不确定目标机会约束规划模型及在指派问题中的应用

基于不确定理论以及不确定规划模型,研究了目标函数在一定置信水平下取得最值的一类不确定目标机会约束规划模型,并研究了指派问题的不确定目标机会约束规划模型,给出求解此模型的算法.最后,给出应用实例说明模型的合理性及算法的有效性.     

基于灰色模拟的灰色机会约束规划

针对不确定规划中存在灰色变量的情况，传统灰色规划方法将其转化为确定型规划后再求解，忽视了不确定因素的影响。本文提出了灰色模拟的概念、方法，给出灰色机会约束规划模型，并进一步给出基于灰色模拟和遗传算法的模型优化求解方法，较好地处理了不确定规划问题中的灰量。实验表明，优化方法适用有效。     

不确定规划模型及其算法研究

分析并建立不确定规划的期望值处理模型，机会测度分析模型，极大化事件实现机会的数学模型。给出不确定环境下多层规划的数学模型，不确定Monte-Carlo规划，不确定多属性决策区间熵权规划以及不确定结构规划的神经网络优化模型。并给出不确定规划的混合智能算法。不确定复杂问题决策系统表象和实质各异，有效分析、评价的方式和方法多样，定量的和科学的描述与解析既是问题的深入的前提，也是复杂系统得以优化的保障。     

数据不确定情况下模糊随机网架规划方法

不确定因素一直是电网规划中突出的难点,本文提出一种考虑不确定性因素的电网规划方法,即在以模糊集合论描述和处理规划中的不确定模糊因素的基础上,采用模糊直流潮流和模糊交流计算方法对六节点模型进行电网潮流分布计算。结果表明,该方法大大减少了计算量,且计算结果合理,为电网的规划提供指导性的参考作用。     

不确定经验分布下的成套订单数模型

基于不确定理论,在单机加权成套订单数问题中,建立了该问题的新的不确定模型,并利用不确定经验分布的方法对此类问题进行了说明.最后给出算例,并且运用Matlab求出了其最优解.     

不确定环境下的战场物资供应任务规划

针对执行战场物资供应任务之前,不确定环境下的战场物资供应任务规划问题进行研究,并建立相应的不确定规划模型,引入一种新的启发式算法——蜂群算法,对其进行改进,构建适于解决战场物资供应任务规划问题的算法,并通过与现有算法进行性能比较,验证其有效性。最后,通过一个存在13个供应任务点的应用实例,验证提出的模型及算法的有效性。结果表明,不确定环境下得到的最佳方案更符合实际。     

不确定风险模型的不确定生存率

基于不确定理论的极值定理中最大值的不确定分布，以及风险模型中最大损失的定义及其独立增量性质,定义并证明了不确定风险模型的不确定生存函数,并给出2个基本性质.利用不确定生存函数和不确定更新过程的分布函数的定义,证明了保费和索赔均带折现率的不确定离散风险模型的不确定生存函数.     

基于区间需求下系统总时间最小的混合交通网络设计优化模型

假定需求为不确定数,运用交通网络设计双层规划理论,通过将连续交通网络设计问题转化为离散交通网络设计问题,建立基于系统总时间最小条件下区间不确定混合交通网络设计模型.根据区间运算和混合交通网络设计模型的特点,结合区间分析和遗传算法进行求解.求解结果表明:该模型及算法具有很好的稳定性.     

不确定分数阶微分方程理论与应用研究进展

具有记忆性及历史相关特性的不确定分数阶微分方程，自2015年被提出以来，被广泛应用于不确定动力系统演化过程的建模，因此，对该类方程的研究已然成为一个重要课题。该文介绍了不确定分数阶微分方程的定义与性质，总结了近年来关于不确定分数阶微分方程理论与应用方面的研究进展，并对不确定分数阶微分方程未来的研究方向进行了展望。     

动态不确定模糊集

Zadeh的模糊集理论主要用来处理不精确和不完全信息的不确定.提出了动态不确定模糊集的概念,它是模糊集和不确定模糊集的推广,在处理动态和不确定问题时具有很多优点.动态不确定模糊集的性质得到了深入研究,并给出了动态不确定模糊集关于生成集的一个刻画.     

多重不确定需求下制造企业多品种生产计划模型

针对客户需求的多重不确定性对柔性企业生产计划制定的影响,研究在企业生产线有限以及生产状态不确定的情况下,柔性制造企业的多品种生产计划安排问题.首先,基于产品品种不确定性带来的交货期和成本变化,分析了多重不确定需求的生产线选择和转换成本问题,从而建立了针对不同时间段的生产计划动态规划模型,以解决多重不确定性问题,并追求企业生产成本最小化.采用Matlab进行算例模拟分析,针对不同的生产计划安排策略,计算求得各生产计划安排策略下的最小生产成本.结果表明该模型能够解决多重不确定需求的生产计划问题,具有实用性和有效性.     

一种基于不确定Petri网的推理算法

传统的Petri网运用确定的信息进行推理,而现实生活中存在大量不精确的、不确定的信息.在采用模糊Petri网模型解决此类问题时,可能会使一个能够发生的命题被判断成不会发生,从而出现错误的结果.不确定理论是解决主观不确定性问题的数学工具.本文结合不确定理论与Petri网,提出不确定Petri网模型,用于表示不确定产生式规...     

用基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定TSP问题

首次提出不确定旅行商问题模型, 此模型将路径长度看作动态可变的, 并考虑了交通运行中的不确定因素, 比经典旅行商(TSP)问题更具有灵活性及实用价值, 利用此模型得到的结果更适于指导车辆对运行路线的选择. 同时使用一种基于蚂蚁算法的混合方法求解不确定旅行商问题, 即引入3-opt方法对问题求解进行局部优化. 实验结果显示, 该方法能够加速蚂蚁算法的收敛性.     

并行机加权成套订单数问题的新模型

从实际应用出发,在成套订单数最大的并行机排序问题中,加入了不确定量——不确定加工时间,并建立了此问题的三个不确定数学规划模型,并利用一套混合智能算法,通过一个算例对这类排序问题进行了说明,计算结果表明了模型的合理性及其算法的有效性.     

基于不确定理论的短期风险模型

在保险实务中,给定时间内的理赔总量是一个非常重要的数据,而针对该数据的模型更是保险风险分析中的基础模型.本文通过对给定时间内发生索赔的保单的研究分析,以不确定理论为工具,给出了两个带有限制条件的基于不确定理论的短期风险模型的分布,及其期望的一个性质.     

带有不确定时间的并行机排序问题

从实际生产应用出发,在并行机排序问题中,加入了不确定变量———不确定加工时间,针对最大完工时间的数学模型,给出了3个不确定数学规划模型,且通过一个数值例子,利用混合智能算法对其中一个模型求解,计算结果表明了模型的合理性及其算法的有效性.     

用不确定度评价测量结果的质量

阐述了不确定度理论的含义、分类 ,介绍了直接测量量和间接测量量的合成标准不确定度 .举例分析了不确定度理论在实际测量中的应用 .     

基于证据理论和微分演化的结构不确定分析

采用证据理论作为传统概率理论的替代方法来处理不精确的数据.为了降低基于证据理论不确定量化分析的计算成本,提出了基于微分演化的区间优化算法来计算边界值.以典型桁架结构的偶然不确定和认知不确定问题为例验证所提出方法的准确性和有效性.     

一种需求不确定的有容量网络设计问题求解方法

针对需求不确定的有容量网络设计问题,通过引入缺货成本（understocking cost）和过剩成本（overstockingcost）,给出了一个两阶段的随机混合整数规划模型,并提出了基于Benders分解和分支定界新方法．该方法在解决电讯网络、物流运输网络中都有广泛应用背景．     

不确定因果理论诊断的测试

对不确定因果理论的诊断测试进行探索, 将初始测试条件从true推广到任意可满足的A, 提出对不确定前提条件测试的概念, 给出几个相关定理及其证明, 利用这些结果有助于判定诊断空间, 确定测试的优先序, 从而提高测试效率.