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51.
伙伴选择和风险管理是动态联盟中的重要决策问题,当考虑失败风险时,失败概率无法给出精确值,因此,考虑采用不确定性规划描述此类问题.提出动态联盟中伙伴选择问题的区间规划模型,模型中用区间数表示联盟伙伴的失败概率.为了求解该模型,引入序关系,并利用Nakahara和Ishibuchi的定理,将区间规划模型转化为等价的清晰双目标模型.设计带自适应适值函数的遗传算法,求出问题的全部非劣解.经过对多个问题的仿真,证明了算法的有效性. 相似文献
52.
53.
采用基于两阶段优化算法(multi-stage optimization approach,MSOA)的GA人工神经网络,将训练集分为两部分,在前一训练集训练后获得的网络基础上使用后一训练集进行进一步的训练获得更为优化的网络结构.针对复杂系统建模输入节点难以确定的问题,提出将其与自组织数据挖掘算法相结合,利用GMDH算法获得神经网络的初始化节点,使用训练好的神经网络模型进行预测.将由此建立的预测模型应用于粮食价格的预测,并进一步探讨了MSOA算法的收敛性问题.结果表明基于GMDH和MSOA的神经网络组合预测模型能较大提高神经网络的全局收敛能力和收敛速度,提高预测精度. 相似文献
54.
55.
给定限期条件下的应急系统优化选址模型及算法 总被引:14,自引:0,他引:14
针对应急系统的特点,提出了在满足应急系统时间紧迫性的前提下,基于系统的费用最小的数学模型,并给出了相应的求解算法,并从理论上证明了该应急系统模型求解方法的正确性。 相似文献
56.
The paper presents a general method of designing constant-factor approximation algorithms for some discrete optimization problems with assignment-type constraints. The core of the method is a simple deterministic procedure of rounding of linear relaxations (referred to as pipage rounding). With the help of the method we design approximation algorithms with better performance guarantees for some well-known problems including MAXIMUM COVERAGE, MAX CUT with given sizes of parts and some of their generalizations. 相似文献
57.
遗传算法优化神经网络及信用评价研究 总被引:14,自引:5,他引:14
研究关于公司神经网络信用评估问题的现状,提出遗传算法辅助网络训练策略(优化后的网络称为进化网络),克服传统网络建模中产生的局部极小缺陷。建立了适合于我国商业企业的信用评分指标体系;然后依据该指标体系建立了基于进化神经网络的信用评估模型;最后,利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了比较研究。 相似文献
58.
大型供应链设计的基本数学模型与算法研究 总被引:2,自引:2,他引:2
随着信息技术与全球经济一体化的发展,供应链管理成为全球管理科学的研究热点。本文在分析国内外各种关于供应链设计的数学模型与算法的基础上,提出了具有普遍性意义且简单易行的MIP供应链设计的数学模型以及求解供应链问题的有界变量广义上界算法。实例计算表明,提出的模型和方法是可靠实用的。 相似文献
59.
在“互联网+”和“一带一路”背景下,跨境电商与制造业集群不仅要成就自身发展,更要实现协同发展。通过对产业集群及升级、跨境电商和协同演化等现有理论研究进行梳理总结,深度剖析我国跨境电商和制造业集群发展现状,论证两者协同发展的必要性,并有针对性地提出推进我国跨境电商与制造业集群协同发展的对策建议:着力加大政府部门扶持保障能力;增强电商与制造业企业的创新能力;壮大港航物流支付主体支撑能力。 相似文献
60.
微电网是智能电网的重要组成部分,可以有效协调区域内的电力资源。为研究面向储能的光伏微网电力成本变化情况和优化对策,基于微网多主体结构构建微网电力成本均衡模型,以微网内分布式光伏供应及用户电力需求的统计数据为主要输入对象,并设置变量来区分不同情景下的分布式可再生能源发电量,建立以时间为自变量的微网分布式电力收益函数和用户购电成本函数,刻画微网电力资源调度的动态均衡变化。基于微网电力资源调度实例,发现微网在并网情景下的购电成本小于储能情景下的购电成本(C并=2 033.6元C储=2 633.6元),且储能情景下购电成本的22.8%都来自储能设施的日折旧费,因此,加大科技研发和增强微网协同管理可以降低微网成本。 相似文献