运筹学

运筹学研究的现象必须是可以用形式的,实际上是机械的数量的模型来表现;运筹学家偏好用符号来描述现象和进行推理。这两个特征是运筹学的风格。因此运筹学可定义为:用这种精神来帮助企业、政府和军事部门解决实际问题的一切研究工作。运筹学的标准模型有:1.线性规划,是如何运用定量资源以取得最大成果。2.信息论,依存于对信息的数量测度的发现,对运筹学的作用是为处理通信组织的结构问题作出贡献。3.一般体系分析,所研究的是考察和发现一个企业最适度的通信系统和决策规则的方法。4.储备论,包括推演出适用于各种特殊情况的有效率储备政策的一些方法,即静态分析、恒态分析和动态分析。运筹学研究的问题,有四个特征:1.目标可以明确肯定;2.研究对象可用合理的模型描绘出来;3.模型中作为已知数的数据可以获得;4.现行操作尚有充分改进余地。     

动态规划求解线性规划问题的探索

众所周知,在运筹学中目前求解线性规划问题多用单纯形法,而动态规划的方法是一种研究多阶段决策问题的理论和方法[1].本文尝试用动态规划的方法来求解线性规划的问题,进行较为一般的推广,并在此基础上做出改进.     

二进制改进粒子群算法在背包问题中的应用

提出了用于求解0 1背包问题的二进制编码的粒子群算法,阐明了该算法求解背包问题的具体实现过程.为了提高粒子群算法的收敛速度,在传统的二进制编码的粒子群算法中嵌入了记忆功能.通过对其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、计算速度和稳定性方面都超过了文献中提到的遗传算法和模拟退火算法.提出的求解背包问题的二进制改进粒子群算法,同样可以应用于其他离散优化问题.     

基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题

运用DNA计算模式中基于粘贴运算的粘贴模型求解最小集合覆盖问题.在粘贴模型中,用存储复合体来表示子集,并利用粘贴运算的巨大并行性,可以有效地求解最小集合覆盖问题.举例说明了基于DNA粘贴模型求解最小集合覆盖问题的过程.     

软硬件协同设计复杂问题的计算模型和算法(英文)

软硬件划分是设计复杂嵌入式系统的关键环节。论文综述了近年来提出的解决软硬件划分问题的计算模型和相应算法。软硬件划分问题可以建模成各种限定不同约束条件的背包问题模型,同时需要考虑任务块间的通信消耗。背包问题中的子项相当于软硬件划分问题中的任务块。论文针对不同的计算模型,介绍了相应的精确算法和启发式算法。论文最后探讨了若干待研究的潜在问题。     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

运筹学实验软件在线性规划问题教学中的应用

文章通过实例验证利用运筹学实验软件教学比传统的教学法更有优势,能使教师上课时让学生直观地看到线性规划问题的求解过程,使学生能形象、熟练地掌握运筹学计算方法,在实际教学中有指导意义.     

论CS衡量中的模糊综合评判

CS意为顾客满意,是以顾客为核心、以信息为支撑的一种经营模式,其实施的步骤可以简化为“衡量”和“决策”。CS模糊综合评判是对顾客满意状况进行信息收集和处理的一种模型,它将模糊运筹学作为理论基础,通过建立单因素评判矩阵和权重模糊集合,以及进行关系合成运算,来对顾客满意程度进行综合评价求解,以期更准确地把握顾客满意实态。     

线性不等式组的一种新算法

介绍线性不等式组的一种以旋转运算为基础的直接解法。由于这种方法无须添加任何变量,计算用表非常紧凑。不仅使每次迭代的计算量较小,而且可以方便地从理论上分析问题,证明了此算法在每次迭代中按最小下标规则选择入出向量可以避免循环。计算机实验表明,该算法可以非常有效地求解马科维兹的资产组合选择模型。     

基于质粒模型的DNA计算机算法求解背包问题

DNA计算机在求解大型科学问题中DNA链数呈纯指数增长的瓶颈亟待解决.本文提出一种将分治策略应用求解背包问题的新的基于质粒DNA计算机算法,使DNA链数可达到亚指数的O(1.414n),其中n为背包问题的维数.与已有文献结论进行的对比分析表明: 本算法将穷举算法中所需的DNA链数从O(2n)减少至O(1.414n),利用本算法将可破解的背包公钥的维数在试管级水平上从60提高到120.     

基于动态规划的测试用例的优化分配问题

通过对划分测试中测试资源受约束、各子域满足一定可靠性要求时测试用例的优化分配问题研究,把非线性整数规划问题转化为无界背包问题,用动态规划方法对它求解,通过随机模拟,给出了最优分配方案。实验数据表明,该方案在测试过程中对提高缺陷检测能力有明显的效果。     

0-1规划在投资决策中的应用

将0-1规划原理运用到产业项目投资决策过程中,能较好解决多项目取舍问题。0-1规划模型 不仅能从静态的角度分析各项目对资源的占用情况,还能结合实际情况,考虑随时间变化,各项目对资源的占用, 合理分配企业资源。     

求解供应链分销模型的双层规划方法

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象，分别从供应链上、下游企业的角度出发，以各自的物流成本最小化为目标，利用双层规划方法建立了供应链分销网络优化模型．讨论了该模型的求解方法，并结合分层迭代的思想给出了一个有效的算法，最后借助于计算机技术实现了对模型的仿真计算．     

一种经典法与线性规划结合的无功优化方法

提出了一种两阶段无功综合优化模型。第一阶段用无功经济调度的经典法快速求得,只计及无功平衡方程和无功源无功的最优解;第二阶段建立基于敏感度的线性增量模型,用线性规划校正越界的状态变量,使第一阶段所得的最优解逐步过渡到最优可行解。并用算例与有关文献的结果进行了比较。     

解整数规划问题的新方法——三步法

本文就整数规划问题提出了一个逐步求解方法——三步法,此法可根据问题的规模和需要求得最优整数解或近似最优整数解。分析与上机运算结果表明,在解大规模整数规划问题的收敛速度方面,本算法明显优于已有的整数规划算法。     

非线性混合整数规划的罚函数解法

主要对非线性混合整规划问题的求解进行探讨。利用罚函数把非线性混合整规划问题转化为等价的非线性规划问题,从而可通过求解一个无约束线性规划问题而得到原问题的最优解。     

数形结合:数学解题方法归类叙论简

数形结合是解决数学问题的一种重要思想方法，在数学教学中占有重要地位。它是通过“以形助数。以数解形”的巧妙应用，使复杂问题简单化、抽象问题具体化，使问题能够轻松得到解决，从而起到事半功倍的效果。     

基于信号量的生产者-消费者问题设计与分析

生产者-消费者问题是操作系统课程教学中进程同步与互斥的经典问题，深刻理解此问题对理解操作系统中的进程管理具有重要意义。文章应用可视化的方法、基于多线程方式，对生产者-消费者问题进行了模拟，并通过实际测试比较了生产者、消费者之间设置单一互斥信号量与设置两个互斥信号量两种不同方式对程序运行效率的影响。在给学生以直观映像的同时，引导学生对此问题进行深入思考，激发学生的创新意识。     

企业投资组合管理的不确定型决策方法

伴随国际化进程的加快和中国证券市场的进一步完善,证券投资组合管理作为企业投资决策中的一个重要方面,显得日益重要。企业证券投资实际上是一种典型的不确定性状态下的决策问题,文章讨论了无概率假设的不完全信息下的投资问题。将不确定型决策方法引入投资组合中,建立了证券投资组合的四种不确定型模型——悲观主义模型、乐观主义模型、乐观系数模型和等可能性模型,它们均可化为线性规划求解。文中进一步对不确定型决策模型与马柯维茨的MV模型进行了比较分析。这些方法在处理企业投资问题时,为企业决策者或管理者提供了新的途径和思路。