线性多目标规划有效解的有效率

给出了线性多目标规划 (LinearMultiobjectiveProgramming,LVP)有效解的有效率的定义。指出LVP决策可只考虑非劣极点的理论依据 ,并讨论了这些非劣极点的排序。     

灰色多目标规划算法研究

对一般意义上的灰色多目标规划，提出客观确定子目标权重的方法及修正方法，利用子目标的权重引入各个子目标取最优值的白化权函数，构建灰色多目标规划有效解及其θ定位规划最优解的算法。文中的算例说明了算法的可行性与有效性。     

基于多目标优化决策的飞机维护计划研究

将多目标优化和偏好规划引入到飞机维护研究中.先分析了优化飞机维护安排的关键因素,并用离散事件模型表示,然后利用多目标优化获得非支配解.最后,采用多属性决策模型支持维护决策者从非支配解中选择优先的非支配解.目标函数以及偏好的不确定性用区间表示,采用偏好规划进行求解.仿真表明该方法可以提供一种有效的方法建立、更新和改善维护计划.     

不可分动态离散系统的两级最优控制算法

讨论了不可分动态系统的最优控制问题 .提出了一种两级最优控制算法 .该算法首先把不可分问题转化为多目标最优控制问题 ,并用加权 Lagrangian公式产生非劣解 ,然后从非劣解集中挑出最优解 .建立了算法的理论基础 ,证明了算法的收敛性 .对两个例子的仿真结果表明算法是有效的 .     

正负靶心灰靶决策模型

对灰靶决策模型进行了进一步的拓展研究.定义理想最优及理想最劣方案分别为灰靶的正负靶心,在综合考虑方案与正负靶心的距离,将靶心距作为向量在空间分析的基础上定义了综合靶心距.由各方案靶心距大小及指标权重的不确定性分析的基础上构建目标规划,并由此确定指标权重.由此建立了正负靶心灰靶决策模型.最后以实例说明了所提出的灰靶决策模型的合理性及算法的有效性.     

基于改进粒子群优化的多目标装备保障任务规划方法

针对装备保障任务多目标规划过程中任务与资源匹配复杂、目标权重获取困难和非劣解过多等问题,建立了装备保障任务多目标规划的目标模型和约束模型,提出了一种基于改进粒子群优化的交互式多目标装备保障任务规划方法。通过离散化编码方式和任务优先排序,完成了任务与资源的匹配及任务时序的调整;通过建立目标权重调整模型,实现了根据评价结果调整目标权重的交互过程,解决了目标权重无法精确获取的问题;通过调整后的目标权重构造适应度函数获取一个相对最优解,从而避免了因过多非劣解而导致决策困难的问题。该方法能够较好地实现装备保障的精确化和高效化,在信息化条件下装备保障辅助决策及方案生成中具有重要的参考价值。     

多目标0—1规划问题的遗传算法

根据遗传算法的特点，提出了以排列为基础，以求出全部非劣解为目的的定义适应性值的方法，以便使其有能力求解多目标优化问题，并分析研究了算法进行到一定程度以后收敛于一个非劣解的原因和解决策略。     

基于自适应网格的多目标粒子群优化算法

针对现有多目标进化算法计算复杂度高,搜索效率低等缺点,提出了基于自适应网格的多目标粒子群优化(AGA-MOPSO)算法,其特点包括:评估非劣解集中粒子密度估计信息的自适应网格算法;能够平衡全局和局部搜索能力的基于AGA的Pareto最优解搜索技术;删除非劣解集集中品质差的多余粒子以维持非劣解集在一定规模的基于AGA的非劣解集截断技术.仿真计算表明,和文献中典型的多目标进化算法比较,AGA-MOPSO算法在求解复杂大规模优化问题方面表现了良好的性能.     

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。     

区间线性双层规划的最好最优解

针对目标函数系数和约束条件系数均为区间数的线性双层规划问题,提出了区间线性双层规划的最好最优解和最好最优值的定义,提出了K次最好法来求解最好最优解,并分析了下层目标函数的系数的变动对最好最优解的影响,教值例子验证的该方法的有效性争可行性.     

随机线性规划的α可靠度线性规划

在约束条件的右端和目标函数的系数为四种重要随机变量的情况下，利用对偶规划，将随机线性规划化成一定可靠度下的确定性线性规划模型，从而可以利用单纯形方法讨论并求出随机线性规划在一度可靠度下的可行解和最优解。     

多目标线性规划模糊决策的加权集成方法

在已有多目标线性规划问题研究的基础上，探讨了加权算术平均算子和加权极大极小算子的性质以及在目标可补偿性的各种情况下求解的方法，利用这两种加权算子，不仅可以保证得到有效解而且随着权重的变化可以得到全部的有效解，在此基础上提出了改进的两阶段法。所提方法在实际决策过程中不仅具有可靠理论基础，而且也给决策者提供了更多的选择余地。     

应用同伦法求解原有-对偶线性规划问题

根据线性规划对偶理论中的互补松弛性质，直接构造线性对偶问题的一个同伦模型，并提出相应的同伦算法求解。如果最优解存在，迭代过程常常是收敛的。尤其是在求解过程中，随着参数取值接近1，可获得原有问题的一个近似最优解。     

整数规划的一种线性规划解法

根据凸分析理论和单纯形法原理，提出了整数规划的一个线性规划解法。该方法主旨是将整数规划问题的离散的可行集填充成一个连续的单纯形，这样原整数规划问题就化为该单纯形上的一个新的线性规划问题。利用单纯形法求解该线性规划问题，便可得到整数规划的最优解。且进一步提出并证明了指派问题的线性规划解法。     

多阶段投资决策问题的一种智能化求解方法

对多阶段投资决策问题进行研究，建立一种极小化跟踪投资回报率与目标回报率偏差的多阶段投资决策模型，并将随机模拟、遗体算法和神经网络集成在动态规划之中，设计给出一种智能化的求解方法，能求得反馈形式的最优投资策略。本文给出的方法克服了传统求解方法的局限性，具有现实意义，经算例仿真验证了算法的可行性。     

A Decision Support Model and Procedure for Selecting Interrelated R&D Projects

A decision support model with stochastic multiobjective functins and constraintsand its solution provedure are presented for selecting RD projects,in which the uncertaintyof project evaluation and selection,the interactions of technique,resource and benefit amongprojects,and the experience,knoeledge and preference of RD managers are considered .Thestatistical results of stochastic factors representing the benefit contributions and the theree kinds     

An Interactive Two-Level Multiobjective Decision Method

In view of two-level multiobjective decision making problem, and employing satisfactoriness of     

对偶模型在农户经营决策中的应用

针对目前农户层面的微观决策研究不足、农户生产经营布局盲目和农业生产资源配置不合理等状况,运用对偶线性规划方法对农户的农业生产经营布局建立优化决策模型,分析以种植业为主兼顾庭院养殖的决策变量选择依据以及满足耕地资源、生产要素和营养元素平衡等条件的约束方程构建过程,利用Lindo软件对实例中的优化模型求解计算,决策得出农户最大经济效益以及相应的最优布局结构。通过对决策结果进行深入的灵敏度分析和资源影子价格分析,保证农业生产经营经济效益最大化的同时科学合理地指导农业生产资源的优化配置。表4,参18。     

基于二阶段随机规划的制造/再制造集成物流网络优化设计

基于二阶段随机规划方法提出了一种制造／再制造集成物流网络优化设计模型，据此确定网络中各种设施的数量、位王及物流量分配，以使运营周期内的净收益最大。谊模型的特点是：考虑了制造／再制造混合系统中产品需求量和可回收废旧产品数量的不确定性；考虑了正向物流和逆向物流的设施集成与运输整合以及回收中心的处理技术配备问题。最后，通过一个算例验证了谊模型的有效性。