一类非线性两级混合整数规划问题的全局最优解的近似算法

讨论了一类非线性两级混合整数规划的求解问题 .基于非线性混合整数规划理论和算法 ,探讨了对上级规划问题采用模拟退火求解混合整数规划的算法 ;对下级规划问题采用内罚函数法 .实际运算证明 ,该算法是有效的.     

内河货运航线配船模型与算法

给出了包括驳船和机动船的内河货运航线配船模型，并以基本配船模型算法［１］和整数非线性规划的直接搜索寻优算法［２］为基础，构造了求解这一模型的二级迭代算法.     

求解整数规划问题的微粒群算法

针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间.仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性.     

一种求解混合整数非线性规划的新算法

针对混合整数非线性规划求解难的问题,本文给出了一种新的求解策略--混合序列差异演化算法,该算法采取混合编码的形式以便处理连续变量、整数变量以及混合整数变量的优化问题.最后通过数例检验算法的优越性,仿真结果表明该算法求解效率高、收敛速度快、全局搜索能力强.     

管道工具喷粉线生产调度建模与算法

针对不同品种、不同材质和不同颜色管道工具喷粉生产调度问题, 以生产成本最小化为优化目标, 研究其优化调度方法. 首先, 建立这个问题的混合整数非线性规划模型(MINLP); 其次, 针对该问题设计出相应的贪婪随机自适应搜索算法(GRASP)和遗传算法(GA); 在此基础上, 提出两种算法相集成的GRASP+GA算法. 应用生产实例数据分析比较了这三种算法, 验证了GRASP+GA 算法的优越性.     

用分层嵌套遗传算法求解立井施工机械化最优配套方案

煤矿立井施工机械化最优配套方案的数学模型,属于混合整数非线性规划问题,变量多,参数复杂,难以用一般的优化方法进行求解。本文偿试用分层嵌套遗传算法进行求解,取得了较为理想的效果。     

Chance Constrained Integer Programming and Stochastic Simulation Based Genetic Algorithm

ＣｈａｎｃｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＩｎｔｅｇｅｒＰｒｏｇｒａｍｍｉｎｇａｎｄＳｔｏｃｈａｓｔｉｃＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＢａｓｅｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ⒇ＺＨＡＯＲｕｉｑｉｎｇＣｏｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｒｉｎｇ,Ｓｈｉｊｉ...     

编队卫星对地观测调度问题模型比较研究

研究了编队卫星对地观测调度问题。分别建立了基于问题自然描述和基于有向图描述的两类整数规划模型，运用整数规划凸包理论比较了两类模型与各自对应的线性松弛模型之间的最优值差异，得出了基于有向图描述的线性松弛模型更接近于原问题凸包的结论，并基于有向图描述模型设计了不完全分支定界算法。最后，在随机生成的仿真算例下，运用ILOG CPLEX实现了该算法，实验结果表明了模型及算法的有效性，并验证了对于两类整数规划模型的边界分析。     

植物多向生长模拟算法

针对整数规划问题提出了一种以植物向光性为启发式准则的智能优化算法——植物多向生长模拟算法. 改进了植物生长激素的分配方式并将随机选择机制引入新枝生长方向的选择,更符合植物生长的自然机理. 利用马尔可夫链描述算法迭代过程,证明了算法的收敛性. 利用无约束和有约束两类具有多个全局最优解的非线性整数规划实例测试了植物多向生长模拟算法的性能,并与基本植物生长模拟算法、填充函数法、罚函数法以及基于遗传算法的混合算法进行了对比. 植物多向生长模拟算法不仅提高全局寻优能力,增加解的多样性和准确性而且提高收敛速度.     

灰色非线性规划问题及其遗传算法求解方法

灰色系统中的非线性规划问题是一类重要问题 .本文针对一般灰色非线性规划问题 ,给出了一种基于随机模拟的遗传算法求解方法 .实例证明 ,将遗传算法应用于灰色非线性规划问题的求解能取得较好的效果.     

联合动力系统核火力配置模型的解算方法

核火力运用研究可以分为二方面的问题, 一是射击效率指标的评定及计算方法；另一方面是核火力最优配置问题。本文讨论由若干个相依目标群组成的平面点目标系统的核火力配置模型的解算方法。在不影响核火力配置模型的实用性的情形下, 对模型的决策变量作适当的限制, 然后把模型转换为一个等价的0-1整数规划问题, 由于此整数规划具有优良性质, 给出了求解此整数规划的辞典序跳跃枚举法, 此算法易于在计算机上实现, 编制程序非常简单, 且其解为精确解。通过实例计算表明该算法对该类核火力配置模型的求解是有效的。     

基于动态规划的装配线物料搬运节能调度方法

为有效提升混流装配线的生产效率与环境效益,提出了装配线多载量小车物料搬运节能调度方法.以最小化最大线边库存与总能耗为目标,建立了多目标混合整数规划模型.通过问题性质分析,将混合优化问题转为离散优化问题,降低了模型复杂度.针对动态规划算法维数灾问题,提出了基于剪枝规则的多目标规划算法:通过剪枝规则剪除被支配状态,缩减搜索空间以提高计算效率.其中,为满足动态规划的马尔可夫性,定义了新的状态表示方式.最后,仿真实验验证了所提出的调度方法的优越性与算法的有效性.     

品种选择、货架分配与库存控制的联合决策模型

以某零售超市销售的一类产品为研究对象,假定产品的需求会受到时间、陈列库存水平和促销3种因素影响,以品种选择、货架空间分配与库存控制策略为决策变量,将3种策略的联合决策模型构建为一个非线性整数规划模型,并给出了模型求解的启发式算法.最后,构建了一个算例,运算结果表明,通过该模型的应用比该零售超市原有策略下的周利润上升了115%,说明该模型有较好的可行性和实用性,同时运算结果也给出了一些有益的管理启示.     

多品种配送的库存优化模型研究

针对有容量约束的多品种配送的库存问题，通过分析各因素之间的关系，建立相应的混合整数非线性规划的教学模型，进而对该模型进行转化，在此基础上提出求其最优解的方法。     

求解整数规划的一种仿生类全局优化算法——模拟植物生长算法

针对整数规划全局优化问题所首次提出的模拟植物生长算法,是一种源于大自然的仿生类随机算法.该算法从植物的向光性特点出发,将整数规划的可行域作为植物的生长环境,根据各可行解目标函数的变化情况确定植物的生长信息(形态素浓度),进而模拟出向光源(全局最优解)迅速生长的植物生长动力学模型.经过对无约束和有约束两类具有多个全局最优解的非线性整数规划问题的具体求解,取得了满意的效果.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

基于航班到达时间窗约束的空域资源分配问题

为解决拥挤空域的资源分配问题,针对航班对计划到达时间变动范围的接受程度不同,定义了航班的延误成本函数,建立了一个基于航班有限到达时间窗的0-1整数规划模型,实现空域资源的最优分配,并开发了以匈牙利算法为核心的程序用于模型求解.以某机场运行数据为例进行仿真实验,结果表明,本文模型的最优解较先到先服务策略(FCFS)的分配结果能降低航班延误成本116％,并且其分配方案能满足每个航班可接受的到达时间窗约束.     

Implementation of Presolving and Interior-Point Algorithm for Linear & Mixed Integer Programming: SOFTWARE

Linear and mixed integer programming are very popular and important methods to make efficient scientific management decision. With large size of real application data, the use of linear-mixed integer programming is facing problems with more complexity; therefore, preprocessing techniques become very important. Preprocessing aims to check and delete redundant information from the problem formulation. It is a collection of techniques that reduce the size of the problem and try to strengthen the formulation. Fast and effective preprocessing techniques are very important and essential for solving linear or mixed integer programming instances. In this paper, we demonstrate a set of techniques to presolve linear and mixed integer programming problems. Experiment results showed that when preprocessing is well done, then it becomes easier for the solver; we implemented interior-point algorithm for computational experiment. However, preprocessing is not enough to reduce the size and total nonzero elements from the constraints matrix. Moreover, we also demonstrate the impact of minimum degree reordering on the speed and storage requirements of a matrix operation.All techniques mentioned above are presented in a multifunctional software to facilitate users.     

混合整数规划问题遗传算法的研究及仿真实现

提出了一种可以处理混合整数规划问题(MIP)的混合遗传算法MIGA。该算法采用二进制映射模式可变长度染色体编码,在进化过程逐渐缩小编码的搜索空间,从而在加快收敛速度的同时改善了迭代的精度,能很好处理离散变量和连续变量的混合整数规划问题。以一纯整数规划问题为例,利用分枝定界算法只能得到唯一的一个最优调度策略,而MIGA算法则可以得到一系列的最优调度策略,对这些最优调度策略进一步的分析,还可以得到调度问题一些灵敏度参数,在实际应用中具有更大的灵活性。     

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。