油田开发的多目标随机规划模型及确定性转化

在油田开发实际中,决策者要经常同时考虑多个相冲突的目标,例如利润、投资上限等.假设与这些目标相联系的参数是随机的且服从正态分布,并以投产措施的井次数为决策变量可以建立油田开发的多目标随机规划模型.引入一种机会约束妥协规划模型对其进行确定性转化,并进行求解.文章最后提供了一个例子来说明所提议方法的有效性.     

限行条件下配送车辆配置的二阶段随机规划

针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题，通过建立二阶段随机规划模型，实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置，以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型；为求解模型，提出改进的随机分支定界算法，并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率；通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外，利用该模型和算法，探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题，为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法.     

随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

基于稳定性的生产调度建模

针对传统调度模型得出的方案由于决策参数变化而不能应用于实际生产等问题,分析了在实际生产环境中可能导致重调度的各种不确定因素,从调度稳定性的角度使用两阶段随机规划方法重新设计了包含随机参数的模型,不仅使调度可以稳定在某置信水平上,而且允许调度结果以一定的风险获取更好的性能指标。最后,应用一个化工调度模型讨论了新方法的特点。     

资产负债管理模型及在辽宁养老金问题中的应用

在资产负债管理随机规划模型的基础上,根据国内实际情况,改进了模型的约束条件,建立了适合国内情况的资产负债管理模型.进一步以辽宁养老金管理问题为背景,考虑了未来各种资产收益、工资变动以及养老金支付的不确定性,确定出计划期间缴费成本和赤字惩罚最低的缴费率和最佳的资产配置.通过辽宁养老金实际数据的计算,得到符合实际情况的结果.     

随机批量问题的两种新模型及其算法

研究随机需求下 ,单层多产品、资源能力受限的批量问题 .对资源能力确定的情形 ,给出机会约束规划模型 .对资源能力不确定的情形 ,基于执行计划的策略提出了一种随机环境下的期望值模型 .本文采用基于随机模拟的遗传算法求解上述两种模型 .通过对算例结果进行方差分析 ,研究各种模型参数和环境变量对目标费用的影响 .最后 ,对该问题的进一步研究工作进行了展望 .     

随机能力规划的Scenario模型及其决策风险分析

为研究随机环境下的生产能力扩张问题,采用Scenario方法,建立了市场需求量和产品价格为随机变量的多计划期能力规划决策模型.其中考虑了两种情况：一是能力投资方案不随市场需求的随机实现而变化的预报型模型,二是投资方案可以跟踪市场需求随机实现的适应型模型. 算例研究比较了这两种模型的决策效果.进一步,使用下方风险分析,探讨了随机能力扩张的投资决策风险,建立了考虑期望收益风险的预报型能力规划决策模型.该模型在随机规划中加入了一个期望下方风险约束,以反映决策者的风险偏好,基于算例讨论了考虑风险和不考虑风险时的决策差异.     

需求不确定状态下的工厂选址和规模决策的综合优化方法

提出一种整合的工厂选址研究方法,在工厂选址的同时确定所选取工厂的生产规模.改变过去单一不变的成本项,该研究假设随着工厂生产规模扩大,固定建设成本投入增加,单位生产成本减少.建立了消费者需求不确定状态下的两阶段随机规划模型.为了求解这一NP困难问题,设计了Benders分解算法并且用Matlab 7.0编程对所提出的算法进行检验.用随机产生的一组数据进行实验,计算结果显示所提供的算法是有效的.     

供应链系统中零售商横向转载的随机规划模型及算法

为了研究随机需求下供应链系统中多零售商的横向转载问题, 提出了一种基于随机规划方法的多零售商横向转载模型, 并设计了一种启发式算法用于模型求解.考察由一个外部供应商和多个零售商组成的供应链系统, 供应商和零售商均采用order-up-to方法控制库存, 零售商面临随机性需求且相互之间存在横向转载.在横向转载经典假设条件下, 构建了以供应链总成本为目标的混合0-1规划模型.考虑到该模型中存在随机变量, 将模型转化为随机期望值规划模型进行求解, 结合随机拟梯度算法及遗传算法设计了一类启发式算法来求解模型, 给出了详细的求解过程.利用数值算例的仿真结果验证了模型及算法的有效性, 还就需求相关程度的影响及转载假设条件的影响进行了详细分析.研究结果表明:模型及算法对存在横向转载的供应链系统确定最优库存水平是相当有效的.     

基于相关机会规划思想的模糊随机时间费用均衡模型

对于实际工程的管理者和决策者来说, 工程整体费用和工期之间如何达到均衡以及工程所处环境的不确定性是两个必须要面对和考虑的问题. 基于相关机会规划的思想, 针对随机性和模糊性并存的复杂不确定环境, 提出了一类时间费用均衡模型. 在建立的模型中, 以模糊随机变量来刻画工程所处的复杂不确定环境. 随后, 结合模糊随机模拟方法和遗传算法设计了一种混合智能算法, 用于求解该模型. 最后, 通过数值实验来验证所设计算法的有效性和稳定性.     

油田压裂井增油量的预测及其生产规划的优化设计

利用现有压裂井产油观测数据，采用动态数据处理方法，建立了月增油量的预测模型；依据预测结果，利用整数规划的方法，规划设计未来年度油田的压裂井数及压裂方式。     

求解随机规划问题新方法——优劣解法

随机规划最优化,即使随机规划的目标函数最优化,达到最优值。那么怎样求随机规划目标函数的最优值呢?设随机规划问题min z=c′x,C为n维随机列向量,x为n维列向量,D为约束域。求其在满足约束条件下随机目标函数的最优值z~*=c′x~*。而如何判断随机变量是最小的呢?下面就此讨论,从而提出比较随机变量的方法。     

α可靠规划与α可靠解法──解随机规划问题

本文首先论述了一般随机规划的几个概念，即随机约束条件、随机可行域和随机可行解．进而在总结其共性的基础上提出α可靠规划与α可靠解的概念和一种求解一般随机规划新方法—α可靠解法．α可靠解反映了随机规划可行解的特点，使随机规划可行解有了新含义，这在理论上和实际上都非常必要．文中分别讨论了用新方法求解随机约束规划、随机目标函数规划和一般随机规划问题，均有求解实例．同时还叙述了几种情况下的α可靠规划的约束条件换成等价的确定约束条件的问题，并给出了等价转换的证明．     

低渗透油藏压裂选层方法研究及应用

受油藏属性的限制,Q油田大批次的井需要压裂,部分井进入了二次或者二次以上的压裂,所以压裂选层已经成为该油田的重要工作.为了避免传统压裂选层的经验性和主观性,依据多口压裂井的效果与压裂参数间关系,应用层次分析法(AHP)建立起了适合Q油田的压裂选层模型.通过模型求解与实际应用给出了选层方法,并对候选层段进行了优劣排序,定量判断合适的压裂层段.研究成果可为Q油田压裂选层工作做出重要指导意义,减少人为的主观因素,提高选层的准确性和时效性.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

车间作业计划编制问题的统一描述与应用

提出车间作业计划编制体系的概念以统一描述车间作业计划问题。车间计划问题在内容上由计划类型、计划期、期量标准和编制方法四方面组成,在形式上与生产类型、生产组织形式和资源负荷能力相关。内容与形式的统一揭示了车间作业计划编制问题的一般规律。特别地,在一个飞机装配车间结合计划编制体系的概念,迅速确定了装配作业计划问题的界限,并提出用Ｐｅｔｒｉ网求解计划问题的新方法,它与各种经验方法相比,便于计算机模拟与实现。     

基于相关机会规划的多机器人觅食过程的参数优化

针对随机环境中以觅食为任务的多机器人系统,在建立其整体数学模型基础之上,利用随机规划中的相关机会规划对影响整体系统性能的两个重要参数进行了优化分析,并采用基于随机模拟的遗传算法得到了优化结果.仿真结果表明,利用该方法可以实现随机环境下的系统优化控制,从而可为多机器人系统的行为规则优化提供理论依据.     

石油生产方案的优化确立

石油生产方案的优化确立孙伟，冯英浚（哈尔滨建筑工程学院１５０００６）（哈尔滨工业大学）ＴｈｅＯｐｔｉｍａｌＤｅｃｉｓｉｏｎｏｆＣｒｕｄｅＯｉｌＰｒｏｄｕｃｔｉｏｎＳｃｈｅｍｅＳｕｎＷｅｉＦｅｎｇＹｉｎｇｊｕｎ（ＨａｒｂｉｎＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌａ...     

洪水灾情评价的遗传程序设计方法

洪水灾情评价在洪水灾害分类管理决策中具有重要的指导意义,其关键问题就是在评价模型的结构未确知时,如何建立合适的模型来描述以灾情评价指标值为系统输入与以灾情评价等级值为系统输出之间所隐含的复杂关系。为此,提出了用FORTRAN语言实现洪水灾情评价的遗传程序设计新方法(GP-EFDL)。研究结果说明,GP-EFDL可在较大的程序搜索空间中获取一个最佳函数表达式,来反映洪水灾情评价系统的输入与输出样本数据系列所隐含的关系,在自然灾害系统建模、预测和控制等计算机程序自动设计中具有应用价值。表4,参13。