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1.
应急设施是应急救援的依托载体,其科学合理的选址事关应急救援的紧迫性和应急资源分配的及时性,障碍约束下的应急设施选址与应急资源分配决策研究具有重要的战略意义.从需求区域的视角和应急设施应急服务质量的视角构建基于障碍约束、容量及安全库存约束的应急设施选址与资源分配优化模型,引入安全库存机制,综合考虑时间性、经济性及地理阻断等多重约束限制,剖析选址和应急物资分配的决策过程,进行应急设施的选址决策和应急物资分配预案的制定.设计灰狼优化算法(GWO)与可视凸点绕障路径耦合算法求解模型,结果表明:所设计算法能有效实现绕障路径的优化,且在需求区域的不同时间满意度偏好下,获得最优的选址-分配方案,研究成果将为应急设施选址与资源分配提供模型和方法设计.  相似文献   
2.
设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.  相似文献   
3.
为了解决Banach空间中一类变分不等式的包含解问题,给出了正规对偶映射、k强增生映射、次微分的概念,利用强增生映射性质证明了复合型映射的强增生性,并证明了对偶空间中,变分包含问题的不动点的存在性.利用一般的对偶原理和不动点理论,证明了自反Banach空间中,满足G teaux微分和k-强增生映射的某一类变分不等式包含解的存在性和唯一性.该结果将许多相关文献中的变分包含问题由"光滑的Banach空间"推广到"自反的Banach空间",扩大了变分不等式包含解问题应用范围.  相似文献   
4.
针对目标函数不含交叉变量的多个可分离算子的线性约束凸优化问题,利用定制的邻近点算法,线性化算法迭代的二次项,将其转变为单调的变分不等式子问题,给出一种新的线性化定制的邻近点算法.结果表明:对于多个可分离的线性约束凸优化问题,线性化定制的邻近点新算法是有效的,将其转化为等价的混合变分不等式形式,证明了算法的全局收敛性及解的唯一性.  相似文献   
5.
资源分配的多目标优化动态规划模型   总被引:12,自引:0,他引:12  
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。  相似文献   
6.
一种基于模拟退火和Hopfield神经网络求解TSP算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对Hopfield神经网络解旅行商问题(TSP)经常出现无效解和局部优化解。将模拟退火智能算法与Hopfield神经网络相结合,提出了一种混合优化算法(SA-HNN),同时合理地修改了Hopfield神经网络的能量函数,确立网络参数。这种方法在很大程度上避免了Hopfield神经网络优化陷入局部极小的缺陷,大量实验证明了该算法具有收敛速度快,可避免无效解,易获得全局最优解等优点。  相似文献   
7.
介绍了不确定性特点,阐述了供应链关系的基本特征,系统分析了供应链中的不确定性及其表现形式。通过对供应链战略决策分析,得出现代企业经营环境动荡不确定日益加剧的客观现实。从降低供应链管理的不确定性出发.提出了企业联盟(供应链)应对不确定性的几种策略。  相似文献   
8.
提出了一个基于混合混沌优化法的Hopfield网学习算法。通过对Hopfield网权值不等式的处理,训练Hopfield网。利用混合混沌法的优点,即混沌的遍历性和禁忌搜索的“记忆性”和期望准则,有效地避免了局部最小解,克服了原Hopfield网学习的局限性,还能找到多个优化解。实验证明了该算法的有效性。  相似文献   
9.
聚类分析在多极值函数优化中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中,提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中,先取多个初始点,几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点,将目标函数分为多个单极值函数,然后分别寻优,通过比较得到全局最优解。在遗传算法中,通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体,它们将始终参与遗传操作,从而有望达到全局最优。  相似文献   
10.
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