线性双层规划的一类鲁棒解

文章基于上层目标函数获得鲁棒解的前提假设,对上下两层目标函数和约束条件的系数均在箱集内扰动的不确定线性双层规划进行了研究.提出了系数扰动情形下线性双层规划一类鲁棒解的概念,给出相应的定义与定理,以此将原不确定性模型转化为确定性模型.继而通过引入一个充分大的常数,将含有互补等式约束的确定性模型处理为混合整数规划问题,从而获得鲁棒解.最后通过数值算例验证了该算法的可行性及有效性.     

不确定性供应链的鲁棒优化研究综述

经济危机的爆发使得复杂多变的供应链环境更加趋于不确定,供应链鲁棒优化的研究时于供应链运作、供应链风险等有着重要的意义.文章分析了供应链的不确定性构成、形式以及不确定性内外两种表现形式:讨论了不确定优化的三种方法;探讨了供应链的鲁棒优化以及供应链鲁棒优化研究的若干前瞻性问题.     

不确定条件下供应链网络鲁棒优化与算法

在市场需求和成本的不确定条件下,文章整合供应商选择、设施选址和能力规划,建立供应链网络设计的鲁棒优化模型,分析了鲁棒优化模型的可行性,并将随机模拟和双层遗传算法相结合,提出了模型求解的混合智能算法.算例表明模型和算法是有效可行的,并且运用鲁棒优化模型进行供应链网络设计能够有效地降低企业的市场风险.     

危险品运输线路问题的鲁棒优化模型

危险品运输直接关系到人民安全和经济的健康发展.文章针对气象因素对道路选择的影响及决策者的风险偏好,提出了危险品运输线路选择的鲁棒优化模型;并实现了模型的线性化,降低了求解的难度.     

一种改进的集成混合遗传算法

文章针对传统的遗传算法的早熟现象(即很快收敛到局部最优解而不是全局最优解),提出了一种将传统优化方法以及模拟退火算法与遗传算法相结合的新思路,即分别在无约束问题和有约束问题两种情况下,采用下降算法和模拟退火算法与遗传算法相结合的混合遗传算法;并将此混合算法应用于实际问题求解中,实验表明该算法具有全局最优性和收敛性.     

基于改进粒子群优化算法的物流配送中心选址技术

文章同时考虑客户和物流规划部门的利益,构建了物流配送中心地址优化的双层规划模型。提出了一种改进的粒子群优化算法,分别求解双层规划模型的上层模型和下层模型。仿真实例表明了本文方法的可行性和有效性。     

基于分数阶矩和分片Wasserstein距离的鲁棒风险度量优化模型

鲁棒风险度量优化是一类随机风险分析度量的重要问题,其对不确定分布信息的捕捉需依赖不完善的假设和估计,分布尾部的反映直接影响分布预测的精准性,尾部模型误差在实际风险管理决策中会造成严重的后果。文章以一种对尾部模型误差具有稳健性的方式建立鲁棒风险度量优化模型。在构造模型不确定集时,提出基于Wasserstein距离的分布估计方法,克服了已有参数分布无法反映真实分布尾部行为的限制。鉴于分数阶矩对分布尾部信息具有精准刻画的能力,在解析分布估计的基础上,建立分数阶矩约束的鲁棒风险度量模型。为优化Wasserstein距离忽略分布几何结构造成的尾部模型误差,基于纤维丛理论思想,提出分片Wasserstein距离解析约束的分片鲁棒风险度量模型。最后,通过规范数据进行仿真分析,数值实验结果显示,该模型能够精准量化突发性极端损失风险。     

物流分销网络双层规划模型

在考虑分销网络中物流宏观决策部门和客户双方利益的基础上,针对普通双层规划模型求解困难的问题,将模糊集理论引入到物流中心选址问题中,建立模糊双层规划模型,并通过一个算例对模型求解,说明此模型在解决物流中心选址问题上比已有方法更加简单、可行、有效。     

随机平衡配流与次优拥挤收费的双层规划模型构建与求解

随着城市化进程加快,汽车拥有量迅速增长,交通拥挤日趋严重。文章建立了基于随机平衡配流和次优拥挤收费的双层规划模型,并提出了求解模型的算法。研究如何利用双层规划模型来解决城市道路次优拥挤收费时收费位置与收费费率的制定等,期望能以满足使用道路人和管理道路人的利益为基础,在系统方面减少阻碍,使用路网的服务质量有所提高,同时也改进路网的利用效率,最大限度的获得更多的利益。     

冷链食品零售店选址问题的双层规划方法

为提高冷链食品物流管理绩效,文章提出一种基于双层规划的冷链食品零售店选址方法。考虑到食品企业和零售用户对零售店选址的不同要求,建立了以企业总费用最小化、销售量最大化为上层目标和以用户综合运输满意度最大化为下层目标的双层规划模型。该模型可以确定零售店的开设位置及其服务用户,更加有利于企业的销售管理。为便于模型应用,阐述了所建模型的总体求解思路,给出了将上层目标化多为少的求解步骤。通过算例验证了模型及其算法的有效性。     

基于双层规划模型的引入第三方的供应链利润分配问题

供应链协调对供应链的运营效率有着重要的影响,因而关于供应链协调的研究一直都是供应链研究中的一个核心问题。文章运用纳什谈判解方法,分析了一类引入第三方后的二级供应链的利润分配问题。通过分析发现,节点企业自身谈判力度会对企业的决策以及所占的利润份额有积极的影响,企业之间也会相互的促进。作为引入的第三方,对节点企业的利润分配起着重要作用。     

基于云模型的混合量子神经网络算法及其仿真研究

在云模型、量子算法、神经网络算法等理论研究的基础上,设计了一种以量子比特神经元为信息处理单元的多层量子神经网络——基于云模型的混合量子神经网络算法。在标准数据集上进行的实验仿真表明:混合量子算法具有量子算法轨迹行为性能的优势;同时该混合算法可将提取的特征输入到量子神经网络中对数据集进行分类。该算法改进了量子神经网络的损失函数,提高了误差分析性能。最后,通过仿真实验验证了该混合量子算法在收敛速度和鲁棒性等方面均优于量子神经网络算法。     

基于离散双层线性规划的二级分销网络模型及算法

文章针对二级分销网络优化问题,充分考虑了网络决策部门和顾客双方的自身及共同利益、顾客间决策的独立性,建立了离散双层线性规划模型;为了在决策过程中达到整体目标,协调顾客的独立决策,克服多层规划模型求解的复杂性和困难性,提出了相应的交互式补偿模糊算法,最后通过实证分析验证了模型的有效性和算法的简单性、实用性。     

基于原对偶内点算法求解投资组合优化模型

研究了标准均值方差投资组合选择模型,针对目前求解方法不具有多项式算法复杂性,文章给出了求解均值方差投资组合优化模型的原对偶内点算法.该算法具有多项式复杂性,因此可以快速求解大规模的投资组合优化模型.仿真结果表明,原对偶内点算法可以较好地应用于投资组合问题,具有较广泛的应用空间和一定的推广价值.     

一类区间线性双层规划的最小最大后悔解及其解法

文章应用决策理论中的最小最大后悔原则对上层目标函数具有区间系数的区间线性双层规划进行了研究,首先提出了区间线性双层规划最小最大后悔解的概念,揭示了其与完全最优解和可能最优解的关系,提出了基于遗传算法的最小最大后悔解的求解方法,最后给出算例。     

运用微粒群算法求解经济优化问题

微粒群算法(PSO)是新近出现的一种仿生算法,具有简单容易实现,而且随机搜索的优点,使得搜索不易陷于局部最优,本文将该算法引入经济优化领域,以便快速准确求解复杂优化问题。本文首先系统介绍微粒群算法原理、流程以及算法的改进发展,最后应用该算法求解了证券组合问题和资源配置问题两个实例,计算结果表明,微粒群算法可以准确快速的求解经济优化问题。     

基于动态规划的生物调控优化算法

文章考虑的是一个生物调节过程的优化问题.基于动态规划原理,给出了解决问题的一个简单算法.运用这一算法,可以方便的调控生物系统的演化过程.数值仿真结果及详细地分析也进一步表明了该算法的有效性.     

基于非线性规划的病床安排的优化模型

文章给出了眼科病床合理安排的评价指标,然后利用休克疗法思想,建立一个病床安排的非线性规划模型,并用上述评价指标进行评分,得到比先到先服务较高的分数;最后用蒙特卡洛方法对模型的稳定性进行了检验,验证了模型是合理的、可行的.     

基于双层委托代理模型的代建项目博弈分析

作为一种新的政府投资项目管理模式,代建制受到了广泛的关注。文章运用博弈论与信息经济学中的委托代理理论,分析了代建项目中的双层委托代理关系,构建了相应的模型。通过模型分析,给出了如何实施激励的建议。     

机会约束下的均值-半绝对离差投资组合问题研究

文章结合均值-半绝对离差模型和机会约束模型提出了不允许卖空时的机会约束下的均值-半绝对离差模型;研究了该模型的确定性等价问题;证明了对特定类型的概率分布模型的确定性等价是二阶锥优化问题,并给出了封闭的近似模型:借助Madab语言给出了求解程序,并分别采用股票市场的真实数据和随机产生的模拟数据测试了该模型的有效性.