用 單 點(diǎn) 交 叉 。 由 于 本 問(wèn) 題 采 用 自然 數(shù) 編 碼 方 式 ， 而 MATLAB 的遺傳算法模板中的變 異 函 數(shù) 只 能 做 二 進(jìn) 制 編 碼 的 變 異 ，所 以 本 設(shè) 計(jì) 中 設(shè) 計(jì) 了 一 種 全 新 的 可 進(jìn) 行 十 進(jìn) 制 編 碼 變 異 的 方 法 。另 外 本 設(shè) 計(jì) 還 嘗 試 運(yùn) 用 模 擬 退 火 算 法 中 保 留 最 優(yōu) 解 的 方 法 。 經(jīng) 之 后 的 試 驗(yàn) 表 明 ， 這 種 方 法 可 以 有 效 地 抑 制 遺 傳算 法 中 隨 機(jī) 交 叉 和 變 異 可 能 產(chǎn) 生 的 退 化 對(duì) 算 法 最 后 結(jié) 果 的 影 響 。3 在初始種群的個(gè)體數(shù)、進(jìn)化代數(shù)和變異率不變的情況下調(diào)整交叉率：每調(diào)整一次做 50 次實(shí)驗(yàn)，得到的結(jié)果如表 所示：表 交 叉 率 對(duì) 達(dá) 優(yōu) 率 的 影 響PcPopsize GNPmbest rate50 200 100%50 200 98%50 200 89%50 200 80%50 200 65%從 此 表 可 以 清 楚 地 看 出 交叉率過(guò)低可能導(dǎo)致算法的停滯不前，從而使算法產(chǎn)生不完全進(jìn)化。27 / 49圖 算法動(dòng)態(tài)優(yōu)化過(guò)程圖結(jié) 論虛擬企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)更加復(fù)雜，更加具有隨機(jī)性。因此，迫切需要對(duì)動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的管理方法進(jìn)行研究。她嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、敏銳的學(xué)術(shù)眼光、淵博的知識(shí)和一絲不茍的工作作風(fēng)給我留下了深刻的印象，使我受益匪淺，同時(shí)也是我將來(lái)工作和生活中學(xué)習(xí)的榜樣。并在這次畢業(yè)設(shè)計(jì)中給予了我各方面的幫助和關(guān)懷，才使我順利完成我大學(xué)生涯的最后一次大型作業(yè)。最后，對(duì)參加本文評(píng)閱和答辯的各位老師致以誠(chéng)摯的謝意。 PmaxF = 。10],[1,1]))。5],[1,1]))。7],[1,1]))。2],[1,1]))。6],[1,1]))。2],[1,1]))。gen = 0。 else pro(1,1) = 。 else if Chrom(i,2) == 9 pro(1,2) = 。 end end if Chrom(i,3) == 8 pro(1,3) = 。 else pro(1,3) = 。 else pro(1,4) = 。 else if Chrom(i,5) == 6 pro(1,5) = 。 end end33 / 49 if Chrom(i,6) == 5 pro(1,6) = 。 else pro(1,6) = 。 else if Chrom(i,7) == 9 pro(1,7) = 。 end end if Chrom(i,8) == 1 pro(1,8) = 。 end if Chrom(i,9) == 2 pro(1,9) = 。 end if Chrom(i,10) == 5 pro(1,10) = 。 end if Chrom(i,11) == 16 pro(1,11) = 。 else if Chrom(i,11) == 18 pro(1,11) = 。 else pro(1,11) = 。 else pro(1,12) = 。 else pro(1,13) = 。 T(1,3) = Chrom(i,1) + Chrom(i,2) + Chrom(i,5) + Chrom(i,10) + Chrom(i,11) + Chrom(i,13)。 C = sum(cost)。 else P(i,1) = *Px。sus39。,SelCh,)。13],[1,1]))。 else if Pmut == 336 / 49 SelCh(:,3) = 9。 else if Pmut == 7 SelCh(:,7) = 9。 else if Pmut == 11 SelCh(:,11) = 19。for j = 1:X if SelCh(j,1) == 2 pro1(1,1) = 。 end if SelCh(j,2) == 8 pro1(1,2) = 。 else pro1(1,2) = 。 else if SelCh(j,3) == 9 pro1(1,3) = 。 end end if SelCh(j,4) == 438 / 49 pro1(1,4) = 。 end if SelCh(j,5) == 5 pro1(1,5) = 。 else pro1(1,5) = 。 else if SelCh(j,6) == 6 pro1(1,6) = 。 end end if SelCh(j,7) == 8 pro1(1,7) = 。 else pro1(1,7) = 。 else pro1(1,8) = 。 else pro1(1,9) = 。 else pro1(1,10) = 。 else if SelCh(j,11) == 17 pro1(1,11) = 。 else if SelCh(j,11) == 19 pro1(1,11) = 。 end end end end if SelCh(j,12) == 140 / 49 pro1(1,12) = 。 end if SelCh(j,13) == 1 pro1(1,13) = 。 end T1(1,1) = SelCh(j,1) + SelCh(j,2) + SelCh(j,3) + SelCh(j,7) + SelCh(j,10) + SelCh(j,11) + SelCh(j,13)。 T1(1,5) = SelCh(j,1) + SelCh(j,2) + SelCh(j,4) + SelCh(j,8) + SelCh(j,12) + SelCh(j,13)。 if (Tmax1 58