基于混沌优化算法的连续生产过程重调度与库存优化

针对流程工业企业的订单发布和原料供应等外部环境的不确定性,建立了具有订单需求约束、生产能力约束、原料供应和成品库存约束等约束条件的连续生产过程重调度模型,运用混沌优化算法进行求解,仿真结果表明了该模型的可行性和有效性,通过重新调整各时间段内各个订单的生产率,可合理控制库存量,减少库存费用,降低企业生产成本。     

Predicting LDC debt rescheduling: performance evaluation of OLS,logit, and neural network models

Empirical studies in the area of sovereign debt have used statistical models singularly to predict the probability of debt rescheduling. Unfortunately, researchers have made few efforts to test the reliability of these model predictions or to identify a superior prediction model among competing models. This paper tested neural network, OLS, and logit models' predictive abilities regarding debt rescheduling of less developed countries (LDC). All models predicted well out‐of‐sample. The results demonstrated a consistent performance of all models, indicating that researchers and practitioners can rely on neural networks or on the traditional statistical models to give useful predictions. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

序列错位下完工时间和的随机重新排序问题

讨论了工件加工时间服从任意分布的随机重新排序问题,目标是使期望总完工时间最小.根据理论分析的方法,研究了工件的最优加工顺序.结果表明最短期望加工时间优先规则是使目标达到最小的策略,并由该策略得出多项式时间算法.     

铁路客运专线列车运行调整策略仿真分析

针对客运专线高中速列车共线运行的组织模式,首先综合考虑列车等级、正晚点状态及剩余运程等因素,分析了调度员可采取的运行调整策略,在此基础上模拟调度员在不同的晚点设置条件下,利用不同调整策略进行运行调整的过程,并重点对各类晚点列车数量及时间等指标进行了分析。通过仿真分析可以发现:1)高速列车的抗干扰能力比较强,当列车晚点时,令所有列车按现有次序运行可获得较好的效果;2)当中速列车不允许影响高速列车时,其抗干扰能力较差,应适当安排远程车及正点车先行;反之,其抗干扰性大为提高,并且当高速列车可被连带移动的时间不大于实际列车间隔时间时,对高速列车的影响较小。     

时间错位限制下最小化总完工时间的继列分批重新排序

研究在时间错位限制条件下,继列分批最小化总完工时间的重新排序问题.对于最大时间错位和总时间错位的不同约束情况下,研究可行排序和最优排序的结构性质,进而设计了它们的拟多项式时间算法.     

重新排序中目标函数与错位量的Pareto最优解

基于ε-约束的方法,研究了重新排序中目标函数与错位量的Pareto最优解问题,对于总完工时间或最大完工时间与时间错位量或序列错位量的Pareto最优解问题,本文给出了这些问题的多项式或拟多项式时间的算法.     

单线列车运行调整目标体系与算法模型的研究

为了解决列车运行调整优化过程中调整目标存在目标单一、适应性不强、不能满足实际运行情况等问题,在对各种常用的性能指标进行综合分析的基础上,并结合现场调查与调度经验,利用满意优化理论,分析了晚点列车的等级、晚点时间、晚点列车数量等不同性能指标对调整目标满意度的影响.提出了基于满意优化理论的列车运行调整目标体系模型,并将该模型与传统的列车运行调整目标体系在同样的实例环境下进行了仿真.仿真结果表明,与传统的列车运行调整目标体系相比,该模型在实际运行过程中具有更好的优化性和有效性.     

Understanding and predicting sovereign debt rescheduling: a comparison of the areas under receiver operating characteristic curves

This paper extends the existing literature on empirical research in the field of sovereign debt. To the authors' knowledge, only one study in the area of sovereign debt has used a variety of statistical methodologies to test the reliability of their predictions and to compare their performance against one another. However, those comparisons across models have been made in terms of different probability cut‐off points and mean squared errors. Moreover, the issue of interpretability has not been addressed in terms of interactions among explanatory variables with their correspondent debt rescheduling threshold level. The areas under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves are used to compare the discrimination power of statistical models. This paper tests logit, MARS, tree‐based and neural network models. Analyses of the relative importance of variables and deviance were done. All of the models rank the previous payment history as the most important explanatory variable. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于离散事件拓扑图模型的单线列车运行调整迭代修复算法

列车运行调整的优化是一个非常复杂的问题,需考虑的因素很多,很难给出一个完美的优化模型.根据单线列车运行调整的特点,建立了单线列车运行图的离散事件拓扑图模型,并在此基础上提出了单线列车运行调整的迭代修复算法.在综合考虑列车运行调整各种常用的性能指标的基础上,提出了"调整运行图综合满意度"作为运行调整的目标,给出了基于离散事件模型的迭代修复算法的原理与步骤,并实例进行仿真.仿真结果表明,该算法模型在实际运行过程中的具有较好的优化性和有效性.     

锁定初始调度的紧急工作单机重调度问题

对单机环境下紧急工作的重调度问题进行了研究.初始调度中工作带有到达时间,目标为最小化初始工作的等待时间和;重调度目标是在初始调度锁定的情况下,将紧急工作插入初始调度,最小化紧急工作的最长等待时间.建立了RRLS(reschedulingrushjobswithloadslockedonsinglemachine)问题模型,然后证明了RRLS问题是NP难问题.根据问题性质和特点提出了有效的启发式算法,并给出了算法的时间复杂度.通过实例证明了算法的最优性条件.