仿真和实测数据对比结果充分证明了此方法反演三维风场的能力和有效性。
多层级装配作业车间是作业车间的现实化扩展，其面向具有多层级BOM结构的装配型产品制造，需经过零件加工和部件组装两个阶段，上级部件装配只有在其直属零部件齐套之后才能开始，即各级零部件存在分层耦合约束，致使差异化零部件的加工装配进度协同变得极为困难。鉴于零部件合理分批能够提升车间流动性，实现时间更灵活的进度协同和缩短生产周期，给出了此类车间最小化Makespan的分批调度模型；提出了加工/装配阶段的分批策略，以及基于可行域搜索的改进型遗传算法，其初始种群生成及交叉变异考虑了批量变化带来的约束动态性，能始终保证进化过程中染色体的合法性；通过实验验证了算法的基础性能，揭示了四种分批策略对于不同产品结构的适应性，并验证了协同复杂性获悉更多导向策略的效果。
为了提高时间序列的预测精度，提出了一种基于改进的遗传算法优化长短期记忆神经网络时序预测模型。针对传统遗传算法的局部搜索能力较差的问题，提出多级交叉概率，有效地避免了在寻优过程中陷入局部最优。针对多变量LSTM时间序列预测，将改进后的遗传算法应用于优化隐藏层中的单元数以及优化特征选择，可以有效地表示相关因素和目标AC220DMSO溶解度序列之间的动态关联关系，并能极大地提高LSTM网络的性能和时间序列的预测精度。所提出的LSTM结合了具有多级交叉概率的改进遗传算法，以选择适当的特征和最优的超参数。实验结果表明，优化后的时序预测模型相比于传统的长短期记忆神经网络泛化能力更强、预测精度更高，对于数据量较大和波动较大的数据可以实现更好的拟合。
生鲜外卖超时送达非常影响顾客满意度，而保障顾客满意又会大幅增加配送成本，顾客满意度和配送成本间存在背反。