基于遗传算法的电梯群控鲁棒优化模型

针对电梯群控调度过程中交通流不确定的问题,建立了鲁棒优化模型,利用遗传算法对所建模型进行求解.对于不确定线性优化问题,研究了不确定集的选择以及模型鲁棒对等式转化方法.仿真实验中,利用电梯群控虚拟仿真环境对鲁棒优化调度算法在不同交通流下进行了验证.以300人/15 min的混合交通流模式为例,鲁棒优化算法的平均候梯时间比静态分区算法降低12.77 s;平均乘梯时间比最小等待时间算法降低9.7 s;电梯启停次数比静态分区算法少8次.实验结果表明,鲁棒优化调度算法对不同交通模式具有更好的适应性,可以减小交通流不确定性的影响,提高电梯群控调度性能.     

装备维修器材仓库选址鲁棒优化模型

为避免参数扰动导致决策失效,提出了一种维修器材仓库选址模型的鲁棒优化方法.首先采用情景分析法对维修器材需求量的不确定性进行描述,确定情景集合;其次引入可调节风险系数,建立维修器材效益最大化与费用最小化的双目标鲁棒优化模型,并采用NSGA-Ⅱ算法对所建的多目标模型进行求解;最后将所得鲁棒解代入各情景,求得目标值以供决策....     

区间阻抗下基于可接受度的鲁棒最短路

为了研究鲁棒最短路问题,引入了可接受程度系数,同时提出了鲁棒有效路径的概念。在此基础上建立了区间阻抗下基于可接受度的鲁棒最短路模型,然后根据模型设计出一种基于鲁棒有效路径的深度优先算法进行求解,并对算法判定条件的相关定理给予了证明。最后通过一个算例对本研究所提出的模型及算法进行了验证,结果有效合理。     

带矩约束的二阶段分布式鲁棒优化

针对带有矩约束的两阶段分布式鲁棒优化问题,当随机变量的支撑集是多面体时,利用线性规划对偶、无穷维规划对偶、二次规划的Wolfe对偶等理论研究两阶段分布式鲁棒优化问题的等价可求解模型.在分布式鲁棒优化的决策变量服从线性决策和第二阶段中的右端项为随机变量两种不同的情形下,给出对应的两阶段分布式鲁棒优化均能等价转化为可用已有算法求解的二阶锥优化问题.     

国家层面综合客运枢纽分层布局鲁棒优化模型

为提高国家层面综合客运枢纽的运行效率,充分分析枢纽等级和需求层次的对应关系,考虑城镇化发展阶段客运需求的不确定性,构建了基于有能力限制的层级选址模型和随机p-鲁棒(p为相对后悔值限定系数)的综合客运枢纽布局优化模型.设计免疫克隆算法对模型进行求解,通过算例验证模型和算法的有效性.结果表明:分层布局方法比非分层布局方法更优,当p小于分层随机优化模型所有情景中的最大相对后悔值时,分层鲁棒优化模型求解结果的鲁棒性比分层随机优化模型更强,设计的算法比优化软件CPLEX更高效,同时p的取值、枢纽覆盖范围和情景概率对枢纽布局方案产生较大影响.分层鲁棒优化模型能为国家层面综合客运枢纽布局提供决策参考.     

相邻交叉口混合交通流鲁棒多目标信号优化控制

针对我国城市道路相邻交叉口混合交通流环境下智能信号控制中的不确定性和效率问题,提出一种基于鲁棒多目标优化算法的优化控制方法.设计了相邻交叉口的鲁棒多目标信号优化控制模型,并提出一种新的鲁棒多目标进化算法IDR-NSGA-Ⅱ,通过对自适应抽样技术、鲁棒度定义、鲁棒偏序关系定义等多项关键技术的综合改进,提升了算法的求解精度和运行速度.提出新的多属性决策方法 ELM-MADMA来选择配时方案.上海市相邻交叉口控制的仿真实验结果表明:IDR-NSGA-Ⅱ算法能够有效地实现周期时长扰动和交通流波动下机动车平均延误、道路通行能力、慢行交通平均延误、机动车平均停车率等多项性能指标的最优化控制;与其他决策方法相比,ELM-MADMA能够较好地进行决策,提升相邻交叉口智能信号控制的效率.     

基于Benders分解的鲁棒最短路算法

为了研究路段行程时间不确定条件下的最短路问题,采用区间数据表示路段行程时间,介绍了鲁棒偏差和鲁棒成本的概念,并据此给出鲁棒最短路的定义,运用鲁棒优化中的min-max准则构建了鲁棒最短路问题的混合整数规划模型。通过固定路径决策变量将鲁棒最短路问题分解为子问题和主问题,同时结合对偶理论给出子问题的对偶模型。在此基础上设计出鲁棒最短路问题的Benders分解算法,采用AMPL编程实现算法并调用CPLEX进行求解。并在一个仿真网络中对本研究方法进行了验证分析。研究结果表明,相较于传统最短路Dijkstra算法,本研究方法求得的鲁棒最短路在不确定网络中具有更强的可靠性,设计的算法迭代效率较高,能迅速缩小迭代范围并找到最优解。     

双渠道闭环供应链动态模型及其鲁棒H_∞控制

在具有生产时滞、电子分销时滞、外部需求及回收不确定的环境下,结合实际的生产—再制造—分销—电子商务、库存和回收的运作情况,根据生产库存、分销库存、顾客虚拟库存以及回收库存,建立了双渠道闭环供应链动态模型.对双渠道闭环供应链的鲁棒运作进行了分析,给出了解决双渠道闭环供应链动态系统的鲁棒H∞控制策略和线性矩阵不等式算法.分析表明,鲁棒H∞控制策略能够有效地抑制双渠道闭环供应链运作过程中不确定因素的影响,使闭环供应链运作达到理想状态.最后,通过国内家电企业的仿真计算验证了方法的有效性.     

双线性过程的鲁棒数据协调

针对基于鲁棒目标函数的双线性数据协调问题,提出了一种新的算法.首先利用两步法将双线性数据协调问题转化为两个线性数据协调问题,然后利用罚函数法把约束优化问题转化为无约束优化问题,最后给出了Huber函数的等价权,以及利用等价权法求解双线性鲁棒数据协调问题的表达式.在迭代求解过程中考虑了变量的上下限约束.仿真结果表明该方法能有效地求解双线性鲁棒数据协调问题,降低显著误差的影响.     

基于LMI的鲁棒控制器设计

描述了线性矩阵不等式 ( LMI)的标准形式 ,研究了常见的控制问题与 LMI的关系 .重点讨论了基于 LMI方法的鲁棒控制器设计问题 ,以及鲁棒控制的分析和综合问题 ,推导了将鲁棒控制器设计问题转化为线性矩阵不等式 ( LMI)形式 ,给出了通过求解 LMI构造控制律的算法 .以某水下航行器为例 ,设计了基于 LMI的鲁棒控制器 .仿真结果验证了所给控制律算法的有效性 .     

价格敏感型随机需求下供应链期权契约设计

为了弥补以往有关供应链期权契约的研究都假设产品销售价格是固定的,没有考虑到产品价格的变动以及对随机需求的影响,研究了价格敏感型随机需求下供应链期权契约的设计问题,基于主从博弈理论,通过建立契约模型,给出了期权购买价格和执行价格的最优设定规则,即:可利用单变量最优化理论,利用一维授学算法求最优销售价格.通过一个数值例子验证了契约的有效性,此契约机制不仅可以实现系统的协调,还可以实现系统收益在制造商和销售商间的任意分配.     

基于延迟定价和回购契约的供应链协调策略研究

在需求不确定环境下，该研究分别构建基于单一批发价格契约和回购契约的供应链延迟定价策略决策模型.通过零售商和生产商利润函数的单峰性分析，证明在具有延迟定价策略的两种契约条件下，最优订货量的存在性和唯一性.通过两种情形的比较和数值分析表明：采用回购契约得到的最优订货量能使零售商和生产商均实现利润最大化，达到供应链协同.并且相比单一批发价格契约，能有效提高零售商的订货水平，从而提升供应链系统的总效益，尤其是当生产成本越小，或产品残值越大，或批发价格越高时，具有延迟定价的回购契约协调策略优势更为显著.     

价格随机条件下信息不对称的看涨期权弹性契约

探寻市场价格和批发价格均随机波动时,在信息不对称的情况下是否存在供应链协调.将看涨期权与数量弹性契约相融合成一种新的契约看涨期权弹性契约,分别构建供应成本和制造成本信息不对称时应急供应链的看涨期权弹性契约模型,寻找最优定价及订货策略;并与完全信息情形对比,分析不完全对称的信息对供应链及链成员的最优决策和绩效的影响.研究结果表明:当突发事件引起商品未来价格上涨时,采用看涨期权弹性契约协调供应链,若供应链上的参与者单方拥有信息优势,就能通过隐瞒私人信息而获利,但没有信息优势的一方和供应链的整体利益会受到损害.同时也证明了看涨期权弹性契约比数量弹性契约协调供应链的效果要好.最后通过算例验证了这些结论.     

需求分布未知条件下的供应链鲁棒主从对策

研究了需求不确定条件下的供应链鲁棒主从对策问题.考虑了未知需求分布信息条件下的两级供应链系统.其中,制造商作为主方,决定产品批发价格;零售商作为从方,决定产品订货量.这一问题又被称为需求分布信息的期望值问题.推导了仅知需求均值和方差信息条件下,集成供应链和分散供应链鲁棒订货量与批发价格决策,分析了该决策下的供应链系统及其成员利润情况.最后进行了数值计算,验证了当已知需求具体分布时供应链鲁棒主从对策的有效性.结果表明:对于集成供应链来说,采取鲁棒订货策略将损失一定数量的利润;而对于分散供应链来说,采取鲁棒主从对策策略将使供应链总利润得以提高.     

突发事件下应急服务供应链的期权协同决策

针对突发事件下应急服务所具有的订货提前期长,实施时间短,且残值极低的特点进行分析,将期权合约引入应急服务供应链,构建突发事件下应急服务供应链的期权协同决策模型。首先通过对应急服务集成商和供应商的收益优化分析,得到一定期权合约下集成商的最优订购策略。再通过最优期权合约参数建立应急服务供应链的协同机制,根据对整体应急服务供应链收益优化分析,指出期权合约下应急服务供应链的整体决策优于其单独决策。然后分析突发事件下供应商的成本和价格的变化导致集成商的需求和期权购买量变化的规律。最后通过具体算例分析,指出随着突发事件发生风险参数的增加,集成商会增加最优订购量而提高收益,且随着集成商准确充分地掌握突发事件发生信息,即可做出更为准确的决策。     

考虑模糊需求和不公平厌恶的批发价格契约与协调

针对模糊需求下的批发价格契约与协调问题,基于Fehr和Schmidt提出的不公平厌恶模型,构建了考虑零售商不公平厌恶的批发价格契约模型,并通过模型推导及数值实验分析了零售商不公平厌恶对其订货量以及供应链利润的影响.研究结果表明,随着零售商的不利不公平厌恶程度的增加,零售商的最优订货量及供应链利润均减小;随着零售商的有利不公平厌恶程度的增加,零售商的最优订货量及供应商利润均增加,且零售商利润和供应链总利润均先增后减;此外,批发价格契约在一定条件下可以实现供应链协调.     

Pareto Optimal Solution for Supply Contracts with Multiple Suppliers

This paper analyzes an electronic procurement （e-procurement） process between a manufacturer and N-supplier in the e-market. We proof that using the general contract based on auction theory, i. e. the wholesale price contract, would not achieve the coordination of channel composed of the manufacturer and the winning supplier. The paper designs a contract mechanism, i.e. the side payment price-restricted contract based on auction theory, which not only ensures Pareto optimal solutions for both, but also coordinates the supply chain. A numerical experiment is provided to compare the performance of different auction mechanisms and to reinforce key managerial insights generated through analysis.     

考虑努力及退货价格因素的易逝品供应链弹性数量契约模型

考虑由一个制造商和一个零售商组成的易逝品供应链,在销售努力水平及退货价格与需求及退货具有相关性的前提下,建立了易逝品供应链的弹性数量契约模型,指出单纯的弹性数量契约无法实现供应链协调,而基于回馈与惩罚契约策略下的弹性数量契约能够实现供应链协调,并给出了供应链协调下的模型优化方法;最后,以数值实例计算了易逝品供应链协调下的最优销售努力水平、最优退货价格和最优订购量,并分析了各种参数的变动对最优退货价格、最优销售努力、最优订购量和集成式供应链最优利润的影响.     

基于数量弹性契约的供应链鲁棒运作模型

供应链中的各种不确定性因素造成供应链运作风险,进而影响供应链各成员及其整体绩效水平.利用鲁棒优化方法处理不确定性优化问题的优势及数量弹性契约机制的风险分担功能,研究包含一个制造商和一个销售商的二级供应链系统绩效优化问题,根据Stackelberg博弈理论,在考虑需求不确定条件下,建立了基于数量弹性契约的鲁棒优化模型,提出了区间性需求分布下的鲁棒运作策略,并给出了相关的算例,算例结果表明:具有数量弹性契约的供应链鲁棒运作策略能保证供应链中各成员及整体收益在一定程度上优于没有数量弹性契约时的收益,从而可以提高供应链各成员及其整体的收益.     

考虑期权合同交易的电力市场均衡分析

在电力现货市场古诺（Cournot）竞争模式下，研究了具有一定金融看涨期权交易量的多个发电商在电力现货市场竞争的均衡问题．根据现货市场价格与期权敲定价格之问的不同关系，给出均衡解的一种求取方法．并通过一个考虑需求不确定性并采用Monte Carlo模拟的算例，分析看涨期权交易对于电力市场总体的影响．研究表明，看涨期权合同交易不仅具有在现货价格较高时与固定远期合同类似的缓解发电商市场力滥用行为的功能，而且与固定远期合同交易相比，在现货价格较低时可以利用其权利执行的灵活性，更能降低发电商利润，增加购电方（用户）收益。