油田开发模糊目标规划模型及求解

本文将模糊目标规划的方法应用于油田开发多目标规划问题。使用的模糊目标规划模型,包括最小至最大模型和偏差量加权求和模型,用于解决油田开发规划中涉及的多个相互制约的目标问题。对于实例的研究证明了模糊目标规划方法适用于油田开发规划。     

基于蚁群算法的多目标配电网联络线规划

本文将模糊多目标规划方法应用于配电网联络线规划中,同时考虑经济性要求和可靠性要求,具体算例表明多目标规划方法综合了经济性和可靠性两者的对立和协调,中和了两者之间的满意度,因而得到了最佳规划方案。     

电网规划的多目标模糊优化方法

建立了一个用于电网规划的多目标优化模型。模型中同时计及了规划方案的经济性和可靠性双重目标。通过对各目标实现程度的隶属函数进行定义,将多目标优化问题转变成模糊规划问题进行求解。最后,本文还给出了我国某城市电网规划的计算结果,证明了所提模型及算法的可行性。     

飞机排班问题的模糊优选动态规划模型

提出一种基于多目标模糊优选动态规划方法有效解决飞机排班问题的新算法.该算法将二级模糊模式识别理论与动态规划概念相结合,建立了以飞机使用均衡、航班尽快恢复为目标函数的多阶段多目标前向动态规划模型,从第一阶段开始,对各阶段的可行决策进行多目标模糊优选,依次向后递推得到调度结果.实验数据表明,飞机调度策略与实际飞机排班结果一致,耗时仅9.06s,该算法能有效解决飞机排班问题.     

具有模糊系数的多目标模糊正项几何规划的解法

多目标几何规划是解决一些最优化问题的强有力工具,当问题中的参数为模糊数时,目标值也应该是模糊数。本文提出求解系数是模糊数的多目标模糊正项几何规划的算法,首先利用线性加权的方法将问题转化为单目标模糊正项规划问题,再利用Zadeh的扩张原理与对偶原理将单目标模糊正项规划问题转化为两个普通的正项几何规划。     

基于模糊折中规划的稳健多目标优化设计

针对稳健设计目标函数与波动之间的冲突及协调问题,提出了一种基于模糊折中规划的稳健设计多目标优化方法. 该方法在考虑工程稳健设计中大量存在的模糊因素的前提下,建立目标函数以及波动的隶属度函数,利用模糊偏好分配每个目标的权重从而均衡目标函数值和波动之间的平衡. 该方法将决策者的偏好充分体现到决策过程中,从而得到决策者所期望的折中解. 从实例结果可以看出,模糊折中规划适合于求解稳健优化设计问题.     

二层多目标随机规划逼近有效解集的上半收敛性

[目的]为了研究通过逼近方法求解二层多目标随机规划有效解集与精确的有效解集之间的相互关系,针对下层为单目标随机规划,上层为多目标随机规划的一类二层随机规划逼近问题,构建了二层多 目标随机规划逼近有效解集上半收敛性的理论框架.[方法]将多目标二层随机规划分解成多个单目标二层随机规划,利用每个单目标二层随机规划逼近最优解集的上半收敛性,借助于多目标二层随机规划有效解集可以表示为所有单目标二层随机规划最优解集的交集的结构特点,对二层多目标随机规划逼近问题的有效解集的收敛性结果进行了推断.[结果]建立了二层多目标随机规划逼近有效解集的上半收敛性.[结论]提供了利用逼近方法求解二层多目标随机规划有效解集可以近似替代精确的有效解集的理论依据.     

一类多目标分式规划问题的最优性条件

在(F,ρ)-凸性条件下研究了一类多目标分式规划问题的最优性条件.通过将多目标分式规划问题转化为多目标规划问题获得了Fritz John and Kuhn Tucker类型最优性充分和必要条件.     

资源分配的多目标优化动态规划模型

资源的有限束缚了项目投资追求的理想。系统内阶段的多样性,目标函数的多样化,状态的转移,阶段决策和总体决策策略的确立构成系统优化问题。针对多目标规划指标间的不可公度性,统一建立了n个分配方案关于定量指标和定性指标的相对优属度矩阵,并引用向量和矩阵统一给出了多目标、多阶段动态规划问题的分析方式,从而应用多目标模糊 优化动态规划方法建立了量纲不一的,既有定量目标又有定性目标的资源分配问题的数学模型。     

基于模糊多目标下配送中心选址及配送量分配的模型研究

为了解决随机需求和模糊配送时间并存条件下的多产品配送中心选址问题,建立了相应的模糊多目标混合整数随机规划模型.该规划模型的特点是：模型的目标函数中含有模糊系数;约束条件中兼具确定性和随机性;通过约束条件方程和目标函数准确地表现了随机需求和模糊配送时间并存的假设条件.根据该模型的特殊结构,进行模型求解,最后,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

模糊环境下资金预算的机会约束NPV目标规划模型

运用净现值方法,考虑了当投资金额和回收期的现金流入与流出均为模糊变量,且投资者有多个目标时的资金预算问题,建立了资金预算的机会约束目标规划模型,并采用基于模糊模拟的遗传算法求解了模型问题.     

基因表达式程序设计方法在采煤工作面瓦斯涌出量预测中的应用

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法，该算法在运行时具有很高的效率，实验表明在求解很多问题的时候比遗传规划优越两个数量级以上．预测采煤工作面瓦斯涌出量是进行通风设计和制定矿井安全技术措施的重要依据，而影响采煤工作面瓦斯涌出量的各因素之间关系不明确．基因表达式程序设计比较适合于求解这一类复杂的非线性问题．本采用基因表达式程序设计，建立了采煤工作面瓦斯涌出量的预测模型．结果表明，预测结果比遗传规划得到的结果具有更高的预测精度和很好的稳定性．章最后指出了该方法具有广泛的应用前景．     

遗传规划在离散动态系统建模中的应用

在系统结构信息缺乏的情况下，要确立离散动态系统的动态方程组非常困难。利用遗传规划(GP)融合系统结构估计与参数估计的特点，阐明GP在离散动态系统建模中的具体运用，并提出一种利用误差估计进行模型评价的方法。用Lotka-Volterra公式演化的数据对该建模方法进行了实证研究，结果表明遗传规划在离散动态系统建模中是有效的。     

区间判断矩阵权重求解及一致性检验的目标规划模型

区间判断矩阵是区间AHP的重要构成要素．首先定义区间判断矩阵，然后在研究区间向量规范化的基础上，通过建立目标规划(GP)模型，求解区间判断矩阵的区间权重向量．该GP模型的目标值可进一步用来检验区间判断矩阵的一致性．最后给出算例分析．     

基于知识的目标规划模型的研究

将目标规划模型看成是一种知识,首先建立了知识化的目标规划模型,并用面向对象的方法对它进行知识表示,以达到知识共享和便于模型与专家系统相结合.这样就可以解决目标规划中的结构不良的问题和考虑目标函数中的优先等级及右端值等随环境变化的情况.最后结合案例进一步说明了基于知识的目标规划模型的求解流程.     

课程建设目标规划模型及其算法

课程建设目标管理中的一个重要问题是合理的课程建设目标的确定。对此，我们设计实现了课程建设目标规划辅助决策支持系统。本文给出该系统的课程建设目标规划模型及其反射Ｐ空间算法。     

基于GP+BP的信用评估模型研究

文章通过结合遗传规划和神经网络,提出一种2阶段的混合信用评估模型,以弥补单一算法的不足,采用遗传规划学习提取IF-THEN规则,从而为决策者提供简洁的规则,同时采用BP神经网络以解决IF-THEN规则匹配失败的问题。通过UCI数据集上的仿真实验,验证了该模型的可行性,通过与相关模型比较,可得出其分类准确率高于一般的信用评估模型。     

不确定优化问题的研究动向

讨论了不确定优化问题的研究方法，综述了随机规划、模糊优化和区间优化这三类不确定优化问题的主要研究算法、优缺点，提出了进一步研究的发展方向。     

基于参数估计的遗传程序设计方法

在遗传程序设计算法中 ,针对应用传统的遗传程序设计方法 ( Genetic Programming,GP)解决符号回归问题所遇到的困难 ,嵌入一个基于模拟退火思想的参数估计过程 ,得到更为精确的参数和个体结构 .实验表明 ,此方法提高了 GP系统求解问题的能力