一类网络扩张的机会约束模型与算法

在不确定环境中的机会约束下,怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量,而使网络瓶颈扩张的费用最小.带有随机单位扩张费用的网络瓶颈容量扩张问题,可以根据一些概率机会约束规则,列出它的机会约束规划模型的通用表达式.将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法和遗传算法合成在一起,设计出该问题的混合智能通用算法.最后,给出数值案例.     

一类带有限制的网络瓶颈容量扩张问题

在一些物理网络中,当设施（边的容量等）建立后,由于需求增加,需要调整网络的容量来提高服务水平。调整优化的过程中既要考虑扩张成本,同时也要考虑需要调整的总边数,以尽可能小的影响人们的正常生活。本文研究对于一个给定的网络G,已知边e_i的初始容量和单位容量扩张成本,在预算成本和扩张总边数的约束下,如何有效地扩张边的容量至x_i,使得系统的容量最大,即max{min_ei∈T x_i,T是网络G中的生成树。首先求解两个与之相关的模型,然后通过分析两个相关模型与原问题之间的联系与区别,提出了原问题的多项式时间算法。最后,通过算例说明算法的步骤,并分析了不同参数值对系统容量的影响。     

瓶颈处停车换乘logit随机均衡选择模型

考虑从生活区到工作区有三种交通方式可供选择的情形一是全程驾车,二是地铁直达,三是在瓶颈处停车再换乘地铁到达目的地.以瓶颈模型为基础,建立了基于logit随机均衡的交通方式选择模型.研究结果表明,设置恰当的地铁票价和停车收费水平,可以实现系统的净收益极大,此外,也存在一种地铁票价策略使地铁的收益最大,但票价水平高于系统净收益极大时的票价水平.算例结果支持了模型分析结论.     

瓶颈处停车换乘的logit随机均衡选择模型

考虑从生活区到工作区有三种交通方式可供选择的情形:一是全程驾车,二是地铁直达,三是在瓶颈处停车再换乘地铁到达目的地.以瓶颈模型为基础,建立了基于logit随机均衡的交通方式选择模型.研究结果表明,设置恰当的地铁票价和停车收费水平,可以实现系统的净收益极大,此外,也存在一种地铁票价策略使地铁的收益最大,但票价水平高于系统净收益极大时的票价水平.算例结果支持了模型分析结论.     

供应链收入共享契约协调的随机期望值模型

本文研究了供应链契约协调中的收入共享契约.建立了具有缺货成本的供应链收入共享契约协调的随机期望值模型,推导了实现分散供应链协调的收入共享契约参数之间的关系,分析了收入共享机制在改进供应链整体运作绩效方面的作用.设计了求解随机期望值模型的混合智能算法,进行了收入共享契约协调模型仿真实验,探讨了收入共享契约参数变化对供应链成员绩效的影响.结果表明,本文建立的收入共享契约协调的随机期望值模型具有实际意义,并在随机需求条件下协调了供应链运作.     

考虑空间随机需求的急救站点选址规划

随着人民生活水平的提高和人口老龄化加剧,公众对急救医疗服务的要求越来越高。为保证急救需求的响应及时性,急救站点的选址规划问题受到广泛关注。急救站点选址的依据是需求的分布,然而现有研究未能充分考虑急救需求在空间分布上的随机性影响,通常将其空间分布简化为若干个集中需求点,或将规划空间划分为若干矩形网格,然而这种需求刻画过于粗略,导致需求覆盖水平的计算不够准确,影响配置方案的有效性。针对该问题,本研究应用高斯混合模型解决了急救需求的空间分布刻画问题,创新性地提出基于高斯混合聚类的站点选址规划方法,考虑急救需求时空随机性,建立了相应的机会约束规划模型。实际数据的验证分析表明,该选址方法能够显著减少服务延误时间和次数,保证急救服务的响应及时性。     

多阶段网络扩张投资模型研究

在总体网络布局规划完成的前提下分析网络各边的构建时间和先后顺序.在给定的规划网络 G(V,A,G)中,有 r 对 O-D 用户流,在总的网络建设费用、维护费用及用户流成本最小的目标下分析各阶段投资方案的选择问题.模型以各种费用的现值为基础讨论了模型的变化情况,并给出了基于贪婪的启发式算法.最后以巩义市道路网的建设规划为例进行了分析,实例显示,该模型和算法为巩义市的道路网规划节约了数千万元的社会成本,增加了近亿元的直接社会经济效益.     

模糊AR模型的两步机会规划多期决策

利用系数为对称三角形模糊数的模糊AR模型预测投资收益,以模糊收益中值的协方差衡量投资风险,在引入流动性约束的条件下,拓展MARKOWITZ的单期均值-方差模型为多期模糊投资规划,每期期末利用改进的清晰化公式将预测的模糊收益转化为清晰的投资收益,构造出一个两步机会规划寻求投资收益和投资风险的Pareto解。采用含遗传交叉变异因子的粒子群算法求解。对上证50指数中的32只股票进行实证分析,并利用离散多期均值-方差模型检验所提出模型的有效性。检验结果表明:两步机会规划模型的最优投资组合的投资收益落在模糊收益值的允许区间之内,且其预测误差较小;在相同投资收益约束条件下,两步机会规划模型可以比多期MV模型承担更低的投资风险。     

热电运行优化的随机规划模型和离散算法

本文给出了一类热电厂运行优化的随机规划模型,并且给出了它的离散算法及其收敛性质。所得的结果也适用于一些泛出条件极值问题,具有广泛的应用价值和理论意义。     

基于多阶段随机规划模型的国债动态积极投资策略

本文提出国债组合投资的多阶段随机规划模型,导出基于未来利率市场不确定信息的具备动态调整特点的国债组合主动投资策略。该模型采用基于利率水平、斜率和曲率"三位一体"的离散情景树刻画未来利率期限结构动态演化过程,其中特别考虑了广义货币供给变动的影响;通过最小化国债组合收益的条件风险价值,对国债组合进行主动动态调整;同时兼顾国债投资安全性、流动性和收益性等要求,实现了国债组合投资管理中利率风险规避和收益能力的有效匹配。实证研究表明,与传统久期配比免疫模型相比,该模型确定的最优策略不仅能够为国债组合提供更强的抵御利率风险能力,而且能够稳步提升其收益空间,为金融机构实现国债投资的主动管理提供决策支持。     

公交系统随机平衡网络设计模型及求解算法

本文根据公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,提出一个双层规划模型来描述随机平衡公交网络设计问题。在双层规划模型中,上层模型为一个标准的公交网络设计模型,下层模型是一个公交网络随机平衡配流模型。针对所提出的模型,设计了基于灵敏度分析的求解算法。最后,给出一个简单算例加以证明。     

基于二阶段随机规划的城市医疗废弃物回收网络设计

城市医疗废弃物日益增加,且回收需求量受诸多因素的影响,难以准确预测,假定回收需求为确定值的医疗废弃物网络优化设计不能与实际需求相匹配。本文考虑了离散随机参数环境下,医疗回收网络设计中选址规划、分配计划及运输规划的协同优化问题,建立了以选址成本、运输成本最小为目标,设施与车辆能力限制为约束的二阶段随机规划模型。根据模型特点,设计了基于Benders decomposition的求解算法,同时,设计了一系列加速技术用于提高算法的求解效率。最后,以国内某城市医疗回收网络为背景设计算例,检验本文模型和求解策略的可行性和有效性。结果表明：相比确定性规划,随机规划的解能够节约总成本,结合一系列加速技术的Benders decomposition方法比CPLEX与纯的Benders decomposition更有优势。     

考虑最坏中断损失下的P-中位设施选址问题的模型与算法研究

蓄意突袭以及恐怖袭击会造成设施服务的突然中断成为网络系统的主要危害之一,因此网络设施选址决策应该同时考虑正常和紧急状态下系统的运作成本.本文研究考虑最坏中断损失下的网络设施选址问题,建立了该问题的双层规划模型,上层规划涉及设施选址决策,下层规划研究确定设施位置后,设施中断产生最大损失的问题.本文运用基于拉格朗日松弛的混合遗传算法来求解该双层规划问题.将European150数据集作为研究对象,对比研究了本文研究问题与传统的P-中位选址问题的结果,分析不同选址策略下网络系统的效率被中断影响的程度是不同的.最后通过改变一些关键参数,比如常规运作权重、设施数量、中断设施数量,对相关结果进行了分析.     

装配式产品拆卸的随机网络模型研究

针对废弃回收产品拆卸不确定的特点,打破了确定性拆卸的假设,提出了用随机网络模型的方法研究装配式产品的拆卸过程,分为中结点和叶结点2种拆卸情况,并用解析法求出了每道拆卸环节的零部件可得率和平均拆卸时间。最后,以手机产品的拆卸为例,绘制了拆卸树,给出了包含手机产品全部零部件的所有拆卸可能性的随机拆卸网络图。     

商品交易市场网络节点选址的双层规划模型——以安徽省砀山县为例

优化商品交易市场选址方法有利于提升城市规划布局模式,促进城市有序发展。在分析现有选址模型在应用时存在不足的基础上,采用双层规划模型构建了商品交易市场选址模型。上层规划从决策者的角度出发,通过考虑修建商品交易市场的总费用与购买者需求量之间的关系,以使总的收益最大。下层规划描述使用者的选择行为,对应于最大效用值选择商品交易市场。同时,针对所建模型,设计了启发式求解算法,并以安徽省砀山县为例进行初步应用验证。     

含有连续型随机参数的回收物流网络优化设计

考虑到设计参数的不确定性,建立了单一产品、有处理能力约束的回收物流网络优化设计的二阶段随机规划模型.该模型借助于抽样技术给出了连续型随机参数的有限离散数值,利用混合遗传算法计算并比较了不同网络的建设和运营费用,从而避免了网络设施数量和随机向量维数对模型求解效率的影响.为得到稳健的回收物流网络,利用大样本对计算获得的可行网络进行了评价.考虑到样本随机性的影响,给出了基于随机模型的回收物流网络优化设计步骤.另外,通过算例说明了随机模型的有效性,证实了确定性模型近似处理随机规划问题的不适用性.