各向异性的非径向DEA模型

提出了一种新的非径向DEA模型,并指出它与传统径向DEA模型的联系．该模型只需要求解一个线性规划,就可以得到如下结论：1）决策单元是否是DEA有效的;2）从该模型的解可以看出是哪些指标导致了决策单元的非DEA有效性;3）如何调整输入输出指标使得决策单元是DEA有效的．该调整策略体现了各输入输出指标的权重,具有各向异性的特点．     

灰色综合DEA模型的研究

在综合DEA模型的基础上,提出了灰色综合DEA模型并进行了初步的研究.利用灰色线性规划的θ定位解法求解灰色综合DEA模型的最优解,从而得出灰色综合DEA模型决策单元的有效性.     

基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法

DEA模型作为一种非参数评价方法,在很多领域得到广泛应用。传统的DEA方法经常会遇到多个决策单元同为DEA有效而无法区分相对优劣的情况。为了对决策单元进行全排序,本文从系统和相对效率的角度定义了相对潜力和潜力损失的概念,揭示潜力损失和强弱有效性之间的内在关联,并提出一个基于DEA系统潜力损失的决策单元全排序方法,来判定所有决策单元的优劣,最后用一个实例来说明本方法的计算步骤。     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

运用数据包络分析两阶段法分析财政政策的相对有效性

传统的数据包络分析(DEA)模型评价决策单元相对有效时,将决策单元分为有效和非有效两大类,不仅无法对决策单元有效性进行排序,而且也无法获得与决策单元有关的管理信息.应用DEA两阶段法对财政政策相对有效性进行分析,给出了历年的财政政策有效性的情况及其有效性的排序,且对非DEA有效的决策单元提供了如何调整各项指标使之达到相对有效的有关管理决策信息.     

基于差分进化方法的投资组合管理模型

旨在克服非线性规划问题求解中传统数值算法的局部搜索性缺陷，引起了一种较新的全局搜索算法－差分进化方法，它收敛性好，原理简明，易于实现，以一个财产保险公司投资组合问题转化而成的非线性规划模型为背景验证了该算法的有效性。计算结果表明，与传统的非线性规划技术相比，该方法具有更好的求解效果。     

时序多指标决策的具有时间变量的DEA分析方法

在传统DEA模型的基础上, 引入离散时间变量,建立了对时序多指标决策问题的两阶段DEA评价模型.该模型通过各个评价对象的相对有效性解决时序多指标决策问题,避免了人为主观地确定时间权重和指标权重.模型反应了各时间段指标对决策单元有效性的影响,为评价提供更为详细的动态信息.最后,通过实例验证了方法的合理性、有效性.     

体现决策者偏好的模糊DEA模型及其应用

在模糊DEA模型的基础上,引入模糊数的加权平均值,建立了一个可以体现决策者风险偏好的模糊DEA模型.通过对此模型的求解可以实现决策者在不同乐观程度下对决策单元的评价.最后,通过对几家超市的效率评价的实例分析,验证了该模型的优越性.     

广义区间DEA模型及其有效性研究

根据样本单元和待评价决策单元的区间投入、区间产出定义最大广义生产可能集,建立基于最大广义生产可能集的广义区间DEA模型,然后定义了待评价决策单元基于广义区间DEA模型的区间效率,并对待评价决策单元进行了有效性分类,最后通过实例表明了广义区间DEA模型的实用性.     

面向工艺分工规划的多目标蚁群算法

为解决计算机辅助工艺规划中工艺分工的优化问题,提出一种基于多目标蚁群算法的工艺分工路线优化算法.在引入逻辑加工路线、逻辑制造单元、物理制造单元、可执行加工路线等概念基础上建立工艺分工规划过程模型.在过程模型中,运用多目标蚁群算法对物理制造单元集合实现优化.在求解过程中,以加工时间和所耗成本为目标函数,在求解空间中对物理制造单元进行遍历,最终寻找到最优化的可执行加工路线.通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

圆柱螺旋弹簧优化设计的一种算法

本文给出了圆柱螺旋弹簧优化设计的一种新算法——线性规划算法.圆柱螺旋弹簧优化设计数学模型是一种约束非线性规划模型,经过本文提出的线性变换,该模型可转换成一个纯粹的线性规捌模型.数值计算结果表明,此法不但收敛速度快、精度高、可靠性好,而且还具有程序结构简单,能获得全局最优解等特点,是弹簧优化设计的一种实用方法.     

一个判断决策单元有效性的算法

数据包络分析方法(DEA)是一种重要的效率评价方法,它已经被广泛应用于经济和管理的众多学科.而正确、高效的软件系统则是实现DEA方法应用的基本前提和重要保障.因此,首先分析了应用线性规划软件求解DEA模型存在的问题和开发DEA专用软件的必要性.然后,给出了判断DEA有效性的方法和求解步骤.最后,给出了判断DEA有效性的算法及其流程.     

基于干扰效率的认知OFDMA网络功率分配算法

为了提高认知无线电网络的系统能量效率,同时减小对频谱授权者主用户的干扰,提出了一种新的下行传输干扰效率最大的认知正交频分多址接入(orthogonal frequency division multiplexing access, OFDMA)网络功率分配算法。干扰效率定义为次用户总的传输速率与对主用户总干扰功率的比值。由于原资源分配问题是一个非凸形式的分式规划问题,难以获得功率分配问题的解析解。利用Dinkelbach方法将原问题转换为一个凸优化问题,并利用拉格朗日对偶原理和次梯度更新算法来获得解析解。最后,仿真结果表明,该算法具有较好的收敛性能,并且在干扰效率、对主用户的干扰控制方面都优于传统能效最大的功率分配算法。     

含分布式电源的配电网多目标无功优化

针对传统模型和现有算法对配电网无功优化带来的电压波动和网络损耗等问题,提出一种基于改进元胞差分算法的含风、光的配电网无功优化方法。建立了风电、光伏的随机概率出力模型,获取了其出力预测数据,以电压波动、有功损耗和电压越限3个目标为优化函数,通过权重系数将三目标模型转换为双目标模型,建立了含风电、光伏的双目标配电网无功优化模型。通过电压稳定指标（voltage stability index,VSI）对配电网各个时段的电压的稳定性进行评价,用改进元胞差分算法对模型进行求解,并利用测试函数对算法进行验证。结果表明,较传统模型和传统算法而言,所提模型和所用算法均能有效降低配电网的电压波动和减小配电网的有功损耗,从而保证电网的安稳运行。     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

生产计划的双目标混合整数规划模型及其求解

为解决实际生产中一种无调整费用的生产计划问题。给出了一个双目标混合整数规划模型。通过把这类问题转化为一般的目标线性规划问题，并利用交互规划的修正Z－W法进行求解，从而有效地解决这类问题。模型的解法结果适合于多产品的生产型企业使用。     

A modeling approach for fuzzy programming with echelon form membership functions

In order to solve fuzzy mathematical programming with soft constraints,the initial models must first be converted into crisp models.Membership functions are employed to describe the fuzzy right-hand side parameters needed to achieve this conversion.In some cases,echelon form membership functions(EFMFs)are required to depict the actual fuzzy situation.However,due to their discrete properties,fuzzy programming problems with such membership functions cannot be modeled by traditional methods.Motivated by these challenges,this paper introduces a novel absolute value representation modeling approach to formulate fuzzy programming using EFMFs.This approach can translate a discrete model to a continuous one which can then be easily solved.Finally,by means of a numerical example,the effectiveness of our new approach is demonstrated.     

线性规划的一种快速收敛的迭代算法

利用对偶原理把线性规划问题转化为线性不等式组,并利用在线性空间上投影的方法给出了一种解线性不等式组的迭代算法,其初始值可以任取。在定义了线性空间之间的夹角之后,证明了这种迭代算法是全局收敛的;然后对此迭代算法进行加速,使其收敛速度大大提高;而且,加速后的算法与线性规划的其它算法相比也是较简单的;文中所给的数值例显示,迭代次数从加速前的数万次减少到加速后的数次。     

区间超效率DEA模型及其应用

将一种改进的DEA模型-超效率DEA(SE-DEA)模型[1]拓展到区间投入产出情形,得到区间SE-DEA模型.基于此给出了求解每个DMU的区间超效率值的上限和下限的确定型DEA模型.该区间超效率值较传统的区间DEA模型更具区别性,能对所有DMU进行充分排序.在此基础上,将所有DMU分为三类.最后给出区间SE-DEA模型在建筑业效率评估中的应用算例分析.