可持续多式联运网络设计的多目标优化模型及算法

在回顾可持续运输网络相关文献的基础上提出一个可持续多式联运网络设计的多目标优化模型,该模型以可持续运输的时间、费用和CO2排放三个维度作为模型的优化目标。针对模型复杂的问题,在优化分解模型的基础上,设计了单目标遗传算法和多目标遗传算法NSGA-II联合求解的方式求解该多目标优化问题,并且通过算例验证了算法的有效性。结果显示在适当分解模型的基础上,采用单目标和多目标算法联立的方法能够得到复杂联运问题的多目标非支配解。     

基于累积前景理论的双边匹配决策方法

针对考虑主体期望值的双边匹配问题,提出了一种基于累积前景理论的决策方法.给出了考虑主体期望值的双边匹配问题的描述;将主体给出的期望值视为参照点,构建了两个相对参照点的益损矩阵;依据累积前景理论和规范化公式,构建了两个规范化前景矩阵;在此基础上,构建了求解该双边匹配问题的多目标优化模型,使用线性加权法将多目标优化模型转化为单目标优化模型,通过求解该单目标优化模型获得匹配结果;最后,通过毕业生与实习岗位的双边匹配实例分析说明了所提方法的可行性和有效性.     

考虑稳定匹配条件的一对多双边匹配决策方法

针对基于序值偏好信息的一对多双边匹配问题,提出了一种决策方法.首先对一对多双边匹配问题进行了描述,其次阐述了一对多双边匹配中稳定匹配的相关概念;进一步地,为了获得匹配结果,将一对多双边匹配问题转化为一对一双边匹配问题,进而在稳定匹配条件下,以每方主体序值之和最小为目标,构建了多目标优化模型;然后使用基于隶属函数的加权和方法将多目标优化模型转换为单目标优化模型,通过模型求解获得最优匹配结果.最后,通过一个算例说明了提出方法的实用性和有效性.     

多个服务中心的服务网络设计与优化

为解决具有多个需求节点和多个服务中心的服务网络,如何在预算约束条件下设计与优化服务网络的服务中心配置,使得服务网络运营的总效率最高的决策问题,本文对多个服务中心的服务网络优化问题进行了提炼和描述,并构建了服务网络设计的优化模型,同时证明了该服务网络优化问题是一个NP-完全问题;进一步,针对优化模型的特点,设计了求解模型的混合拆分遗传算法,进行了大规模仿真实验并与传统的多目标遗传算法进行了比较,结果表明本文给出的算法具有较好的求解效率和效果;最后,通过例子说明了本文提出方法的潜在应用价值.     

不确定条件下多目标R&D项目组合选择优化

应用模糊集理论描述R&D项目过程的模糊不确定性,建立了以模糊实物期权度量收益,模糊熵度量风险,模糊净现值度量费用的多目标R&D项目组合选择优化数学模型;运用定性可能性原理将模糊模型清晰化,并针对清晰型数学模型提出了一种改进的多目标遗传算法进行求解;仿真实验证明,实现的多目标遗传算法可以有效求解清晰型多目标R&D项目组合选择优化问题.     

基于代理模型的翼型多目标集成优化设计

针对翼型优化中直接使用计算流体力学方法计算量大的问题,提出了一种基于代理模型的翼型多目标优化设计方法.使用形函数线性扰动法描述翼型外形,求解N-S方程获得翼型气动参数.采用Pareto多目标遗传算法进行优化,使用代理模型降低计算量,通过优化集成,实现优化过程自动化以提高设计效率.算例结果表明,本方法能有效降低计算成本,缩短设计周期,提高设计质量,具有一定实用价值.     

基于语言偏好信息的满意公平稳定双边匹配方法

针对语言偏好信息下的双边匹配问题,提出一种考虑匹配满意性、公平性和稳定性的双边匹配方法.首先,通过构造匹配满意度计算规则,将双边主体的语言偏好信息转化为匹配满意度;然后,给出满意匹配、公平匹配和稳定匹配的定义,在此基础上,考虑稳定匹配约束条件,建立双边匹配多目标优化模型,采用理想点法将多目标优化模型转化为单目标规划模型进行求解;最后,通过一个算例验证了提出方法的可行性和有效性.     

多目标网络相异路径的Pareto解及其遗传算法

网络相异路径一般是多目标约束路径问题,具有重要应用价值.然而,由于问题的难解性,总是利用妥协思想将其转换为单目标问题求解.本文建立了双目标相异路径的一种优化模型,给出了模型求解过程中伪理想点的概念,提出了基于小生境共享竞争复制算子的遗传算法,该算法可求解多目标优化问题的 Pareto 解集.最后,给出了一个计算分析实例.     

设备具有恶化特性的多目标流水车间调度模型与算法

考虑到现实流水车间调度中设备具有恶化特性,针对作业处理时间是其开始时间的线性递增函数的流水车间调度问题,建立了最小化最大完成时间和总延迟时间的多目标优化模型;进而设计了一种基于分解的自适应多种群多目标遗传算法进行求解.该算法将多目标优化问题分解为多个单目标子问题,并分阶段地将这些子问题引入求解过程.在每次迭代时,根据种群在目标空间和解空间的分布情况,自适应地为当前求解的子问题分别构造子种群进行求解.通过对数值算例仿真实验,验证和分析了所提出的算法在解决该问题上能够获得较好质量和分布性的非支配解集.     

基于分布式协商进化算法的多Agent目标冲突消解

针对多Agent系统研究中的目标冲突消解问题,建立了在多个Agent的局部目标和系统全局目标间进行协调优化的多目标优化模型.在多Agent分布式规划的框架下,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的分布式协商进化算法,用于求解多目标规划模型.针对GA搜索中保持解的多样性、提高收敛速度等问题,对选择算子进行了设计.通过仿真实验,证明新的选择算子能有效提高解的质量.最后将该算法应用于部队机动协同路线规划的目标冲突消解问题,验证了其有效性.     

生态经济投入占用产出的多目标优化模型及求解

尝试研究了建立于生态经济投入占用产出模型基础上的最优规划模型问题以及求解的可行性 .首先 ,给出了生态经济投入占用产出表及相关的环境费用系数计算公式 ;其次 ,建立了具有最小的生产成本、最少的要素占用以及最低的环境费用等多目标规划模型 ;最后 ,提出了以人 -机对话的互动优化 Z-W法求解此类问题.     

多种资源在多项目间分配的两层决策方法

分析多种资源在多个项目间的最优分配问题，提出用两层决策方法建立该问题的数字模型。将遗传算法这种全局优化方法运用到最优解的搜索中，给出了具体的算法步骤。计算实例表明，本文建立的模型和提出的优化方法能有效地求解多种资源在多个项目间最优分配问题。     

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。     

基于鲁棒多目标优化方法的UCAV武器投放规划

研究了无人作战飞机（unmanned combat aerial vehicles, UCAV）对地攻击阶段的武器投放鲁棒性规划问题。针对现有规划方法在处理战场环境扰动、模型不准确、操作偏差等不确定性因素方面存在的不足,提出了一种鲁棒多目标优化求解策略。首先,建立了飞机机动性能、武器装备性能和战场环境等约束条件模型;其次,使用仿真近似法,建立了优化指标模型,并将武器投放规划问题转化为鲁棒多目标优化问题;然后,设计了一种结合蒙特卡罗方法的快速非支配排序遗传算法对问题进行求解,并采用基于基本轨迹片元的机动轨迹生成策略生成武器投放轨迹。仿真结果表明,该方法能够有效提高武器投放规划的鲁棒性。     

考虑网络外部性和先行消费者效应的生产商最优定价模型

考虑到消费者间相互影响的网络外部性结构对于市场定价机制的影响,提出一个具有先行消费者的生产商最优定价模型,并与没有先行消费者的情形进行对比.本文从引入网络外部性的消费者效用函数的设计入手,在完全竞争和完全垄断市场结构下,详尽阐述了没有先行消费者和具有先行消费者情形下的模型构建过程,并应用多阶段博弈的模型求解方法确定最优价格水平、最优消费量和生产商的最优收入水平.进一步,将模型的理论结果应用于星形网络和层次网络的两种基础结构及其衍生结构中,通过具体的数值分析发现了生产商应用先行消费者策略提高收入的有效性范围,并给出了生产商在不同市场特征下提高收入水平的管理建议.本文提出的模型和方法为在更加多样的网络结构下应用模型奠定了理论基础,并对指导生产商提高营业收入的营销策略具有实践意义.     

无偏灰色预测模型递推解法及其优化

针对传统灰建模由差分方程向微分方程跳跃而导致误差的问题,提出了无偏灰色预测模型的 递推解法,给出了不同初始条件下无偏灰色模型递推预测公式.在此基础上,进一步研究了在两 种准则下初始条件的优化问题,结果表明,同一准则下两种优化模型的模拟预测值相等,且都能 获得较高的模拟、预测精度.最后以实例验证了该方法的有效性与实用性.     

面向结构图的施工导流系统仿真研究

施工导流系统的分析方法,通常是建立导流系统各个环节的水力计算方程,通过求解方程组来分析系统状态。该方法难以直观、形象地展示出建模及计算过程,程序的通用性较差。针对施工导流系统各个环节相互耦联和制约的特点,将面向结构图的仿真原理应用于导流系统研究,以Matlab/Simulink软件作为系统仿真平台,通过系统结构图来拼装系统的仿真模型,实现仿真建模的结构化和可视化,通过仿真实例验证了方法的可行性。     

基于自适应遗传算法的油田产量灰色预测模型

应用灰色预测建模理论，使用精确差分格式和改进拟合参数的方法，对呈波动变化的数据系列，建立了改进的灰色预测模型,由于拟合参数与误差之间存在着明显的非线性关系，选用自适应遗传算法求取拟合参数最优值，通过对油田产量预测的实例计算表明，改进的灰色模型预测精度明显提高。     

施工导流方案动态交互协商决策

施工导流方案的选择需要业主、设计和施工单位通过协商实现. 针对协商过程的动态性和交互性,基于群组风险决策理论,建立促进方案决策螺旋推进的交互模型. 采用加权平均算子集结决策者的评价信息,以决策者评价与群体评价一致作为交互决策的目标导向,通过自适应迭代模拟决策者之间的协商过程,挖掘决最优价值的评价信息. 在此基础上,计算各导流方案的得分函数和精确函数,据此进行导流方案的优劣排序. 实例验证了该方法的可行性和有效性,可互协商视角下导流方案的优选提供理论基础.     

带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究

互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持.