函数最优极值问题的组合优化求解

提出基于组合优化的函数极值优化问题求解方法.首先采用遗传算法对函数极值优化问题进行初步求解,然后将该解作为蚁群算法的初始化信息素,再对函数极值优化问题进行求解,找到函数极值优化问题的全局最优解.实验测试结果表明,通过组合优化对函数最优极值问题进行求解,有效地提高了函数最优极值问题的求解精度和求解效率.     

0—1规划在投资组合中的应用

针对现有无风险投资组合在实际应用中存在的问题,建立了无风险投资组合的0-1规划优化模型,研究了优化模型的约束方程,并开发了相应的软件系统进行模型求解,实例分析表明,该优化模型可有效地解决无风险投资组合的优化求解问题。     

基于并行组合模拟退火的全局优化算法

针对目前优化方法求解非线性多极值优化问题时存在的不足，提出了并行组合模拟退火算法。在分析算法性能的同时用并行组合模拟退火算法对两个算例进行了求解，并与模拟退火算法、遗传算法进行了比较。结果表明，该方法简单、可靠，具有较高的精度和适应性。     

含风电系统大规模长时间机组组合分解模型

针对传统机组组合忽略模型优化、仅从优化数学求解算法的角度加快求解速度的问题,提出了基于数学优化和模型优化的机组组合分解模型,以加快含风电的机组组合的求解速度,并采用弃风密度曲线来评估系统的弃风状况。该模型通过将传统机组组合求解空间分解为由离散变量决定的离散空间,结合机组组合问题的实际物理特点,剔除不具有实际意义的求解区域,以加快求解速度。弃风密度曲线可以通过系统弃风率范围及各弃风率的密度概率更好地评估系统弃风状况。根据所提方法和某省电网实际算例,比较了所提模型与传统模型的计算速度,并运用弃风密度曲线评估算例的弃风状况。研究结果表明,相比于传统的机组组合模型和弃风期望值,机组组合分解模型明显加快求解速度,系统的弃风状况在弃风密度曲线上从曲线中心向两侧波动展开,该研究加快了含风电系统的机组组合求解速度以及对系统风电弃风状况的评估更加有效、合理。     

离散变量模糊优化的组合形遗传算法及应用

为解决离散变量结构优化客观追求的应该是"满意解"的问题,提出离散变量模糊优化的模型,构造了离散变量模糊优化的对称解法.把离散组合形算法作为组合形操作算子融合到遗传算法中,构造一种离散变量结构优化算法-组合形遗传算法.在建立的对称模糊优化模型中,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解,然后运用组合形遗传算法进行非模糊优化问题的求解.最后通过算例证明该方法具有良好的效果,为工程结构优化设计提供具有参考价值的理论依据.     

模糊证券投资组合的期望值模型

讨论了当投资的预期收益率和风险损失率为模糊变量时,证券投资组合模型的优化问题.建立了证券投资组合决策系统的期望值模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法进行求解.该方法有效地解决了模糊证券投资组合问题.     

基于混合遗传算法的投资组合优化改进模型研究

证券投资组合优化问题的实质就是有限的资产在具有不同风险收益特性的证券之间的优化配置问题.本文在马克维茨投资组合的均值一方差模型框架下,提出改进的证券投资组合优化模型,即以VAR作为风险度量工具和以RAROC作为目标优化函数的投资组合优化模型.从理论上讲该模型更符合投资工具的风险收益规律,同时采用遗传算法求解也保证了该模型在投资实践中应用的有效性.该模型和求解方法的有效性在上证A股市场的实证研究中得到了验证.     

基于遗传算法的证券组合投资优化问题的模拟分析

分析了用遗传算法求解组合证卷投资中的Markowitz模型的各种问题．提出了一种采用最优保存策略的遗传算法求解William Sharpe模型的方法,并且实现了N种证券投资组合优化的模拟分析,得出比用二次规划算法求解更好的结果．     

模拟退火算法在贷款组合优化决策中的应用

针对贷数组合优化决策模型的求解问题，以模拟退火算法为基础，利用设置记忆器和在算法后链接一个局部搜索过程的方法，对原有算法进行了改进。该算法可在求解大规模组合优化问题的迭代过程中实现快速调整，以兼顾解的质量和运行时间，快速找到最优解，克服了原有算法的随机性。数值计算结果表明，该算法具有很强的适用性。     

电力系统机组组合的可行性判据研究

机组优化组合问题是一个典型的混合组合优化问题,机组组合的可行性判据对于该问题的求解具有重要的意义.综合分析机组组合问题的各种约束,对机组出力上下限进行了调整,提出并证明了机组功率平衡、备用可行的判据,进而推出了机组组合的可行性判据.仿真结果表明该判据是判定机组组合是否可行的有效方法.     

关于组合优化中的车辆调度问题

启发式是组合最优化的重要方法,本文讨论车辆调度问题,改进了 Foulds 文中关于组合优化中的车辆调度问题的结果.     

一种求解集合组合问题的离散粒子群优化模型

针对变长集合组合优化问题,提出了一种离散粒子群优化模型.该模型将集合的概念和运算引入粒子群优化中,定义了一个可变集合搜索空间,并重新定义了粒子的位置、速度及作用于此空间的运算规则,既保留了粒子群本身的优化特性,又体现了集合组合优化的特点.采用典型的变长集合组合优化问题——背包问题来验证此模型的性能,并与二进制粒子群优化(BPSO)算法进行了对比.结果表明,该模型具有较强的寻优能力和更高的稳定性.     

确定岩土边坡潜在破裂面的组合优化法

提出了一种可用于复杂应力状态下土坡稳定分析的新方法 .该法利用可靠度理论建立判断土体破裂线的准则 ,将有限元网格中的单元和节点作为组合优化的对象 ,结合Dijkstra最短路径算法确定土坡中最危险的潜在破裂面 .较详细地叙述了这种基于有限元分析技术和组合优化法来确定土坡中最危险的潜在破裂面的原理和实施过程 ,并给出了计算实例 .最后对这种方法作出了讨论 .     

政府采购组合拍卖机制

多物品采购活动常常可以通过组合拍卖的方式进行,称为采购组合拍卖．在政府的公共品采购组合拍卖中,拍卖的社会福利应该是拍卖机制研究的中心问题．相应的机制必须既考虑作为投标者的供应商的利益,又考虑作为拍卖者的采购商的利益．既要考虑类似于正向组合拍卖的支付方式和分配方式的设计,又要考虑采购活动独特的质量标准选择,使得整个经济系统的利润最大化．为此,选取了使得系统利润最大化的分配目标设计相应的采购组合拍卖机制,并通过对供应商的激励相容和个体理性特征的证明,说明了该机制能够保证供应商投标的真实性和积极性;通过预算平衡性质的证明,显示了该机制不需要外部的资源补贴。     

求解二次指派问题的混合演化策略

本文给出了一种求解二次指派问题的混合演化策略,该方法的主要优点是优化效果好,运算量小,通用性强、模拟计算的结果,验证了该方法的有效性强 它可用于求解其它组合优化问题。     

微积分方法在证明一些组合数恒等式中的应用

文章通过引入导数法和积分法,系统总结概括了组合数学中两类重要组合数恒等式的证明问题,该方法克服了应用传统组合方法解题的弊端,使一些组合数恒等式的证明问题变得显而易见,为学习者提供了一种有效解题方法。     

一类求解八皇后问题的神经网络模型

通过研究离散的Hopfield神经网络模型,运用神经优化计算的方法,采用计算能量函数,建立了组合数学中八皇后问题的各类神经网络模型。并用V－C^ 语言进行计算机模拟,得到八皇后问题的不同解答。     

形式化开发若干组合数学问题的算法

计算机科学的核心内容是使用算法处理离散数据,组合数学的重要性日渐凸显.使用形式化方法PAR开发了两个组合数学问题的算法,形式化推导过程为问题求解提供了思路,自然地引进了算法程序中用到的变量,清晰地展示了算法程序的设计过程,最终可得到简洁、易理解、可靠性高的算法程序.对形式化方法开发组合算法做了积极的探索,有利于促进组合算法设计自动化的研究及形式化开发方法的推广应用.     

离散变量桁架结构优化设计的组合算法

对桁架结构离散变量的优化没计提出了一种算法。方法主要分三个步骤：（１） 进行局部优化得到各离散变量的下界;（２）采用“二次射线步”找到一个“基点”; （３）在“基点”附近用（０,１）组合规划进行寻优。本方法能够解决局部约束（应 力、稳定以及截面尺寸约束）和整体约束（位移、频率禁区等）问题。本方法是一个 组合算法,在结构重分析之后的优化阶段不需解任何方程,从而节省了机时．针对本 方法,用ＦＯＲＴＲＡＮ－７７ 语言自编了电算程序。通过大量考题的验证,本方法计算 速度快、收敛一致,且优化结果较好。     

模拟退火组合优化算法在油气储层随机建模中的应用

石油天然气的勘探与开发是一个涉及多学科的领域。各学科提供的资料观察方法不同,观察尺度不同(即承载大小不同),分辨率不同,可靠性不同。资料和知识的表达方式也不相同,既有数字化的资料,也有定性的描述。将各种资料综合在同一个储层定量化数值模型之中,是目前储层建模的趋势。文中讨论了在储层随机精细建模中使用模拟退火组合优化算法的方法和步骤,包括目标函数的构造、选择初始状态、抽样和扰动机制、退火策略参数的选择以及怎样综合多种类型的资料等问题。指出在储层建模中使用模拟退火优化算法有两方面的优点,即易于综合多种类型的资料;可以客观地再现储层变量的空间相关结构。其主要缺点是计算量大,有必要进行并行处理。