用动态规划模型求解最短路问题的研究

动态规划法是求解具有多阶段的最短路径的算法,本文以动态规划理论为指导,研究了铺设管道最短路问题实例,采用顺序递推法和逆序递推法两种解决方法,并用LINGO软件编程得到结果.     

关于动态规划顺序求解法的教学探讨

动态规划是运筹学的一个重要分支,学生只有同时掌握动态规划的逆序解法和顺序解法,才能全面理解和掌握动态规划理论,才有可能将动态规划模型熟练应用于实际问题之中.由于动态规划模型比较抽象,教材只对动态规划的逆序解法做了重点介绍,而对顺序解法重视不够,不利于学生全面理解和掌握动态规划理论.笔者在教学实践中摸索出的"对比"教学方法,能够帮助学生深刻理解动态规划理论,获得了较好的教学效果.     

关于动态规划顺序求解法的教学探讨

动态规划是运筹学的一个重要分支，学生只有同时掌握动态规划的逆序解法和顺序解法，才能全面理解和掌握动态规划理论，才有可能将动态规划模型熟练应用于实际问题之中。由于动态规划模型比较抽象，教材只对动态规划的逆序解法做了重点介绍，而对顺序解法重视不够，不利于学生全面理解和掌握动态规划理论。笔者在教学实践中摸索出的“对比”教学方法，能够帮助学生深刻理解动态规划理论，获得了较好的教学效果。     

区间值模糊线性规划问题及其求解方法

提出了一类区间值模糊线性规划问题,讨论了区间值模糊数的排序方法,在不同的排序准则下获得了相应的辅助模型,给出了求解问题的算法.     

用Excel软件求解线性规划和某些数学问题的方法

介绍了用Excel软件求解线性规划的方法,在此基础上给出了用该软件求解不等式问题和线性方程组的方法.     

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。     

基于熵的m维瓶颈指派问题的动态规划解

对m维瓶颈指派问题建立了动态规划模型,并利用熵作为工具给出了动态规划模型的解。最后,通过一个算例说明方法的可行性和有效性。     

目标规划问题的建模与求解

本文论述了目标规划问题的数学模型和建立模型的过程,并用目标规划的单纯形法求其最佳解。     

线性规划最优解的唯一性问题

讨论了线性规划问题最优解唯一性的几种情形及其判定,弥补和纠正了一些教材和专著在这方面的不足与错误,可为用线性规划解决实际问题提供理论依据.     

基于动态规划的供应链选优模型

建立动态规划下供应链伙伴选择的模型,旨在解决不同指标要求下的供应链伙伴选择问题。模型分为两个阶段:第一阶段,主要是解决供应链伙伴的评价指标问题,即以什么方式评价供应链伙伴;第二阶段,以第一个阶段为基础,主要是从全局角度解决供应链的优化问题,即选择什么样的供应链,以利于整个供应链战略联盟。     

一类退化的线性规划模型构造

本文构造了一类退化的线性规划模型,它是文[1]中循环实例的推广。利用所得结论可以快速地求出此类模型的最优解。     

二维LP问题的一个直接算法

针对求解二维线性规划问题的几何算法—图解法,给出了一个二维线性规划问题最优解的性质定理,得到了求解二维线性规划问题的一个直接的代数性算法。利用该算法,可得到一般性规划问题的加速算法,其迭代过程至少是按二维迭代的,迭代速度快于单纯形法。     

线性规划法进行GPS作业优化

讨论了用线性规划法进行GPS作业优化的方法。一旦确定了控制网中需要观测的基线，就可以用本文所述的方法利用构网联系矩阵对作业时段进行优化设计处理，得出包含所有网中基线的最佳观测时段的组合，从而提高作业效率。     

基于Matlab的动态规划顺序算法的实现

运用Matlab编程实现动态规划顺序算法,以实例说明了该实现方法的正确性以及实时性的特点,通过对不同问题编制不同的子函数,表明该实现方法具有一定的通用性.     

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。     

一种线性规划模型与安全校正相结合的无功优化方法

提出了一种无功线性规划模型与安全校正相结合的无功优化方法。在校正过程中,用准状态变量违界约束搜索控制变量的方法以优化可行控制域。     

线性规划与加油站油料采购决策模型的建立

文章以运筹学线性规划理论为基础，分析了加油站油料采购决策所涉及的相关因素，提出了一个加油站油料采购的决策模型，最后详细讨论了一个具体实例，并给出计算结果。