允许卖空条件下证券投资组合的区间数线性规划问题

针对市场上允许卖空的情况下,提出了证券投资组合的区间数线性规划模型,通过区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平η,给出了证券投资组合的区间线性优化的数学转化模型,从而将目标函数和约束条件均为区间数的不确定线性规划问题转化为确定性的线性规划问题并求解.最后通过实例说明了此方法的可行性.     

基于模糊神经网络算法的灰色线性规划及其应用

将灰色系统理论与线性规划相结合,给出了灰色线性规划模型,采用模糊神经网络算法,求出其最优解,并将该方法运用于连云港市的土地结构优化中,取得了理想的效果.关键词：目标函数;灰色线性规划;模糊神经网络     

多目标投资组合模型的模糊两阶段解法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以绝对偏差和代替方差作为投资组合的风险度量.该模型是一个多目标线性优化问题,采用两阶段模糊算法对模型进行求解,最后给出了该模型的一个实例的最优解.     

基于四维消耗的公交线网优化模型及蚁群算法

针对城市公交线网的优化问题,应用四维消耗概念进行了综合研究,给出了公交线网优化的多目标线性规划模型及蚁群算法.在定义时间、空间、环境、能源等四维消耗概念的基础上,从点、线、面3个方面对公交线网优化问题进行研究.在考虑效益最大化、成本最小化、发展可持续化的情况下,利用效用函数建立了公交线网优化的多目标线性规划模型.并用蚁群算法对多目标线性规划模型求解,得到最佳的公交线路网络布局结构和公交线网运营效率.实例表明,利用蚁群算法优化后公交线网利用率增大、可达性良好、乘客出行时间减少,优化结果符合城市交通的实际情况,该方法合理可行.     

区间多目标粒子群优化算法及其应用

提出了一种区间多目标粒子群优化(IMOPSO)算法,用于解决多目标下区间变量的优化问题.基于区间可信度定义两个区间解的占优关系,通过归一化方法和区间拥挤度距离对Pareto最优解排序,并设立归档机制,利用外部存储器保存Pareto最优解集.针对有界误差系统的建模问题,提出了基于IMOPSO算法训练区间神经网络(INN)模型参数的建模方法,解决了误差界已知和误差界未知两种情况下的有界误差系统建模问题.最后,以一阶不确定系统为例,利用所提算法进行了建模仿真,验证了建模方法的有效性.     

基于可信度法求解区间双层线性规划问题

采用区间数可信度方法, 给出区间双层线性规划问题可行域和最优解的概念, 并利用单层与双层规划最优值区间方法和极大极小算子, 构建区间双层线性规划问题的确定等价模型. 数值算例结果表明该方法有效.     

一类色氨酸生物合成系统的双目标优化

针对GMA(Generalized Mass Action)型色氨酸生物合成系统的双目标优化问题,提出了一种求解方法.首先给出色氨酸生物合成系统的GMA模型,然后构建色氨酸生物合成系统的双目标优化模型.为了求解前面构建的双目标优化问题,基于NBI方法给出了求解策略.为了克服NBI方法难以得到双目标优化问题全局Pareto解的不足,应用过滤算法去除经典NBI方法产生的非全局Pareto解.该过滤算法可以得到双目标优化问题的全局Pareto解.通过MATLAB计算,结果表明本文可以获得GMA型色氨酸生物合成系统双目标优化问题的Pareto最优解以及Pareto前沿,验证了所提方法的实用性和有效性.     

集装箱码头的堆场管理优化问题

考虑卡车调度以及调度方案造成交通拥堵的影响下,研究堆场内部空间的分配和场桥(YC)的调度问题.将上述问题整合成一个整数线性规划模型,模型以YC及卡车的调度费用的总和最小为优化目标.设计和声搜索算法和约束满足算法求解上述模型.通过堆场空间的合理分配以及高效的调度方案,可以提高集装箱码头的运行效率,进而降低集装箱码头的运营成本.     

集装箱班轮轴幅式网络区间模型

采用区间集合表示需求不确定性,提出集装箱轴幅式网络优化问题。引入风险系数,将含有区间系数的目标函数转化为确定性目标函数,建立混合整数区间线性规划模型。算例分析表明,区间集合可有效反映需求的不确定性,同时,最优决策随风险系数改变而不同,这有利于班轮公司决策者更为详细地了解网络优化结果的风险,从而谨慎规划网络。算例验证了模型的可行性。     

采用函数替换方法建立导弹准线性化模型

为了建立导弹准线性化模型,将导弹动力学描述为状态空间形式;采用函数替换方法将导弹的非线性动力学描述为关于特定时变参数的函数的线性组合形式;以整个设计区间内模型参数变化范围最小为优化目标,采用线性规划优化算法确定了所选网格点上的模型参数.由于在模型生成过程中没有做线性化近似,所建立的准线性参数时变(准LPV)模型能够准确描述导弹系统的非线性动力学特性.所建立模型的正确性通过数学仿真得到了验证.     

考虑产品质量控制的生产系统预防性维护策略联合优化研究

针对生产系统因生产异常导致的产品质量特征均值偏移,提出了设备状态与预防性维护周期相结合的预防维护策略,运用抽样监测产品质量绘制的均值控制图来判断机器设备的状态,考虑不同设备更新状况下包括抽样费用、维护费用、质量损失费用和停机损失费用的总费用,以单位时间期望总费用最小为目标函数,预防性维护周期与均值控制图参数（样本量、抽样间隔及控制系数）为决策变量建立模型。运用差分进化算法对模型求解以验证其可行性,并利用灵敏度分析方法验证决策模型的有效性。联合产品质量与预防性维护的决策模型更加符合生产系统的实际情况,有效提高经济效益。     

长三角小流域AnnAGNPS模型参数敏感性及适用性评价

【目的】研究年度农业非点源污染模型(Annualized agricultural non-point source pollutant loading model,AnnAGNPS)在沛桥河小流域的参数敏感性与适用性,为长三角地区的流域综合管理工作提供数据支撑和科学依据。【方法】以长江中下游水阳江水系沛桥河小流域为研究区,采用差分灵敏度分析(differential sensitivity analysis,DSA)方法进行参数敏感性分析,通过相关系数(R²)、效率系数(E)以及相对误差(E_R)来综合评价模型的适用性。【结果】对研究区径流、总氮与总磷输出模拟最敏感的参数是径流曲线数(CN),对泥沙输出模拟敏感性程度最高的参数是CN、土壤可蚀性因子(K)、水土保持因子(P)与作物管理因子(C),且均呈正相关影响特征。验证期(2015—2018年)汛期与非汛期径流、泥沙、总氮与总磷的相关系数(R²)、效率系数(E)均大于0.80,相对误差(E_R)的绝对值均小于12%;模型对径流与泥沙汛期的模拟精度均高于非汛期,而对总氮与总磷负荷非汛期的模拟精度略高于汛期。【结论】校准后的AnnAGNPS模型应用于沛桥河小流域的模拟效果较好,可用于辅助长三角低山丘陵区农业小流域非点源污染与水土流失管理决策。     

多态不确定性环境下城市固废管理模型及求解

研究了多态不确定性环境下的城市垃圾处理问题.在一定假设条件下,建立了一类固废管理问题的区间模糊优化模型.提出了区间大小关系可能度算子的公理化定义,并基于这种可能度算子的方法,对给定的权重系数和置信水平,推导了原模型的确定型等价类,从而把区间模糊优化问题转化为普通的线性规划问题求解.将所建立的模型和求解方法用于解决一个实际固废管理问题,结果证实了该模型及其求解方法的有效性.     

区域地表水面源污染负荷的GIS计算方法研究

以武汉市九峰城市森林保护区为研究区,利用其Arc Hydro Tools工具可以将进行科学划分区域子流域及分水岭,利用其空间分析及属性分析,可精确计算出子流域不同土地类型面积,将城镇区及非城镇区径流污染负荷模型融入分析体系中,分析统计出不同区域、不同流域、不同土地类型的地表径流污染负荷量及总负荷.利用GIS计算方法尝试解决区域面源计算中面积不准确性及参数不合理性问题,已成功运用于武汉市九峰城市森林保护区环境保护规划中,可为区域面源污染估算、水环境管理提供一种新的思路.图3,表4,参9.     

广义区间灰数关联度模型

针对传统灰色关联度模型只能适用于实数序列而不能应用于区间灰数序列的情况,以区间灰数序列中对应区间灰数的距离之和作为两区间灰数序列的关联度,构造了广义区间灰数关联度模型,包括适用于具有相同量纲的系统行为序列的区间灰数绝对关联度、适用于具有不同量纲的系统行为序列的区间灰数相对关联度,以及综合考虑区间灰数绝对关联度和区间灰数相对关联度的区间灰数综合关联度,并对它们的性质进行了初步研究．最后,通过实例说明了广义区间灰数关联度模型的计算过程与可行性．     

流域环境系统灰色规划(英文)

本文以厦门市饮用水源流域农业非点源污染控制规划为实例,探讨了流域环境系统规划的灰色方法问题。主要报告了如何建立灰色规划模型,如何求取规划模型的灰色解,如何将灰色规划解应用于流域规划等。文中介绍的求解灰色规划解的方法是一种近似方法,但十分有效,可以应用于求解类似的规划问题。研究表明,对流域环境系统进行灰色规划更加合理可靠,用灰色系统理论研究区域环境系统的规划问题具有美好的前景。     

基于SCE-A算法的新安江模型参数优化及应用

为了减小水文模型参数优化中人工试错法和局部优化法的不确定性,以一种快速有效的优化方法搜索到水文模型参数的全局最优解。以安徽呈村流域为例,使用SCE-UA算法对新安江模型参数进行优化,日模型和次洪模型分别采用总体水量误差和对数绝对值误差作为目标函数,分析优化结果并对优化参数进行检验。经检验分析,日模型检验期确定性系数均达到0.8,次洪模型检验期确定性系数接近0.9。研究结果表明,采用SCE-UA算法优化新安江模型参数可以取得较好结果,目标函数的选择对参数优化有着重要作用。     

基于区间二型模糊神经网络反演控制抑制二惯量系统的机械振动

针对带有不确定性和扰动的二惯量伺服系统,提出了一种基于区间二型模糊神经网络的自适应反演控制策略抑制系统的机械振动.首先建立了二惯量系统的动力学模型,设计了反演自适应控制律;其次系统中负载和电机两端未知的扰动变量定义为待估计项,采用区间二型模糊神经网络对其进行估计,给出了基于区间二型模糊神经网络的参数自适应律.基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了闭环系统输出跟踪的收敛性,并且跟踪误差可以通过调节控制参数达到任意小.仿真结果表明该方法具有较好的控制性能.      

考虑风光不确定性的综合能源系统区间优化调度

针对风力发电、光伏出力的不确定性以及P2G设备对综合能源系统调度的影响，研究以热电联产系统、燃料电池、蓄电池和P2G等设备组成的综合能源系统，主要基于经济成本和环保减排方面建立系统运行总成本最小、满足各设备约束条件、考虑风电和光伏出力的不确定性的综合能源系统区间经济调度模型。利用区间数表示综合能源系统中风电、光伏出力的不确定性，并通过线性化将模型转化为确定性的混合整数线性规划模型，利用Python3.8.2进行建模，并采用Gurobi求解器对其进行求解。最后，通过实例分析了P2G设备对降低系统对运行成本的影响，验证了所提模型的有效性。     

最大误差绝对值达到最小的区间组合预测模型

针对实际值序列和预测值序列均为区间数的情形,给出最大中心误差和最大长度误差绝对值达到最小的多目标模型,转化为单目标线性规划问题进行求解．最后,通过具体算例对文中方法的可行性和有效性进行了验证．