两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化

两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难，目前还缺乏成熟的全局优化策略，同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法，用来求解上层问题，用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性，便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。     

采用非固定多段映射罚函数的非线性约束优化差分进化算法

采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法.结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率.用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法.     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.     

一类非线性两级混合整数规划问题的全局最优解的近似算法

讨论了一类非线性两级混合整数规划的求解问题 .基于非线性混合整数规划理论和算法 ,探讨了对上级规划问题采用模拟退火求解混合整数规划的算法 ;对下级规划问题采用内罚函数法 .实际运算证明 ,该算法是有效的.     

一种新的优化方法:β算法

提出了一种新的求解全局最优问题的算法。该算法适合求解非线性、非凸、包含多个局部最优解的最优化问题,且对所求解的问题没有很强的前提条件,适用范围宽广,该算法利用了目标函数超曲面在可行域中的起伏,对可行域进行分割压缩,并最终收敛于某个全局最优解。最后通过实例与模拟退火算法进行了比较,检验了其优异的鲁棒性和收敛速度。     

PGAs求解双层规划及其在分销系统优化设计中的应用

研究并行基因算法求解双层规划问题及其在供应链物流分销系统优化设计中的应用.利用下层优化问题的KKT条件把双层规划问题转化为等价的单层规划问题,再利用并行基因算法对得到的单层规划问题进行全局优化,从而得到双层规划问题的全局最优解,最后,通过具体案例研究了上述算法在供应链物流分销系统优化设计中的应用.结果表明,并行基因算法求解双层规划,充分利用了现有计算环境的并行能力,加快了收敛速度,改善了基因算法的全局收敛性能,算法达到了实用化的规模,是一种很有应用前景的计算方法.     

解非线性两层规划问题的新的遗传算法及全局收敛性

针对两层规划问题本质上的非凸性和不可微性给其数值求解带来极大困难,特别是求非线性两层规划问题的全局最优解,而遗传算法不受这些因素的限制,设计了一种新的有效的遗传算法来解决非线性两层规划问题.该算法充分考虑了两层规划问题的结构特点,使遗传算子更加有效,并且易于产生好的后代.     

一种求解混合整数非线性规划的新算法

针对混合整数非线性规划求解难的问题,本文给出了一种新的求解策略--混合序列差异演化算法,该算法采取混合编码的形式以便处理连续变量、整数变量以及混合整数变量的优化问题.最后通过数例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高、收敛速度快、全局搜索能力强.     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

随机需求情形VRP的退火网络解法

随机需求情形下的车辆路由问题 ( VRP)是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题 .模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法是解决该问题的两个较好的方法 .本文采用一种改进了的平均场退火方法 ( MFA) ,该方法将模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法相结合 ,加速了神经网络的收敛并具有与模拟退火算法 ( SA)相当的精度 .     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.     

Call for Papers The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs: