高维动态和大型线性问题的正交试验选优方法

提出了高维动态规划和大型线性规划问题的正交试验选优方法，对于高维动态问题可以使千维动态规划的求解成为可能；对于某些大型线性块角结构问题的求解比单纯形法的运算速度更快．     

高维动态规划的试验选优方法

本文提出的求解高维动态规划的试验选优方法，可以使这一系统科学领域国际学术界十分注目的重大学术课题取得一定的进展，可以使高维动态规划问题求解成为可能．     

行驶时间不定条件下动态车队管理问题随机模型及算法

针对动态的车队管理问题中,由于车辆故障、天气条件和交通阻塞等情况所引起的车辆行驶时间具有很大变动性的情况,提出了一个具有随机行驶时间的动态车队管理问题的随机模型.为了求解该问题,将其构造为一个动态规划问题,并基于时间和位置信息,将其分解为多个子问题.在每个子问题中,利用高维状态变量表示随机行驶时间信息,并采用价值函数的近似进行求解.实验结果表明,提出的方法能够得到高质量的解.     

用人工神经网络方法优化安排一类企业的生产日计划

把一类企业的生产日计划优化安排问题归结为解多重约束组合优化问题，并把此组合优化问题分解为主要解多次的高维子集和问题，而对于子集和问题，采用改进的离散反馈神经网络方法进行求解。     

局外k—出租车问题及其动态规划求法

局内问题及其解法在研究是优化领域研究热点之一，而有关局内问题解法的研究必将涉及相应的局外问题。提出了局外k-出租车调度问题，给出了问题的动态规划求解方法，并给出该问题的一个具体算例。同时简要地介绍了局外k-卡车调度问题的动态规划求解方法。     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而, 对于大规模、高动态的卫星网络, 实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点, 本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题, 并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度, 该问题被近似地分解为两个独立的子问题, 包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题, 本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后, 针对第二个子问题, 考虑业务的优先级, 设计了一个低花费的路由算法。最后, 仿真结果验证了方法的可行性与有效性。     

混合Jobshop炼钢-连铸重调度方法及其应用

炼钢-连铸生产过程中加工设备起、停时间经常会出现严重延迟,导致调度计划不可行. 目前人工调整,存在响应速度慢和调整结果不优化的问题. 对炼钢-连铸混合Jobshop重调度问题进行了分析,提出了正在作业炉次已分配设备不变的重调度方法. 并提出了求解策略,将原调度分解为两个子调度问题. 引入炉次操作状态参数β,建立了正在作业炉次的时间修正模型,构造了启发式方法进行求解.对于未作业炉次,建立了多目标非线性0-1 整数规划模型,构造了并行逆推启发式算法进行设备指派,采用线性规划求解各操作的开工时间.基于上述方法开发了动态调度软件应用于国内某大型钢铁企业,在缩短动态调度时间、减少钢水冗余等待时间方面取得了显著成效.     

考虑延期交货、转包和非减库存能力约束的单产品批量模型

研究了一个非减库存能力约束下的允许延期交货和转包的单产品动态批量问题.引入子计划概念,通过先求解所有可能的子计划,再基于动态规划搜索子计划的最优组合,得到问题的最优解.给出了所有子计划的通用数学描述,并通过松弛正生产量约束将子计划的计算分成两个子问题;依据子问题和子计划最优解的性质,设计了求解子问题和重新集结松弛约束的多项式算法;在此基础上提出了一个复杂性为O(T4)的求解整个规划问题的多项式动态规划算法,这里T是规划时段上的周期数.最后通过数值试验测试了该算法的性能.     

时变网络环境下旅行商问题研究

对时变旅行商问题进行描述,提出处理一般跨时段的新方法,并建立数学模型.在求解方法上构造动态搜索优化算法ds-k-opt(k=2,2.5,3)求解该问题.通过实验仿真,大部分动态搜索优化算法解质量优于动态规划启发式算法,且求解规模更大.动态搜索优化算法解随k值增大而更优,算法运行时间也随之增加.     

动态投入产出模糊最优控制模型

本文建立了动态投入产出问题的模糊最优控制模型，并把模糊最优控制问题转化为通常的（非模糊的）数学规划问题，从而可利用数学规划方法求解这个模糊最优控制问题.     

线性一二次双层规划问题

本文利用对偶理论和Kuhn-Tucker条件来研究线性一二次双层规划问题, 给出一些二层规划解的最优性条件和一个求解二层规划解的算法。这些最优性条件丰富了非线性多层规划的理论, 而其求解算法为求解实际问题提供了有力的工具。一些数值试验结果将在本文未给出, 这些结果表明算法对于小规模问题的求解是相当有效的。     

基于直接配点法的远程交会轨道优化设计与仿真

介绍了直接配点法在空间飞行器远程轨道交会最优化问题中的应用。首先给出了空间飞行器远程轨道交会最优化控制问题模型,其中运动方程在地心惯性坐标系下建立;性能指标选为轨道交会过程中燃料消耗最小;控制变量为推力、方位角和高低角;终端状态受到位置和速度的约束。然后,采用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,选取各配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用适合求解大型非线性规划问题的SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于空间飞行器远程交会轨道初始参数取值不敏感,具有一定的鲁棒性,且求解过程具有一定的实时性。     

双代号DCPM问题的动态规划算法

本文在单代号 DCPM(Decision Critical Path Method)的基础上,提出双代号 DCPM 问题及求解双代号 DCPM 问题的数学方法——动态规划法。通过分析建立了动态规划模型,给出了求解的基本过程及其计算框图,并且编制了电算程序。由于动态规划法是严格地按着数学逻辑进行计算,因此为得到最优解提供了可靠的保证。     

训练支持向量机的低维Newton算法

支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理提出来的一种新的学习算法,它把模式识别问题建模为一个简单约束的高维对偶二次规划问题.针对原二次规划的特点,线性分类问题可等价化为低维的无约束不可微优化问题,并可通过批处理训练来提高训练速度,降低存储空间复杂度.采用熵罚函数法处理不可微优化问题,对收敛性进行了验证,并提出了Newton型求解算法.数据仿真结果表明,该算法在低存储需求下可有效提高大数据量问题的训练学习速度.     

电子侦察卫星任务合成探测及混合调度

任务合成探测对于提高电子侦察卫星的侦察效益具有重要意义。分析了电子侦察任务合成探测的条件及性质,建立了多星合成探测调度问题的混合整数规划模型。提出了一种基于模型分解的优化求解算法,将模型分解为任务指派主问题与动态合成子问题,任务指派主问题通过遗传算法生成不同卫星的任务分配方案,动态合成子问题则根据指派的任务进行优化,生成完整的卫星侦察计划。测试案例验证了方法的有效性。     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

基于限价订单簿的最优高频做市商策略研究

建立具有成交风险和存货风险的价差过程模型,在引入存货惩罚函数的同时将策略的目标确定为效用最大化.将策略求解的过程看成是随机最优控制问题,并通过动态规划求解,离散模型框架下采用有限差分的方法对每个时间点不同存货及市场价差下的下单策略进行求解.该策略满足了模型定义之初对于成交强度,市场价差及存货量对下单行为影响的假设,而策略的实证及可靠性检验进一步表明了该策略具有较为稳定的收益.     

一类分式规划的算法

如何求解分式规划的最优解是一个比较困难的问题。本文主要针对一类分式规划问题，利用变换，把求解分式规划的问题转为求解非分式规划的问题，从而降低了求解问题的难度。     

基于模糊梯度投影法的混凝土泵车臂架运动仿真

混凝土泵车是一种大型工程设备,由于其臂架系统具有冗余自由度,因此对其运动进行规划具有很大实际意义。提出基于模糊算法的模糊梯度投影法,并应用其进行了具有2个冗余自由度的混凝土泵车臂架系统逆运动学问题的求解,进行了直线和圆弧轨迹浇注的仿真。结果表明在对给定的轨迹进行规划时可以减小末端轨迹误差,能够较好的求解混凝土泵车臂架的逆运动学问题。     

优化差异工件单机批调度问题的混合微粒群算法

研究了单机环境下具有动态到达时间的差异工件批调度问题,设计了微粒群算法对此类问题进行求解,并结合动态规划进行优化.首先给出了问题的微粒表达形式,并根据问题的离散优化特性对微粒状态的更新方法进行了改进;然后将微粒群算法和动态规划算法进行有效结合,改善近似解的质量.在实验中,对各类不同规模的算例均进行了仿真,验证了该算法的有效性.