一个多目标动态投入产出优化模型及算法(Ⅰ )

依据制定地区中长期发展规划的需要,建立了一个多目标动态投入产出优化模型,该模型包括６个目标,４类约束,并通过线性变换将各部门产出的增量作为决策变量,减小了模型求解规模。     

动态投入产出系统消费跟踪的优化生产策略

对动态投入产出系统消费跟踪模型,按实际消费要求进行了修正,同时引入了生产过程优化目标函数,提出了动态投入产出生产策略的优化问题,进而得出了求解方法并给出了优化的生产结构调整策略．     

动态投入产出优化模型

[1]、[2]文给出了动态投入产出模型及其调节器。本文在[2]文的基础上提出了动态投入产出优化模型,并给出了求解的方法与步骤,无疑,动态投入产出优化模型在经济发展研究中具有十分重要的意义。     

复杂工艺流程企业内部供应链产量联合优化

建立了以利润最大化为目标函数的企业内部供应链多环节产量联合优化模型,证明了目标函数是凹函数,并给出了最优解的解法。在优化模型中,利用投入产出模型分析了加工制造类企业各类需求项目之间的关键,并考虑到产品计划产量与随机需求差异所带来的惩罚成本。     

矿区最优投资分配动态规划模型研究

应用动态规划的理论,针对矿区建设的特点,以投资呆滞损失和欠产损失为主优化目标,以初期投资少为次优化目标,建立了矿区建设投资最优分配的多阶段动态规划投资模型,并给出了模型的解法.最后以我国某矿区为实例,应用模型进行求解,得出了满意结果.     

一种优化多目标的交互式路由算法

Qos路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的Qos路由问题。选取带宽作为约束条件，线性函数(时延和耗费徘为优化目标，建立了Qos路由选择的多目标缉陛整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题，证明了新问题的最优解是原问题的有效解，给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念，逐步调整目标函数参考点，压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求，并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

地多目标模糊优选动态规划在舰艇雷达干扰资源分配中的应用

在现代海战中,需干扰的敌目标雷达多而我方雷达干扰资源有限是电子战军官面临的一个棘手问题。针对该问题,运用多目标模糊优选动态规划理论建立了舰艇雷达干扰资源分配的数学模型,该模型从多个目标(或指标)出发,对舰艇雷达干扰资源进行了优选和配置,使其达到最佳的干扰效果。最后给出一个应用实例,说明该模型对于舰艇电子战系统具有实际应用价值。     

基于多目标物资调配优化模型的复杂应急系统并行计算方法

为了解决大规模的应急系统中的物资调配的问题,以时间性,效率性为优化目标,建立了模糊目标集数学模型,给出了单事故点的优化算法;并提出了一个以应急事故点为中心对救援点进行聚类划分的方法,将复杂多事故点应急调配的问题分解为单事故点来计算,把任务分配到不同处理器中并行执行.实验结果表明,基于多目标优化模型的并行算法大大地提高了应急调配解算速度,能为决策者提供更有效、快速、智能的服务.     

系统可靠性多目标优化的满意解

对系统可靠性多目标优化模型 ,由各单目标函数来分别定义一个目标满意度函数 ,再将各目标满意度函数用取小算子和加权指数综合为一个总满意度函数 ,最后以总满意度最大为目标建立一个单目标优化模型 ,该单目标优化模型的解是原多目标优化模型的一个非劣解 ,这一非劣解即可作为原多目标优化模型的满意解。最后以一个串联系统的可靠性多目标优化问题为例 ,给出了求满意解的具体方法。     

连续体结构的模糊多目标拓扑优化设计方法研究

提出了连续体结构静力学和动力学多目标拓扑优化设计的模糊-目标规划方法。该方法利用目标规划方法将多目标优化问题转化为等效的单目标问题,并用模糊集理论中的非线性隶属函数来体现目标规划方法中目标函数期望值所具有的模糊性和不确定性。以结构静力学的刚度和动力学的特征值作为优化的两个目标函数,提出并建立了连续体结构拓扑优化设计的多目标优化模型。用移动渐进线方法(MMA)求解单目标优化问题,用序列线性规划方法(SLP)求解模糊-目标混合规划问题。通过典型的求解算例验证了所研究方法的有效性。     

非线性规划的双层目标规划模型及一体化复形法

本文将非线性规划问题等价地转为一双层目标规则模型，利用模型与算法一体化构思给出了双层目标规划模型的复形求法，该方法将可行解与目标优化纳入统一过程，改进和扩展了非线性规划的复形法。     

水资源影子价格动态投入产出优化模型研究

提出了一种基于投入产出动态优化的方法来解决计划期较长的水资源最优配置问题.首先,在概述了现存的计算水资源影子价格的方法和投入产出动态模型等基本理论的基础上,提出了一种动态投入产出优化模型来计算水资源的影子价格,其次给出了中国水资源影子价格计算模型的计算方法和求解过程.最后应用1999年中国33部门水资源投入占用产出表和中国九大流域水资源投入占用产出表的基础数据推算中国和中国九大流域1949～2050年重要年份的水资源影子价格.     

一主多从非光滑多目标优化方法

研究一主多从非光滑多目标优化问题,分别就从者间决策为无关联和有关联两种情形,给出相应的求解方法及有关性质。     

北京市人口、资源、环境与经济协调发展的多目标规划模型

人口、资源、环境和经济之间的相互作用构成了一个动态开放的复杂系统 .本文以北京市为例 ,采用北京市的历史统计数据 ,开展了人口、资源、环境和经济协调发展实证研究 ,建立了人口、资源、环境和经济协调发展的非线性多目标模型 .以模型计算结果为依据 ,给出了相关的政策建议 .结果表明 ,该模型可较好地反映各子系统协调发展的制衡关系 ,完整地体现了这一复杂系统的整体性特征.     

多阶段多目标洗钱网络路径算法研究及反洗钱应对策略

针对多阶段非法资金转移的路径优化问题,基于多目标优化的思想,构建了以洗钱量最大化、风险最小化及时间最短化为决策目标的多阶段洗钱网络路径优化模型;并利用期望效用理论对不法公职人员的风险偏好进行研究,分析出不同时间压力下不同风险偏好的不法公职人员对洗钱目标的五种不同选择,运用多重动态规划法以及最大流理论针对每种洗钱目标选择基于模型提出相应的算法,并通过实例应用验证算法的可行性.最后,从裸官外逃、大额交易、洗钱犯罪的心理过程、交易时间等方面提出了防范不法公职人员洗钱犯罪的措施及建议.     

基于规则导向的柔性作业车间多目标动态调度算法

设计了一种具有柔性资源约束的多目标集成优化方法,建立了包括最小完工时间、最小生产成本、最大设备利用率、最大交货满意度和最优人工分配在内的多目标组合优化模型;为降低模型的复杂度,抑制组合优化模型的状态爆炸效应,采用规则导向的资源调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,从而"推动"搜索过程向预期目标方向移动;采用改进的非支配排序遗传算法—NSGA-Ⅱ获得不同规则概率值的Pareto解集,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;仿真对比与算例验证,本文算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题.     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

基于粒子群算法的选矿日综合生产指标优化方法

选矿日综合生产指标对组织每日选矿生产具有重要作用，当前选矿日综合生产指标通常由选矿工程师凭人工经验给出，导致对每日选矿生产的指导带有很大的模糊性与随意性。为优化确定每日选矿综合生产指标，在引入精矿产量均衡系数条件下，建立了以精矿产量均衡系数之和最小化和累积精矿库存最小化为目标的多目标规划模型，并提出了一种改进的多目标粒子群算法用于模型的求解．最后通过现场数据的实验研究验证了模型和算法的有效性。     

传感器管理技术研究现状与展望

简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。