针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型，综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的 优缺点，提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法，并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际同题中，对该算法 进行了仿真研究，给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度。-Considering the generalized maximal covering location model of dynamic locating on war zone e

遗传算法搜索最优解的方法是模仿生物的进化过程，即通过选择 与染色体之间的交叉和变异来完成的。遗传算法主要使用选择算子、交叉算子与变异算子来模拟生物进化，从而产生一代又一代的种群。 -Genetic algorithm searches the optimal solution is to mimic biological evolution, namely through crossover and mutation and chromosomal choose between to c

遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法-Genetic algorithm is a calculation model to simulate Darwinian natural selection and genetic mechanisms of biological evolution process of biological evolution is a natural evolutionary pro

遗传模拟退火算法，包括遗传算法及加入退火优化，退火算法可以跳出局部最优解。