资金和存储能力约束下基于改进差分进化算法的联合采购模型研究

针对贴近实际情况约束的联合采购问题研究之不足,分析了资金和存储能力约束条件下的联合采购决策模型,该模型属于NP-hard问题,目前缺乏稳定高效的求解算法.在对差分进化算法改进并测试性能的基础上,设计了一种稳定可靠的自适应混合差分进化求解算法.另外,目前联合采购模型研究中多假设需求、库存持有费用以及次要准备费用为确定的参数,现实中这些参数往往是变动的且很难准确确定,故基于改进的差分进化算法对这些参数进行敏感性分析,进而讨论了数据不准确性对联合采购策略的影响程度.     

消除二次资源冲突的鲁棒性双目标关键链项目调度优化

传统关键链方法无法解决插入输入缓冲引起的二次资源冲突困境,更不能表述和建模调度方案的鲁棒性,这极大地限制了它在项目进度管理中的广泛应用。本文从鲁棒调度和双目标优化两个角度拓展和创新了传统关键链方法。首先,针对最棘手的二次资源冲突困境,从鲁棒优化视角提出基于局部重调度的二次资源冲突消除策略,进而设计基于消除策略的鲁棒性测度指标;其次,构建同时优化项目工期和调度方案鲁棒性的双目标关键链项目调度模型,并设计混合差分进化算法求解。在获取基准调度计划阶段为克服现有的关键链识别方法的不足,设计基于鲁棒性资源流网络的关键链识别算法并将其嵌入差分进化主算法中。最后,设计并运行大规模数值测试实验,输出数据的统计结果验证了关键链识别算法和二次资源冲突消除策略的有效性,同时也表明了本文设计混合差分进化算法的优越性。     

解决多目标优化问题的自适应差分算法

针对多目标优化问题,该文提出了一种自适应差分算法.该算法引用了一种新的选择方法,有效保留了精英解;给出了自适应参数F的一个新定义,使算法的搜索速度与算法当前的实际情况相结合;同时采取了局部搜索策略,有利于算法全面搜索可行空间.最后,把算法应用到四个典型的多目标测试函数,数值结果表明,该算法能够有效的收敛到Pareto非劣最优目标域,并沿着Pareto非劣目标域有很好的分散性.     

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.     

基于差分的数量折扣条件下订货策略优化模型

通过采用合适的数量折扣策略,供需双方都可以提高自己的利润。用双层规划模型描 述了供应链管理中供应商与订货商合作情况下确定数量折扣及订货量问题,并用基于差分的 算法进行了求解. 实例分析说明双方合作的双层规划模型能正确表示实际的供需关系,在平衡 点可以使双方利益均达到最大     

基于效用的永久性可转换债券定价

在不完备市场条件下,假设公司价值可以观测,公司只发行股票和不可赎回、不可违约的具有固定券息的永久性可转换债券,债券持有人有权利(但没有义务)按一定比例将债券转换为股票.基于可转换债券的结构式定价模型,给出债券持有人的最优转换策略,推导出可转换债券消费效用无差别价格的半封闭式解,利用有限差分方法,得到可转换债券的隐含价值(即消费效用无差别价格)以及可转换债券的最优消费策略和转换策略的数值解.研究结果表明,债券持有人的风险态度和非系统风险对最优转换策略和可转换债券的隐含价值有显著影响,与完备市场条件相比,风险厌恶情形可转换债券的转换触发水平和隐含价值较低,风险资产价格波动率越大,可转换债券的隐含价值越大.     

占线Bahncard问题的风险补偿模型

Bahncard 是德国 Decutsche Bundesbahn 铁路公司发行的一种优惠卡.这种因预先支付一定资金而在未来获得相应价格折扣的活动已经成为商家的主要价格折扣方式.但消费者选择最优的购买时机却具有较大的困难.因此,基于消费者对未来需求的有限预知,提出了风险补偿模型,应用竞争算法求解模型,得到最优的 TSUM 和 PSUM 策略及其相应的竞争性能比.实例证明所得的结论是对传统竞争算法的推广,最优的 TSUM 和 PSUM 策略具有现实的可行性.     

基于改进差分进化算法的VRP-SDPTW研究

整合前向物流和逆向物流,提出带时间窗的同时送货和取货的车辆路径问题(VRP-SDPTW)的混合整数规划数学模型.首次提出改进的差分进化算法(IDE)求解该问题,算法对不可行解设计惩罚机制,当基因值超过规定的范围时,设计基于整数序规范的辅助算子解决变异问题,设计一种随进化代数自动更新的交叉率.数值实验表明,改进的差分进化算法能有效地求解VRP-SDPTW.     

关于美式衍生证券定价的数值分析方法的分析与评述

利用现有定价理论,大多数美式衍生证券价格不能通过解析方法确定,因而必须通过数值分析方法来估计.目前,用于美式证券价格估计的数值分析方法主要有三类,即格点分析法、有限差分法和蒙特卡罗模拟,另外还有一些其它的有效方法.本文主要就这些方法在近些年来的应用与发展进行分析评述.全文共分五部分,第一部分是格点分析法;第二部分为有限差分方法;第三部分是蒙特卡罗模拟;第四部分为其他方法;最后是结论与展望.     

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.