基于混合智能算法的模糊运输问题的研究

本文研究了在模糊费用条件下的运输问题,并利用不确定理论中的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了具有模糊费用的运输问题的数学模型。此外,设计了一种混合智能算法,即在模糊条件下的遗传算法的应用。最后,利用这种算法求解一个算例。     

含随机-模糊参数的可追加订购报童问题

研究了模糊环境下的可追加订购的报童问题.假设需求量为随机变量,而追加定购的价格等为模糊变量.在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立了一个随机-模糊混合的规划模型,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

一类模糊运输问题及其混合智能算法

研究了一类更加贴近于现实生活的模糊环境下的运输问题,即需求量和供应量均为模糊变量的运输问题．并借鉴针对模糊环境中的优化问题提出的机会约束规划模型和相关机会规划模型的思想,建立了模糊运输问题的数学模型．此外,考虑到模型涉及大量具有复杂性和多样性的模糊变量,设计了一种混合智能算法,即基于模糊模拟的遗传算法来求解模型的近似最优解．最后,数值例子表明算法的有效性和可行性．     

可追加订购报童问题的模糊机会约束规划模型

研究模糊环境下可追加订购的报童问题.假设需求量、追加定购的价格等均为模糊变量,在本金有限制的条件下,以极大化收益为目标,建立一个模糊机会约束规划,并将模糊随机模拟、神经元网络及遗传算法相结合,给出一个混合智能算法来求解该模型,从而得到最优订购量及追加的最大定购量.最后给出了数值例子.     

油田措施规划的模糊期望值模型

措施规划对延长油田增产稳产年限、降低开采成本、提高采油速度和采收率、实现措施优化配置十分必要.以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、工作量等目标,建立了油田措施规划的模糊期望值模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施规划提供了新的决策依据.     

山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型

能源-经济-环境系统科学发展是区域可持续发展的关键。根据山东省“十二五”规划,选取目标参数与决策变量,视三次产业单位投资产值、主要污染物产生系数与单位治理投资去除量等参数为模糊变量,构建山东省能源-经济-环境系统模糊机会约束目标规划模型,应用混合智能算法进行求解。实证分析结果验证了模型的可行性与有效性,为山东省能源-经济-环境系统发展提供决策支持。     

一类应急物资筹集问题的模糊机会约束模型

为提高应急物资筹集的有效性,提出了一种新的应急物资筹集决策模型和算法.建立了紧急市场采购条件下应急物资筹集决策模糊优化模型,给出了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,并设计了基于模糊模拟的模型智能算法,该算法能够有效处理复杂的模糊机会约束规划问题,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

油藏经营管理的人力资源规划模型研究

人力资源规划是油藏经营管理的关键,以油气产量最大化为目标,成本、人员需求等为约束,建立了人力资源规划的随机机会约束规划模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,模型、方法科学有效,为油藏经营管理的人力资源规划提供了科学决策依据.     

随机条件下的军事后勤补给物资模型

以军事后勤物资补给模型为例,基于广义邻域搜索算法,设计实现了混合智能算法,通过使用传统微积分解法和混合算法对模型求解结果的比较,验证了混合智能算法的有效性。     

不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法

针对再制造生产过程中工件的加工时间和成本不确定性调度问题,文章提出了一种不确定环境下再制造加工车间多目标调度优化方法。该方法采用模糊变量表示其不确定性参数,以最小化加工时间和成本为目标,在满足模糊交货期等约束条件下,构建了不确定环境下多目标决策的模糊机会约束规划模型,并提出了求解该模型的混合智能算法;应用模糊模拟技术产生样本数据,用于训练神经网络以逼近不确定函数;针对神经网络中存在收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,应用改进的粒子群算法优化神经网路,将训练好的神经网路嵌入改进的遗传算法中求解调度模型。最后,通过仿真实例,验证该模型和算法的可行性。