多拉格朗日乘子情形下影子价格的判别和计算

非线性优化模型中经常出现多重Lagrange乘子现象,导致决策者错误地计算资源的影子价格.本文针对该问题指出最小欧几里得范数的Lagrange乘子是影子价格.同时,还提出了一个无约束优化模型用以求解最小欧几里得范数 Lagrange乘子,该无约束优化模型可以通过经典的非光滑优化算法求解.最后,本文提出一个基于次梯度的算法求解影子价格,该算法是次线性收敛的,且计算时间与约束条件的个数及自变量的个数线性相关.     

智能电网实时电价社会福利最大化模型的研究

社会福利最大化模型及其推广、改进的模型是目前智能电网实时定价的有效方法之一。通过计算社会福利最大化模型的拉格朗日乘子,即影子价格,确定电力电价。本文对社会福利最大化中供电量下限（即最小发电量）在模型中的作用进行了研究,在一个符合通常实际情况的假设下,得到了去掉供电量下限的等价模型。所获得的模型减少了一个区间约束和一个变量。最后说明了简化的模型仍然适用于目前使用的在线对偶方法求解。     

求解大规模生产批量问题的启发式算法

企业资源优化模型是多物料、多层、受多种能力约束、有启动时间和启动成本的生产批量问题,该问题是NP完全问题,求解十分困难。为此我们提出了一个新的启发式方法,通过交互求解线性规划松弛问题并应用改进的Silver-Meal方法处理批量来近似求解生产批量问题,并第一次将影子价格引入Silver-Meal方法的批量决策,数值实验表明新算法在不同规模问题上的有较好的表现。     

随机多阶段分销网络设计模型

为了更合理的设计分销网络,本文提出了一种随机多阶段的联合选址-库存模型。在该模型中,不仅考虑了经济规模和分摊效益的影响。同时通过情景规划,考虑了在多阶段的分销网络设计中,对未来市场环境的不确定性。该模型的目标是使整个战略周期内的总期望成本(包括库存、运输、选址成本与损失的收益)最小。本文将该模型建立成为了一个非线性的整数规划模型,同时提出了一种基于拉格朗日松弛的求解算法。最后,本文使用该算法求解了三组不同规模的算例,得到的计算结果证明了拉格朗日算法是求解该模型的有效算法。     

合理制定铁路客票价格的优化模型及算法

在充分考虑出行者和铁路客运部门两方面的利益情况下 ,提出一个双层规划模型以得到在多种交通方式竞争条件下的铁路客票价格制定的最优策略 .既保障了出行者使自己的广义出行费用最小 ,又能使铁路客运部门在运输市场竞争中取得的经济效益最大 .并且给出了求解该模型的 SAB算法。最后用一个简单的算例说明了模型及算法的应用     

拥堵交通网络模型和增强拉格朗日乘子算法

为了更加准确地反映拥堵网络的交通流状态,必须在传统交通网络均衡模型中添加路段容量约束条件,限制路段交通流量的非现实的增长,因此构造了一个容量制约下的均衡交通网络流模型.在拥堵交通网络中,传统的路段特征函数不能反映拥堵的交通特性,修正路段的旅行费用表示为行车时间和因为拥堵而产生的等待延迟的总和,路段容量约束条件的拉格朗日乘子等于该路段的等待延迟.把外惩罚函数和牛顿法相结合构筑成增强拉格朗日乘子算法,用来求解拥堵网络的交通流状态.外惩罚函数通过调整惩罚参数,把容量约束下的网络均衡问题转化成传统网络均衡问题.牛顿法通过移动方向、修正矩阵和移动步长的组合来保证路径或路段交通流量解的可行性,同时获得转化后子问题的最优解.     

基于VaR收益率约束的贷款组合优化决策模型

本文以贷款的收益率为金融资产的收益,以贷款收益率的波动为标准反映贷款风险,在VaR约束下,以拉格朗日乘子法为工具求二次规划,建立了在既定组合收益范围内,组合风险最小的贷款组合优化决策模型。该模型的特点一是以收益率最大损失的形式、而不是收益额的形式来反应VaR,使组合决策分析更为方便。二是考虑了风险之间的相关性,用组合VaR的收益率最大损失来控制贷款收益率的风险限额;使贷款的分配直接反映了商业银行的风险承受能力。三是在合理的目标收益范围内,给定任意一个决策者期望的收益率,总能找到对应的风险最小的贷款组合,由此模型求出的有效边界,为组合贷款的优化决策提供了科学的方法。     

物料价格随时间波动及完工期随机的MTO订购决策

对于订单式中小生产企业,物料供应是否及时以及生产进度是否按计划进行是影响订单交货期的关键因素。实际中,某些产品的物料价格随时间连续波动并具有规律性,而生产过程中由于插单多、工人流动性大、设备故障、质量返工等,生产完工期有一定的随机性。对于物料订购决策,传统方法主要考虑订单的投产日期以及物料采购成本最小化,而未考虑订单完工期的随机性特点。基于企业内部供应链集成及总成本最小化的系统思想,综合考虑物料价格的变化趋势以及随机生产完工期的统计规律,分别建立单一物料或多种物料订购情形下总生产成本(包括订购成本、制造成本、延迟完工或提早完工成本等)与订购日期的关系模型,并对其最优解进行讨论、分析与求解。当物料种类单一时,采用极值法对模型极小值点的存在性进行讨论;当物料种类较多时,构建了有约束条件的多决策变量非线性优化模型,并采用最优化理论中的拉格朗日乘子法(即PHR算法)进行求解。通过实例分析,得出的结论是物料最佳订购时间点与物料初始价格、价格波动周期、波动幅度、单位延迟或提早完工成本等因素相关。上述采购与生产集成的思想、模型构建的思路以及求解方法等可供有关人员参考。     

电动汽车物流配送系统的换电站选址与路径优化问题研究

在能源、环境形势日益严重的今天,电动汽车因其清洁、节能的显著优势,已经逐步成为物流配送公司重要的新能源交通工具,优化物流配送网络成为电动汽车作为物流工具普及的一个重要问题。本文提出了电动汽车物流配送系统的换电站选址与配送路径优化问题,建立了整数规划模型,并设计禁忌搜索-改进Clarke-Wright 节省的两阶段启发式算法来求解该模型,提出了两种不同的禁忌准则,并且通过算例对这两种准则进行了比较。为了证明算法的有效性,还将该算法的结果同CPLEX的计算结果进行了比较,结果表明该算法更加有效和可靠。最后,对车辆的装载容量、电池续航里程和单位建站成本做敏感性分析,发现总成本随着装载容量的增加而显著降低,电池续航里程的提升有助于降低建站成本并降低目标函数值,而单位建站成本的增加可能减少建站个数,增加运输成本,但由于续航里程的限制,建站个数也可能保持不变。     

航空公司机上周转品多基地库存优化模型

在民航业日益激烈的市场竞争环境下，航空公司对成本控制的精细化管理显得尤为重要。本文基于航空公司的实际背景，针对为旅客提供的机上周转品，建立了一个多基地库存系统的库存优化模型。该模型以系统的总库存成本最小为目标，在考虑需求、回收、调运、安全库存等因素下，决策一个订货周期内的订货及调运方案。基于最优解的分析，在成本参数满足一定条件下，可以得到系统最优的期初订货量；在此基础上，可以将该模型转化为一个网络流模型，参考最小费用最大流算法，设计了一个多项式求解算法来求解该网络流模型，进而得到各基地之间的最优调运量，并证明该算法的最优性；此外，根据期初订货量可行解的范围，设计了一个求解原库存模型的启发式算法。通过实例分析，验证了该模型与两种算法的有效性。     

生态旅游区固体废弃物回收的模糊优化模型

研究了生态旅游区固体废弃物逆向物流网络设计问题,包括中转站和处理站的2级选址.建立了成本最小和处理站距人们的最小距离最大化的双目标整数规划模型.考虑到废弃物产生量具有不确定性,提出了带有模糊参数的中转站和处理站选址的模糊优化模型,并用启发式算法给予求解.最后给出一个算例证明了算法的有效性和可行性.     

一种含有定性因素权重置信域的CKS-DEA改进模型

CKS-DEA模型很难对定性指标的权重予以置信域约束.其原因在于该模型在定性指标的处理上采用了不等距价值排序结构.为了解决该缺陷,本文首先提出了等距价值结构概念并给出了相应的价值排序方法.之后,通过适当改进Wong和Beasley的DEA乘子置信约束方法,给出了如何利用决策者价值判断信息对等距价值结构的价值位置权重施加控制的置信约束构造方法及CKS-DEA改进模型.最后,通过一个实例,对CKS-DEA改进模型和原模型进行了对比,证实了改进模型的有效性.     

考虑成本和收益净现值的确定性存储决策模型研究

净现值是企业决策中需要考虑的重要宏观经济因素.本文建立了考虑成本和收益净现值的连续时间有限时段确定性库存系统的最优存储和定价决策模型,证明了给定价格下最优策略中任意两个相邻订货周期之间的递推关系,分析了该关系的解析性质,并得出订货周期长度的上下限.在此基础上提出求解最优存储策略和最优价格的两步优化算法.最后通过数值算例对本文模型及结果做出说明.     

具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合优化

考虑交易成本,借款约束和阈值约束,文章提出了具有最小交易量限制的多阶段均值-半方差投资组合模型。该模型是具有路径依赖性的混合整数动态优化问题,还是NP完全问题。文章提出了前向动态规划方法求解。最后,通过一个算例比较不同风险约束下的最优投资策略,从而验证模型和算法的有效性。     

两级供应链Stackelberg主从对策的优化模型及其应用

本文研究了供应链的协调订货模式及其特例,提出了两级供应链Stackelberg主从对策问题模型,其中卖方作为主方给出最小补充期策略,买方作为从方以最优库存策略响应。建立了求解Stackelberg主从对策问题的成本优化模型,并考虑了累积价格折扣激励和买方库存成本合理化。对一个石油分销系统Stackelberg主从对策问题应用遗传算法离线仿真计算,得出Stackelberg均衡解,达到帕累托最优。     

自动化立体仓库中的储位分配及存取路径优化

储位分配和存取作业路径优化是仓储管理中的两个重要决策问题。本文研究如何在自动化立体仓库中对这两个问题进行同时决策。提出了一个混合整数规划模型对该问题进行优化建模,设计开发了一个基于有向连接图的两阶段优化算法对问题求初始解,并利用禁忌搜索算法对所求得的解进行改进。算法第一阶段解决储位分配问题,在此基础上第二阶段利用Hungarian算法对堆垛机的存取作业路径优化问题进行求解。最后利用实例对算法效率和精度进行分析评价,计算结果验证了算法的有效性。     

强化学习算法在供应链环境下的库存控制中的应用

以两级库存为例,提出了一种优化库存管理的方法.该方法包含3种技术马尔可夫决策过程、马尔可夫博弈和一种用于求解马尔可夫博弈的强化学习算法.具体操作过程是,将一个两级的库存系统通过马尔可夫博弈建模,再用马尔可夫博弈和强化学习的知识求解该模型,并得出该系统的优化解.     

带三重容量限制的中转物流选址-分配模型

本文分析了一类带三重容量限制的物流选址一分配问题(LAP):在物流网络受边最大单批通行容量、物流中心最大吞吐容量和运输工具总运输容量等三重容量限制下,如何进行中转运输的物流中心选址和相关资源分配,使总的费用最小.模型假设网络系统满足如下条件:商品只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输.本文建立了混合整数规划模型,提出了一种先进行选址然后进行资源分配的优化算法,并用优化算法对一个实例进行了求解.     

竞争决策算法及其在车辆路径问题中的应用

在分析自然界各种竞争机制和人类社会决策原理的基础上,利用竞争造就优化和决策左右结果的特性,提出了一种能广泛应用于组合优化难题的新型算法———竞争决策算法(CDA),并给出了CDA的通用模型.车辆路径问题(VRP)是一个著名的NP难题,也是物流领域内一个重要的调度问题,利用CDA的通用模型设计了一个针对VRP的快速求解算法,并用该算法求解了VRP标准测试库中的实例,经过大量数据测试和验证,获得了令人满意的效果,其中部分问题的解优于目前公布的最好解.     

大规模客运专线网络运营优化模型与求解算法

本文在分析铁路运营优化模型的研究进展的基础上,提出了一个适合大规模客运专线网络运营的优化模型,并提出了求解此模型的列生成算法和启发式快速算法。目的是将客运专线网路的开行方案优化与动态收益优化问题结合起来,解决更大、更复杂的客运网络运营优化问题。模型以列车运营总收益最大化为目标。用随机生成数据进行的模型试验表明,模型及算法可以在较短的时间内求解较大规模的收益管理优化问题。