改进的混沌遗传算法
利润最大化问题优化算法求解方法改进策略
利润最大化问题优化算法求解方法改进策略在商业运营中，利润最大化是每个企业所追求的目标。
为了实现这一目标，企业需要优化其生产和经营过程，确保资源的最佳利用和成本的最小化。
利润最大化问题是一个复杂的优化问题，可以通过改进算法来求解。
在本文中，将探讨一些利润最大化问题的常见优化算法，并提出改进策略来进一步优化这些算法的效果。
首先，最常见的优化算法是线性规划方法。
线性规划是一种数学优化技术，它能够找到多个变量的最佳组合以满足一系列约束条件，并使目标函数最大化。
在利润最大化问题中，线性规划可以用来确定最佳的生产配比、资产配置等。
然而，线性规划算法在处理复杂问题时存在局限性，因为它假设问题的目标函数和约束条件是线性的。
因此，一个改进策略是引入非线性规划算法来解决复杂的利润最大化问题。
其次，遗传算法是一种模拟进化过程的优化算法，被广泛用于解决复杂的优化问题。
遗传算法通过模拟自然生物进化的过程，通过遗传操作（选择、交叉和变异）来搜索优化问题的最佳解。
在利润最大化问题中，可以使用遗传算法来优化生产计划、供应链安排等。
然而，传统的遗传算法在求解复杂问题时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。
因此，一个改进策略是引入改进的遗传算法，如多目标遗传算法、混沌遗传算法等，以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。
此外，蚁群优化算法是另一种启发式优化算法，模拟了蚁群觅食的行为。
蚁群优化算法通过模拟蚂蚁在搜索过程中的信息交流和合作行为，逐步寻找最佳解决方案。
在利润最大化问题中，蚁群优化算法可以用于优化销售路线、资源分配等。
然而，蚁群优化算法在求解复杂问题时也存在收敛速度慢、易陷入局部最优解等问题。
为了改进这些问题，可以引入改进的蚁群算法，如混合蚁群算法、自适应蚁群算法等，以提高算法的收敛性能和全局搜索能力。
此外，模拟退火算法是另一种经典的优化算法，基于冶金学中的退火过程。
模拟退火算法通过接受较差解的概率来避免陷入局部最优解，并逐步收敛到全局最优解。
一种改进变尺度混沌优化的模糊量子遗传算法
中围分 类号：Ｐ８ ＴＩ
种 改进 变 尺度 混 沌优 化 的模 糊 量 子 遗传 算 法
膝 皓 ，曹爱增 ，杨 炳儡
（．济南大学信息科 学与工程学院 ，济 南 ２ ０２ ；２ １ ５ ０ ２ ．北京科技大 学信息工程学院 ，北京 １０ ８ ） ０ ０ ３
摘
要 ：针对量 子遗 传算法存在 的易陷入 局部极 小 等问题 ，提 出一种模糊量子遗 传算法 。该算法采用一种 变尺度混沌 优化方法 ，只需 设
第 ３ 卷 第 １ 期 ６ ３
Ｖ Ｌ３ ｏ ６
・
计
算
机
工
程
２１ ００年 ７月
Ｊｕ ｙ ０１ ｌ ２ ０
Ｎｏ １ ．３
Ｃ ｏ ｐｕｔ ｒ Ｅｎｇｉ ｅ ｉ ｇ ｍ ｅ ｎｅ ｒ ｎ
人 工智 能 及识 别技 术 ・
一
文章编号：１ ．４８ ｏ０ ３ ＿ ７ ＿ 文献标识 ０ －３２（ ｌ １ ０ ５ ０ ０ ２ ）— １ — ３ 码：Ａ
２ Ｓ ｈ ｏ ｆｎ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅｉｇ Ｕｎｖ ｒｉ ｔ ｃｅ ｃ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙＢ ｉｎ ， ｅ ｉｇ ｌ０ ８ ） ． ｃｏ ｌ ｉｆ ｍａｉ ｎ ｉｅｒ ， ｉｅｓｔ ｏ、 ｉｎｅａ ｄＴｃ ｎ ｌｇ ｅ ｉｇ Ｂ ｉｎ ０ ０ ３ ｏ ｏ ｏ ｎ ｙ Ｓ ｊ ｊ ［ ｓｒ ｃ］Ａｉ ｎ ｔｈ ｒｂｅ ｆ ａ ｔｍ ｎｔ ｇ ｒｈ ＱＧＡ） ｘｓ ａｉ ｅｔ ｇｉｔ ｏａ ｍｉｉ ｍ．ｈｓｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｆｚｙ Ａｂｔａｔ ｍｉｇａ ｅｐｏ ｌｍ ｏ ｎｕ Ｇｅ ｅｉ Ａｌｏｉ ｍ（ ｔ Ｑｕ ｃ ｔ ｅ ｉｓｅｓｌ ｇｔｎ ｏｌｃｌ ｎｍｕ ｔｉ ａｅ ｅｅｔ ｕｚ ｔ ｙ ｉ ｎ ｐ
关健词 ：量子遗 传算法 ；混沌优化 ；收敛 策略 ；变尺度 ；模糊 控制
改进的混沌遗传算法
ｃ ｎ ｅｇｎ ｅ ｐ ｒ ｒ ａ ｃ ． ｏ ｖ ｒｅ ｃ ｅｆ ｍ ｎ ｅ ｏ
Ｋｅ ｏ ｄ ：Ｃ ａ ｓ Ｇ ｎ ｔ ｌｏ ｔｍ（ Ｇ ；ａ ｍ ｐ ｅｇ ｄｃ ｙ ａ ａ ｔ ｅ ｃ ｓｏ ｅ ；ｈ ｏｉ ｍ ｔ ｉｎ ｙ ｗ ｒ ｓ ｈ ｏ— ｅ ｅｉ Ａ ｇ ｒｈ Ｃ Ａ） ｃ ａ ；ｒｏ ｉｉ ；ｄ ｐｉ ｒ ｓ ｖ ｒｃ ａ ｔ ｕａ ｏ ｃ ｉ ｔ ｔ ｖ ｏ ｃ ｔ
最新 改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度的几个
改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度的几个方法本文转载《商业研究》作者简介：孔令夷（1977-），男，山东烟台人，西安邮电大学管理工程学院副教授，研究方向：敏捷制造、供应链管理、生产运营管理、计算智能、工业工程与管理。
基金项目：国家自然科学基金项目，项目编号：71102149；国家社会科学基金项目，项目编号：11CJY064；工信部通信软科学研究项目，项目编号：2013R01-2；部人文社会科学研究项目，项目编号：12YJC790084；陕西省教育厅专项科研计划资助项目，项目编号：12JK0056；西安邮电大学青年教师科研基金项目，项目编号：ZL2011-22。
知识世纪已来临，企业间竞争升级为供需链间竞争，产品制造模式和方式都发生实质性转变。
全球化及不确定性客户需求的外部市场环境，对供需链提出了敏捷性的客观要求，敏捷供需链（Agile Supply Chain，简称ASC）ASC成为全球供需链转型升级的首选捷径，以及商业界和理论界的近期研究热点。
作为新世纪供应网络的全新模式，ASC整合精益生产、并行工程等先进制造技术及理念，在高度竞合、动态多变的外部商业环境中，集成供应商、制造商、服务商、外包商、经销商等成员企业，快速实时响应外界商机和需求变化。
ASC区别于传统供应链的最大特点是基于虚拟化运作方式，快速动态调度供应链成员企业所有可用资源，包括资源组合、调整、配置及解散。
若要成功调度供需链资源，不但需要ICT技术、现代管理方法、强大的网络基础等，而且时段等瓶颈资源调度技术也是必不可缺的前提要件，即在ASC的稀缺时段资源约束下，怎样选择、组织、配置ASC资源，确定有效的进货、生产、储存、运输、销售、服务协同调度计划，以最低成本完成复杂多变的订单作业。
一、相关研究述评很多学者已展开ASC进产存运销的调度研究，成果颇丰。
在知网搜索主题为“敏捷供需链”及“调度”的2000年以来文献有83篇；在EI数据库中做同样查新，得到外文61篇；在Springer数据库中也做同样查新，得到16篇；经过比对，EI库与Springer库有5篇重复者，有效外文文献合计72篇，因此中外文相关文献共计155篇。
改进混沌遗传算法寻优敏捷供需链动态调度时段
知识 世 纪 已来 临 ，企业 间竞 争 升级 为 供 需 链
间竞争 ，产 品制 造 模 式 和市 场 营销 方 式 都 发 生 实 质性转变 。全 球化 及 不 确定 性 客 户需 求 的外 部 市 场环境 ，对供 需链 提 出 了敏 捷 性 的 客 观要 求 ，敏 捷 供需链 （ Ａ ｇ ｉ ｌ ｅ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｌ ｙ Ｃ ｈ ａ ｉ ｎ ，简称 Ａ Ｓ Ｃ）Ａ Ｓ Ｃ成
而且 时段 等瓶 颈 资源 调度 技 术也 是 必不 可 缺 的前
提要件 ，即在 Ａ Ｓ Ｃ的稀 缺 时段 资 源约 束 下 ，怎样
选择 、组 织 、配 置 Ａ Ｓ Ｃ资 源 ，确 定 有 效 的 进 货 、
收 稿 日期 ：２ ０ １ ３—０ ５—１ ３
违约费 、运输 费及 加班 费 最小 化 等 多 目标 的 最 优
孔令 夷
（ 西安邮电大学 管理工程 学院，西安 ７ １ ０ ０ ６ １ ）
摘 要 ：本 文 面 向敏 捷 供 需 链 动 态调 度 时 段 优 选 方 案 设 计 ，构 建 以 最 低 总成 本 为 目标 的 动 态 调 度
模型 ；基 于传统遗传 算法的常见缺 陷以及启 发 式算 法 的局 限性 ，提 出面 向敏捷 供 需链 时段 资 源 动 态调 度全局 寻优 的改进混沌 遗传 算法 。首先 设计 分 节式 编码 ，再利 用 随机 法 与贪心 法产 生更
优 良初 始 种群 ，提 高 染 色体 可 行 性 及 遗 传 效 果 ； 选 用 优 先 保 留 交 叉 以及 贪 心 机 制 下 的 目标 导 向 变异 ，确保 优 良基 因 继 承 ，改 善 遗 传 操 作 ； 实 施 局 部 邻 域 搜 索 以 及 混 沌 搜 索 以 加 快 收 敛 ；提 出
混沌遗传算法及其应用
混沌遗传算法及其应用第一章节混沌遗传算法及其应用混沌遗传算法（Chaos Genetic Algorithm，CGA）是一种混合优化算法，它结合了遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和混沌理论，采用混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，从而构建出一种新的全局优化技术。
CGA通过利用混沌的性质，使得遗传算法能够更好地探索搜索空间，从而改进遗传算法的优化能力。
因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。
混沌遗传算法的基本原理是将混沌迭代技术和遗传算法相结合，以混沌迭代技术作为遗传算法的搜索过程，把混沌序列用作遗传运算的种群变异率，从而改变遗传算法的搜索属性。
混沌迭代技术用来控制种群变异率，使得搜索过程更加全局化、更加稳定。
因此，可以更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。
混沌遗传算法的应用十分广泛，常被用于求解优化问题。
在工程领域，CGA可以用于结构优化、项目调度、网络优化等；在控制领域，可以用于模式识别、模糊控制、鲁棒控制等；在信息处理领域，可以用于图像处理、语音处理、文本处理等。
此外，CGA还可以应用于生物信息学、金融工程、金融分析等领域。
为了更好地利用混沌遗传算法，在应用过程中，可以通过设置正确的参数来提高算法的性能。
首先，可以根据优化问题的特性确定种群规模。
其次，可以根据问题的特性确定个体的变异率，以及个体之间的交叉率。
最后，可以根据问题的特性确定混沌迭代技术的参数，以便更好地搜索全局最优解。
总之，混沌遗传算法是一种新型的全局优化技术，可以有效地求解优化问题。
CGA利用混沌迭代技术和遗传算法相结合，使得搜索过程更加全局化、更加稳定，从而更好地搜索最优解，较快地收敛，并且抗局部最优解的能力也得到提高。
在应用过程中，可以通过设置正确的参数，来提高算法的性能。
因此，CGA已经广泛应用于优化问题的求解中，取得了良好的效果。
改进的自适应混沌差分进化算法
差 分进化算法（ Ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ Ｅ ｖ ｏ ｌ ｔｉ ｕ ｏ ｎ ， Ｄ Ｅ ） 是 属于 遗传算法 的一个分支， 它是 由 Ｓ ｏｒ ｔ ｎ等人于 １ ９ ９ ５年提 出 的，最初 的设想 是用 于解 决切 比雪 夫 多项式 问题 ，
计 算 机 系 统 应 用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｈ ｔ ｔ ｐ ： ｝ ｉ ｐ ． ｃ － Ｓ － ａ ． ｏ ｒ ｇ ． ｃ ｎ
２ ０ １ ３年 第 ２ ２卷 第 ２期
改进的自适应混沌差分进化算法①
王 涛，王 焕
（ 辽宁工程技术大学，电气与控制工程学 院，葫芦 岛 １ ２ ５ １ ｏ ５ ）
摘
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｉ ｎ ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｄｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｔｉ ｎ ａ ｌ ｅ ｖ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｆ ｏ ｒ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｕ ｍ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ａ ｎ ｄ ｏ ｖ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｅ ｈｅ ｔ ｈｅ ｕ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ
ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｃ ｏ ｍ ｍｏ ｎ ｐ ｒ ｅ ｍ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｖ ｅ ｒ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ Ｔ ｅ ｎ ｔ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ（ Ｔ ｅ ｎ ｔ ）ｏ ｆ ａ ｄ ａ ｐ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ｈ ａ ｏ ｔ ｉ ｃ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｉ ａ ｌ ｅ ｖ ｏ ｌ ｔｉ ｕ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ （ Ｃ Ｌ Ｓ Ｄ Ｅ ） ． Ｔ ｅ ｍ ｍａ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｈｍ ｔ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｃ ｈ ａ ｏ ｔ ｉ ｃ
基于混沌量子遗传改进的模糊C均值聚类算法
ｎ ｉ ，ａ Ｒ ａ Ｃ ｄｄ Ｃ ａｔ ｕ ｎ ｍ Ｉｓｉ ｄ Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ （ Ｃ Ｇ ｏｓ ｅｌ ｏｅ ｈｏ ｃ Ｑ ａｔ — ｐｒ ｅ ｅｃ Ａｇｉ ｍ Ｒ Ｑ Ａ） ｗ ｓｐｏ ｏｅ， ｗ ｉｈ ｗ ｓபைடு நூலகம் ｎｖｌｇ ｂｌ ｅ — ｉ ｕ ｎ ｅ ｉ ｏｔ ａ ｒｐ ｓｄ ｈｃ ａ ｏｅ ｌ ａ ｏ
ｄ ｉ１ ．７４ Ｓ ． ．０７ ２ １ ．０ ０ ｏ：０ ３２ ／ Ｐ Ｊ １８ ．０ ０４ ２ １
基 于混 沌 量 子 遗传 改进 的模 糊 Ｃ均 值 聚 类 算 法
路 彬 彬 贾振 红 何 ， ， 迪 杨 杰 庞 韶 宁 ， ，
（． １ 新疆大学 信息科学与工程学院，鸟鲁木齐 ８ ０４ ３０ ６；
２ 上 海 交 通 大学 图 像 处 理 与模 式 识 别 研 究 所 ， 海 ２ ０ ４ ； ． 上 ０ ２ ０ ３ 奥 克 兰理 工大 学 知识 工程 与 开 发 研 究 所 ， 西 兰 奥 克 兰 １２ ） ． 新 ０ ０ （ｚｈ ｘ ． ｄ ．ｎ ｊｈ ＠ ｊ ｅ ｕｃ ） ｕ
摘
要： 针对标准 Ｆ Ｍ对噪声和初值敏感的 问题 ， 出一种基 于实数编码混沌量子遗传算 法（ Ｃ Ｇ 的改进 的 Ｃ 提 Ｒ Ｑ Ａ）
ｂ ｔ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ｕ ｄ ｄ ｅ ｌ ｒ ｓ ｎ ｈ ｏ ｍｕ ａｉｎ ｗｅ ｅ ｓ ｄ ｏ ｒ ａ ｈ ｏ ｓ ｍｅ ｖ ｌ ｔ ｎ ｎ ｓ ａｃ ｉｇ Ａ ｅ ｉ ｒｂ ｂ ｌ ｙ ｇ ｉｅ ｒ ａ ｓ ｉ ｃ ｏ ｓ ａ ｄ ｃ ａ ｓ ｔｔ ｒ ｕ ｅ ｔ ｅ ｌ ｃ ｒ ｍｏ ｏ ｓ ｅ ｏｕ ｉ ａ ｄ ｅ ｒｈ ｎ ． ｎ ｗ ｏ ｏ
（．Ｃ ｌｇ ｆｒ ａｉｎＳｉ ｃ ｎ ｎ ｉ ｅｉ ，Ｘｎ ａｇ Ｕ ｉ ｒｔ，Ｕｕ ｑ Ｘ ｎａｇ８ ０４ ，Ｃ ｉａ １ ｏｅｅｏ Ｉ ｏｍ ｔ ｃ ｎｅａｄＥ ｇｎ ｒ ｇ ｉ ｎ ｎｖ ｓｙ ｒｍｕｉ ｉ ｉｎ ３ ０６ ｈｎ ； ｌ ｆｎ ｏ ｅ ｅ ｎ ｉ ｆ ｅｉ ｊ ２ ｎｔｕ ｇ ｒｃ ｓ ｇａ ｄＰ ｔｒ ｅｏｎｔ ｎ ｈ ｎ ｈ ｉ ｉｏＴ ｎ ｎｖｒｔ，Ｓ ａ ｇａ ０ ２０ ｈｎ ； ．Ｉｓｔｔｏ Ｉ ｅＰｏｅ ｉ ｎ ａｔ ｎＲ ｃｇ ｉｏ ，Ｓ ａ ｇ ａ Ｊａ ｏｇ Ｕ ｉ ｓｙ ｈ ｎ ｈ ｉ ０４ ，Ｃ ｉａ ｉ ｅ ｆ ｍａ ｓｎ ｅ ｉ ｅｉ ２ ３ ｎｗｅｇ ｎ ｉｅｒ ｇａ ｄＤｉｏｅｙＲｓａｃ ｓｔｔ ｕｋ ｎ ｎｖｒｔ ｏ ｃｎｌｇ，Ａ ｃｌｎ ０ ０ ｅ ｅｌｎ ．Ｋ ｏ ｌ ｅＥ ｇｎｅ ｎ ｎ ｓ ｖｒ ｅ ｒ Ｉ ｔｕｅ ｄ ｉ ｃ ｅ ｈ ｎ ｉ ，Ａ ｃｌ ｄＵ ｉ ｓｙｆ Ｔ ｈ ｏｏｙ ｕｋ ｄ１２ ，Ｎ ｗ Ｚａａ ｄ） ａ ｅ ｉ ｅ ａ Ａｂ ｔａ ｔ ｎ ｏｄ ｒｔ ｖ ｒｏ ｈ ｅ ｓ ｉｅ ｏ ｕ ｚ — ａ ｓ 【 Ｃ Ｊ ｌｏｉ ｍ ｏ ｔｅ ｉｉａ ａｕ ｎ ｅ ｓｔ ｅ ｔ ｓｒ ｃ：Ｉ ｒ ｅ ｏｏ ｅｃ ｍｅｔｅ ｓｎ ｉｖ ｆＦ ｚｙ Ｃ Ｍｅ ｎ Ｆ Ｍ ｇ ｒ ｈ ｔ ｈ ｎｔ ｌｖｌｅ ａ ｄ ｓ ｎｉｖ ｏ ｔ ａ ｔ ｉ ｉ
混沌遗传算法
5. 使用方法
5. 使用方法
起源
(2) 初始化种群，包括 个体数、染色体长度、
初始种群的生成方式等
(4) 通过混沌映射生成 随机数，并使用遗传算 法行选择、交叉和变 异操作，生成新的子代
种群
(6) 根据适应度值， 选择最优个体作为当
前种群的代表
发展
(1) 确定优化问题 的目标函数和约束条
件
(3) 计算每个个体 的适应度值
(2) 优化算子设计：混沌遗传算法通过设计不同的优化算子，如选择、交叉和变异等，使 得算法能够更好地探索搜索空间。比如，可以通过引入混沌映射来增加选择算子的随机性 ，通过引入混沌序列来增加变异算子的多样性等
(3) 自适应参数调整：混沌遗传算法通过自适应地调整算法的参数，如种群大小、交叉概 率和变异概率等，来提高算法的性能。这样可以使得算法能够根据问题的特点和搜索进程 的情况来自动调整参数，提高算法的适应性和鲁棒性
(1) 参数选择困难：混沌遗传算法中的混沌映射参数需要根据具体问题进行 选择，但选择合适的参数并不容易，需要进行大量的试验和调整
(2) 收敛速度慢：混沌遗传算法在搜索过程中容易陷入局部最 优解，很难快速找到全局最优解，导致收敛速度较慢
(3) 算法复杂度高：混沌遗传算法结合了遗传算法和混沌映射， 算法复杂度较高，需要较长的计算时间和大量的计算资源
LOGO
混沌遗传算法
汇报人:XX
日期：xxx
1 1. 文章创新点 3 3. 代码 5 5. 使用方法
-
2 2. 实现过程
4
4. 存在问题
PART 1
1. 文章创新点
1. 文章创新点
混沌遗传算法是一种将混沌理论与遗传算法相结合的优化算法。它的创新点主要体现在以 下几个方面
混沌遗传粒子群算法
混沌遗传粒子群算法
混沌遗传粒子群算法是一种启发式搜索算法，它结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的思想。
混沌映射用于改善算法的收敛性，增强全局搜索能力。
遗传算法中的交叉和变异操作在粒子群算法中虽然在表面上不具备，但在本质上却有相通之处。
粒子群算法通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解，每个粒子在搜索空间中单独的搜寻最优解，并将其记为当前个体极值，然后将个体极值与整个粒子群里的其他粒子共享，找到最优的那个个体极值作为整个粒子群的当前全局最优解。
粒子群中的所有粒子根据自己找到的当前个体极值和整个粒子群共享的当前全局最优解来调整自己的速度和位置。
综上所述，混沌遗传粒子群算法结合了混沌映射、遗传算法和粒子群优化算法的优点，旨在提高算法的搜索效率和全局寻优能力。
混沌变异算子的改进遗传算法及其应用
第２ ７卷 第 １ ０期
２０ ０ ７年 １ ０月
文 章编 号 ：０ １ ９ ８ （ ０７ １ ２９ ０ １０ — ０ １ ２ ０ ）０— ４ ０— ３
计 算机 应用
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉａ ｏ ｓ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔ ｎ ｉ
Ｖｏ ＿ ７ Ｎｏ １ ｌ２ ． ０ Ｏｃ ．２ ｏ ｔ ０７
Ａｇｒｈ ｓＳ Ａ） ｌｏ ｔｍ ，Ｇ 由于其简 单 和解 决 问题 的有效 能力 而 被广 ｉ 泛应 用到众 多的领 域。理论上 已经证 明， 遗传算法 能从 概率
Ｋｅ ｏ ｄ ：ｃａｔ ｔｉｎ ｉｐｅＧ ｎｔ ｌ ｒｈ （ Ｇ ） ＪｂＳ ｏ ｒｂｅ （Ｓ ） ｙｗ ｒｓ ｈ ｏｃｍｕ ｔ ；Ｓ ｌ ｅ ｅｃＡｇｉ ｍｓ Ｓ Ａ ； ｏ—ｈｐＰｏｌ ＪＰ ｉ ａｏ ｍ ｉ ｏｔ ｍ
ｏ
Ｌ
妒。
一
般认 为 ， 间调 度 问题 （ｏ —ｈｐＰｏｌ ＪＰ 是 Ｎ 车 ＪｂＳｏ ｒｂｅ Ｓ ） ｍ， Ｐ 完全问题中最 困难 的问题之 一 ‘ 。该 问题的 复杂性 决定 了 ｌ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
混沌 变异 算 子 的 改进遗 传 算 法及 其应 用
谷 晓琳 ， 黄 明， 梁 旭
（ 大连交通大学 软件学院， 辽宁 大连 １６２ ） １０８
（ｕ ｌ １Ｃ ） ｇ ｘ＠ｄ．Ｂ
摘 要： 为解决标准遗传算法（Ｇ ） Ｓ Ａ 收敛缓慢等缺点， 出一种混沌变异算子 的改进遗传算法， 提 进化过程 中， 为防止局部早熟收敛， 对较优个体的变异操作 中引入一个混沌变异 算子 ， 并把 混沌运动 的遍 历范 围“ 大” 放 到优 化 变量 的取值 范 围， 过 一代 代 地 不 断进 化 ， 敛 到一 个最 适合 环 境 的个体 通 收 上， 求得问题 的最优解 ； 建立精英个体序列库 ， 防止最优解的丢失。采用实际算例进行仿真试验 ， 仿真 结果证 明了该算法的有效性。 关键词 ： 混沌变异 ； 遗传算法； 车间调度 中图分类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文献标 志码 ： Ａ
一种改进的遗传算法在无功优化中的应用
规 划问题 。其基本 思想是 ： 在满 足约 束条件 的前提下 ， 过 通 对无功补偿装置 的投切 、 有载调压 变压 器分接头 的调节 和发 电机机端 电压 的配合等 ， 实现 目标 函数的优化 。其关键集 中
ｉ ｇ ｉ ｎ ｏｐ ｒｔ ｄ ｉ ｔ ｅ Ｇ ｎ ｓｉ ｃ ｒ ｏ ａｅ ｎｏ ｔ Ａ，ａ ｄ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｅ ｅｉ ｌｏ ｔｍ ｏ ｉｉ ｇ ｗ ｔ ｈ ｏ ｅ ｒ ｈ ｎ ｒ ｐ ｓ ｄ ｒ － ｈ ｎ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ｇ ｎ ｔ ａ ｇ ｒ ｈ ｃ ｍｂ ｎ ｎ ｉ ｃ ａ ｓｓ ａ ｃ ｉ ｇ ｉ ｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｐ ｏ ｃ ｉ ｈ ｓ
ＡＢ Ｔ ＡＣ Ｇ ｎｔ ｌ ｒｈ （ Ａ ｓ ｎｅ ｅｔｅｇ ｂｌ ｐｉ ｉ ｔｎｐｏａｉｔ ｓａ ｈｎ ｔｏ ｈｏ ｅｒ － Ｓ Ｒ Ｔ：ｅ ｅｃａ ｏ ｔｍ Ｇ ）ｉａ ｆ ｃｖ ｌ ａ ｏｔ ｚ ｉ ｒ ｂｌｙ ｅｒ ｉ ｍｅ ｄＣ ａｓｓａｃ ｉ ｇｉ ｆ ｉ ｏ ｍ ａｏ ｂ ｉ ｃ ｇ ｈ ｈ
法 由 于 面 临组 合 爆 炸 、 数 灾 难 而 不 能 很 好 地 解 决 它 ； 二 维 第
１ 引 杂 、 目标 、 线 性 的 混 合 多 非
类 为基 于人 工 智能 的优 化 算法 ， 主要 有 遗传 算法 （ ｅｅｃ Ｇ ｎｔ ｉ Ａｇｒｈ ， Ａ） 、 忌 搜 索 法 （ ａｕ Ｓａｃ ｌ ｒｈ ｓ ｌｏ ｔ ｉ ｍｓ Ｇ 禁 Ｔ ｂ ｅｒｈ ａ ｏ ｔｍ ， ｇｉ
ｍｕａ ｉｎ ｏ ｅ ａｏ ｓａ ｄ ｃ ｏｃ ｐ ｒｔ ｒ． ｈ ｒｐ ｓ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｎ ｔ ｎ ｙｈ ｓａｌ ｈ ａ ｕ ｅ ｆｔｅ ｉ ｒ ｖ ｅ ｅｉ ｌ ｔｔ ｐ ｒ ｔ ｒ ｎ ｈ ｉｅ ｏ ｅ ａｏ Ｔ ｅｐ ｏ ｏ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｌ ａ ｌ ｔ ｅｆ ｔ ｒ ｓｏ ｍｐ ｏ ｅｇ ｎ ｔ ａ — ｏ ｉ ｏ ｅ ｈ ｃ
优化的变尺度混沌遗传算法
ｃｅ ｔｏ ｈ ｄｕ ｔ ｎ ｆｔ ｅｏ ｔ ｚｔｏ ａ ａ ｔｒａｅｒｄ ｃｄｃ ｎ ｉｕ ｌ ，ｗｈｃ ａ ｓｔ ｅ ｅ ａｉｎ ｅ ｏｕ ｉｎ ｔ ｈ ｅ ｔ ｉｎ ｆｔ ｅａ ｊ ｓｍｅ ｔｏ ｈ ｐ ｉ ａ ｉｎ ｐ ｒｍｅｅ ｒ ｅ ｕ ｅ ｏ ｔｎ ａｌ ｍｉ ｙ ｉｈ ｌ ｄ Ｏｇ ｎ ｒ ｔ ｖ ｌｔ Ｏｔ ｅｎ ｘ ｅ ｏ ｏ
ｒｔ ｍｓ ｉ ｈ ．Ｔｈ ｈ ｒ ｃ ｅ ｆｔ ｉ ｅ ｍｅ ｈ ｄ ｉ ｔ ａ ｈ ｃ ａ ｉｍ ｆｔ ｅＧＡ ｏ ｈ ｎ ｅ ｕ ｈ ｅ ｒ ｈ ｓ ａ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｃ ｅ ｆ ｅｃ ａ ａ ｔ ｒｏ ｈ ｓｎ ｗ ｔ ｏ ｈ ｔｔ ｅｍｅ ｈ ｎ ｓ ｏ ｈ ｓ ｉ ｎ ｔ ａ ｇ ｄ ｂ ｔｔ ｅｓ ａ ｃ ｐ ｃ ｎ ｈ ｏ ｆｉ ｓ ｃ —
（ ｏ ｕｅ ｃｅ ｃ Ｃ ｍｐ ｔ ｒＳ ｉｎ ｅ＆ Ｔｅｈ ｏｏ ｙＣ ｌ ｇ ，Ｈａｂｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅｈ ｏｏ ｙ ｃ ｎ ｌｇ ｌ ｅ ｏ ｅ ｒ ｉ ｉｅｓｔ ｏ ｃｅ ｃ ） ｙ ｒ ｉ ５ ０ ０
ｚ ｉｎ ａｔｏ
Ｃｌ ｓ ｍｂ ｒ ＴＰ３ ］ ６ ａ ｓ Ｎｕ ｅ Ｏ ．
１ 引言
近年来 ， 拟生物 进化 的遗传 算法 （ ｅ ｅｉ Ａ１ 模 Ｇ ｎｔ 一 ｃ ｇｒ ｈ ｃ 由于 其具 有 简单 、 目标 函数要 求 不 高 ｏｉ ｍ）¨， ｔ 对 等特性 而广泛 应 用 于许 多领 域 ， 其 往 往缺 乏 产 生 但
摘
要
混沌 优 化 算 法 和 遗 传 算 法 的 结 合 产 生 了变 尺 度 混 沌 遗传 算 法 （ Ｃ Ａ） ＭＳ Ｇ 。该 算 法 在 不 改 变 ＧＡ 搜 索 机 制 的 同
时 ， 据 搜 索 进 程 ， 断 缩 小 优 化 变 量 的搜 索 空 间及 调 节 系数 ， 导 种 群 进 行 新 一 轮 进 化 ， 而 产 生 更优 的 最 优个 体 ， 善 了 根 不 引 从 改
混沌遗传算法在自动组卷中的应用研究
位编号． 如编码“ ２ １３ ” ５ ２２ １ 表示该试题属于知识点“ ２ 、 ５ ” 认知
层 次是“ 了解 ” 题型是“ 、 填空题 ” 难 度系 数“ 易 ” 试 题 区 、 较 、
分度“ 、 中” 同知识 点同题型试题编号 … ’ １． 我们将 一份 试卷映射为一个染色体 ， 染色体采 用变长编 码策 略进行处理 ， 组成 试卷 的各 个试题 映射 为基 因 ， 色体 染
分度等五维特征编码结合 起来 ， 同时考虑到相 同特征的试题
有 多 个 ， 加 上 相 同特 征 题 Ｅ的 顺 序 号 ， 构 成 每 道 试 题 的 ７ 需 ｔ 就
过程 中的知识进行改 进 ， 相对 于简单 遗传算 法均取得 了较好
的结果 ； 平 等采用稳态策略 的单 亲遗传算法求解组 卷问 魏 题， 通过 突变算子的 引入 ， 使整 个 种群 保持在 最有 可能 获得 成功的状态 ， 加快了算法 向全局 最优值的逼近速度．
作者简介 ： 徐新华（ ９ ７ ， ， １７ 一） 女 江苏泰兴人 ， 硕士 ， 泰州师范高等专科学校讲师．
遗传算 法作为一种 随机 优化 算法 在 多 目标 优化 等众 多
领域取得 广泛的应用 ， 尤其 适用于处理 非线性 问题 求解和最 优化 问题 ． 遗传算法 同时 具有 内在 的并 行性 、 局寻优 和收 全 敛速度快 的特 点 ， 些 都 适 宜 于处 理 自动 组 卷 的 问题 ． 这 魏
徐 新 华
（ 泰州师范 高等专科学校 。 江苏 泰州 ２ ５ ０ ） ２ ３ ０ 列的改进型 遗传算 法来实现 自 一 动组卷 的新方 法． 首先对染 色体 采用分段 自 然数 编码策
略； 然后 ， 混沌机制 同时引入 到遗传 算法的交又和变异阶段 ， 交叉阶段交叉基 因座 由混沌交叉算子 来确 定， 第三阶段 变异个 将 在 在 体的 变异基 因住 由混沌 变异算子 来给 出． 该算法将 混沌优化的遍历性、 规律性 与遗传算 法的 全局性相结合 ， 效地克服 了遗传算 有
基于变尺度混沌优化策略的混合遗传算法及在神经网络中的应用
关键 词 ：遗传 算 法 ； 经 网络 ；变尺度 混沌 算法 神
中图分类 号 ： ８ ；Ｔ ９ ＴＰ １ ３ Ｅ １ 文献标 识码 ： Ａ
Ａｐ ｉ ａ ｉ ｎ ｏ ｙ ｒ ｄ ｇ ｎｅ ｉ ｌ ｏ ｉｈ ａ ｅ ｎ ｍ ｕ ａ ｉ ｅ ｓ ａ ｅ ｐｌｃ ｔｏ ｆ ｈ ｂ ｉ ｅ ｔｃ ａ ｇ ｒ ｔ ｍ ｂ ｓ ｄ ｏ ｔ ｔｖ ｃ ｌ ｃ ａ ｓ ｏ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ ｓ ｒ ｔ ｇ ｎ ｎ ｕ ａ ｅ ｗｏ ｋｓ ｈ ｏ ｐｔｍ ｚ ｔｏ ｔ ａ ｅ ｙ ｉ ｅ ｒ ｌｎ ｔ ｒ
本 文 将 变 尺 度 混 沌 优 化 方 法 与 遗传 算 法 相 融
合 ， 成 新 的 混 合 遗 传 算 法——混 沌 遗 传 算 法 构 ｃａｓ ｅｅｃａ ｏｉ ｍ ， ｈｏ ｎｔ ｇｒｈ ｓ简称 Ｃ Ａ） 改善 了基本 ｇ ｉｌ ｔ Ｇ ，
遗传算 法 的收敛 速度 与性 能 ． 改 进后 的遗 传 算 法 将 结 合前 馈 型神经 网络 应 用 于 储层 油 气 预 测 ， 得 了 取
Ｚ Ａ Ｇ Ｈ ｉ ｈｎ ＭＡ Ｌ ｎ Ｈ Ｎ ｕ・ ｅ ， ｚ ｉ ｇ ａ
（ ｕｉｅ ｃｏｌ ｎｖｒｉ ｈ ｎｈ ｉ ｏ ｉ ｃ ｎ ｅ ｎｌ ｙ Ｓ ａｇ ａ ２ ０９ Ｃ ｉ ） Ｂ ｓ ｓＳｈｏ，Ｕ ｉｅｓｙｏ ａ ｇ ａ ｆｒ ｅ ｅ ｄＴ ｃ ｏ ｇ ， ｈ ｎ ｈ ｉ ０ ０ ３， ｈｎ ｎｓ ｔ ｆＳ ｃ Ｓ ｎ ａ ｈ ｏ ａ
遗传算法在显示其巨大优越性能 的同时 ， 也暴露出
一
些 局 限性 ， 收敛速 度慢 、 如 过早 收敛 及 陷入 局部 最
收 稿 日期 ： ０ ６ ３ １ ２ ０ —０ —０
ห้องสมุดไป่ตู้
基金项 目： 上海市重点学科建设资助项 目（ ０ ０ ） Ｔ ５ ２ 作者简介 ： 张惠珍 （ ９ ９ ， ， 士研究生 ． １ ７ 一）女 博
用直接比较策略的组合混沌遗传算法求解武器目标分配问题(英文)
用直接比较策略的组合混沌遗传算法求解武器目标分配问题
(英文)
王磊;倪明放;杨宽泗;魏厚刚;于占科
【期刊名称】《系统仿真学报》
【年(卷),期】2014(26)1
【摘要】武器-目标分配问题(WTA)是联合作战中一个基本问题。
针对WTA模型特点提出一种改进的遗传算法。
该算法设计了新的编码策略,有效减少了模型的约束数目,并采用直接比较法处理约束,将问题转换成无约束优化问题。
在遗传操作中设计了相应的组合混沌序列发生器,提高了种群质量,加快了收敛速度,结合二次插值法进行局部搜索提高了算法性能。
数据实验结果表明该算法在可接受的时间内求得较高质量的解。
【总页数】7页(P125-131)
【作者】王磊;倪明放;杨宽泗;魏厚刚;于占科
【作者单位】中国人民解放军理工大学通信工程学院;中国人民解放军75576部队【正文语种】中文
【中图分类】TP391.9
【相关文献】
1.用混合遗传算法求解武器目标分配问题
2.应用改进遗传算法解决武器目标分配问题
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矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
遗传算法改进的BP神经网络在混沌径流时间序列预测中的应用
第 ２卷 第 ２ ７ 期
２Ｈ７ ４ ｃ 年 月 ０
水 文
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｃ ＮＡ ＨＩ ＨＹＤＲＯＬ ＯＧＹ
Ｖ １ ７ ｏ２ ｏ ． Ｎ ． ２
Ａｐ ． ０ ｒ，２ ０７
遗传 算法改进 的 Ｂ Ｐ神经 网络 在 混沌径流 时间序列预 测 中的应用
的饱 和嵌 入 维教 进 行 了提 取 。 算 了该 时 间序 列 里 的 最 大 Ｌ ａ ｕ ｏ 计 ｙ ｐ ｎ ｖ指 数 ， 两种 方 法结 果 都 证 明 了该 时 间序 列 的 混 沌 性 。 并 用遗 传 算 法对 Ｂ Ｐ神 经 网络 进 行 了改 进 ， 用 该模 型 对 三 门峡 水 库 混 沌 径 流 时 间序 列进 行 了预 测 。 实例 计 算表 明该 方 利 法解 决 了 Ｂ Ｐ神 经 网络 收 敛 速 度 慢 和 易 于 陷入 极 小值 的 问题 ， 大 提 高 了 Ｂ 大 Ｐ神 经 网络 的 计 算精 度 和 收 敛 速度 。 无论 在 计 算 精 度 上还 是 在 收 敛 次 数 上都 优 于没 有 改进 的 Ｂ Ｐ神 经 网络 。 关 键 词 ： 沌 径 流 时 间序 列 ；Ｂ 混 Ｐ神 经 网络 ；遗传 算 法 ；Ｌ ａ ｕ ｏ ｙ ｐ ｎ ｖ指教
中 ． 成 一 个 ｍ 维相 空 间 轨 迹 序 列 ： 形
ｙ（。＝（ ） （ ｔ ， ， ￡ （ —１ ｔ ） ｔ） （ ， ￡ ｒ … （Ｉ ， ） ） ） 斗 ｎ ｒ
ｉ ＝１， … ， ２， Ⅳ
（） １
模 型等 等 。 几 种计 算方 法 都 比较 繁琐 。 混 沌 时 间 序列 所具 有 这 而 的在 时 延状 态 空 间的 相 关性 和难 于用 解 析 方 法 表 达规 律 的信 息
改进的GA—SVM在人脸识别中的应用
此 时的约束 条件为 ： ０≤ ｉ ≤ Ｃ并且 ’
．
ｉ Ｙ ＝０
其中， ｃ是对现行 不可分 样本 的分类 错误 代价 系数 ， 为拉格 朗 日乘数 ， ｋ （ ｌ ， ） 为Ｒ Ｂ Ｆ核 函数 。 得到 Ｓ Ｖ Ｍ 的判决函数 ： ）＝ｓ ‘ （ ｂ ）， 上式 中 ｓ ｉ ｇ ｎ （・ ） 为符号函数 。 ’ ． ｙ ｉ ｋ （ ｘ ， ｆ ）＋
山西 电子 技术 ２ ０ １ ３年第 １期
文章 编号 ： １ ６ ７ ４ ・ ４ ５ ７ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ １ — ０ ０ ０ ３ － ０ ３
应 用 实践
改进 的 Ｇ Ａ— Ｓ Ｖ Ｍ在 人 脸 识 别 中的应 用
刘 冰 ，刘广璞
（ 中北大 学 机械 工程 与 自动 化 学院 ， 山西 太原 ０ ３ ０ ０ ５ １ ）
元序 ， 却有精致 的内在结构 ， 具有 “ 遍历性” 、 “ 规律性” 和“ 随 机性” 等特点 ， 在一定 范围 内能按照 自身 的规律不重 复地遍 历所 有的状态。计算机上 ， 常用 Ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｉ ｔ ｃ 迭 代 方程来模 拟混 沌现 象 ： … ＝Ｕ ＃ ｇ （ １一 ｆ ） （ Ｈ为吸引子 ， ０＜“ ≤４ ） ， 利 用此方
摘 要： 提 出一种新的基 于变尺度的混沌遗传算 法。该 算法利 用 Ｌ ｏ ￣ｓ ｔ ｉ ｃ映射 构成混沌序 列， 与遗传 算法相结 合， 加 快 了种群 的进化速度 ， 并且在优化过程 中具有 较高的搜 索精度和搜 索效率。 同时 ， 给 出了应 用此改进的遗传
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。