基于遗传算法和模糊决策的大规模联盟伙伴选择方法研究

为解决大规模的网络制造联盟合作伙伴选择问题,在建立该问题数学模型的基础上通过分析引入遗传算法和模糊决策理论,提出一种分阶段的伙伴选择算法:通过遗传算法求解模型缩小选择的范围,利用遗传算法的解通过模糊决策考虑多个影响因素进行最后决策.对于该方法给出了具体的求解步骤,并用算例说明这种方法的可行性.这种分阶段的伙伴选择算法充分利用了数学的工具和决策者的经验,提高了决策的科学性和合理性.     

模糊完工时间和模糊交货期下的虚拟企业伙伴选择

在企业的生产实际中,完工时间和交货期是一个模糊数.针对这类情况下的虚拟企业伙伴选择问题,提出了考虑模糊完工时间和模糊交货期的以极大化最小客户满意度为优化指标的伙伴选择模型,并给出了自适应遗传算法.在遗传算法的适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决了带模糊数的伙伴选择问题.仿真结果表明了该方法的可行性和有效性.     

工程项目工期成本质量模糊均衡优化研究

针对不确定环境中工程项目的时间、成本、质量均衡优化问题,在定义目标优属度的基础上,利用模糊多属性群决策效用函数理论,建立了工期、成本、质量模糊均衡优化模型,并基于模糊多模式网络计划技术,采用自适应遗传算法求解得到最满意的决策方案.最后,通过算例验证了模型的合理性和方法的有效性.     

不确定条件下不同交货期窗口的Flow Shop调度

研究了具有不同交货期窗口的Flow Shop的提前／拖期调度问题，并考虑了处理时间的不确定性。采用三角模糊数表示不确定性信息，引入两种模糊运算，建立了问题的模糊规划模型，并采用“中间值最大隶属度”的算法将模糊规划模型转化为清晰的非线性规划模型。针对清晰的数学模型提出了基于遗传算法的优化方法，最小化对所有工件提前／拖期惩罚。最后，大量仿真实验验证了算法的有效性。     

基于复合量化策略的模糊指派求解模型和方法

针对模糊指派问题在求解方法上的欠缺,首先从模糊信息的结构特征出发,提出了描述模糊性处理意识的水平效应函数概念,建立了一种具有广泛指导意义的从整体上集中刻画模糊信息的一般模式,并给出了集中量化值的不确定性度量方法;进而建立了一类可反映决策意识的模糊指派求解模型,并结合指派问题和遗传算法的特点,给出了利用遗传算法求解模糊指派问题的具体实施策略和方法(简记为GAFAP);最后,通过Markov链理论和具体实例分析了算法的收敛性能,结果表明,该求解模型可以简捷而有效地将不确定处理意识融入决策过程中,其求解算法GAFAP具有良好的收敛性能和较高的计算效率.     

三角模糊数型不确定多指标决策的相似规划模型及其应用

针对指标权重未知的三角模糊数型不确定多指标决策问题:首先,给出了一种新的规范三角模糊数相似度和决策方案相似度的定义,提出了三角模糊数相似度关系理论并得到了一些相关结果;其次,借鉴离差最大化思想提出了一种基于三角模糊数相似度关系确定指标权重的相似规划模型;再次,利用各决策方案与理想决策方案相似度的相对比值大小对各决策方案进行排序和择优,以此给出了三角模糊数型不确定多指标决策的相似度关系算法;最后,通过算例对该算法与离差最大化算法进行对比分析说明了该算法的可行性和有效性。     

模糊能力约束下的生产批量计划方法研究

引入模糊技术 ,建立具有模糊能力约束的生产批量计划模型 ( FCLSP) .结合遗传算法和参数线性规划方法提出解 FCLSP的混合算法 ,数值实例验证了其有效性 .     

复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

带有交货期窗口模糊加工时间的Flow-shop调度问题

研究了处理时间不确定且具有不同交货期窗口F low-shop的提前/拖期调度问题。采用三角模糊数表示不确定性信息,运用模糊数的加法和取大运算建立了问题的模糊规划模型。通过“Lee-L i”法转化为精确的目标,采用遗传算法寻优。仿真实验验证了算法的有效性。     

基于遗传算法的供应链联盟伙伴选择

在描述供应链联盟伙伴选择多目标决策模型的基础上,提出了一种求解供应链联盟伙伴选择优化问题的自适应遗传算法,并以实例说明了该算法的有效性.     

软计算求解并行多机成组工件调度问题

自从Zade将模糊理论引入求解组合优化问题以来，出现了很多基于模糊规则与智能优化算法相结合的软计算方法，文章尝试将这种方法用于解决并行多机成组工件flow-time问题，本问题中，设有n个工件计划在M台并行一致的机器上加工，这n个工作根据相似性分为b组，开始加工时，需要一个准备时间，当工件接续在同组工件之后加工时，不需要准备时间，反之，接续在不同组工件之后加工时，需要一个准备时间，本问题的目标是找到一个工件加工的调度顺序序列，使M台机器总的流水时间最小，在文章中，作者首次利用模糊规则量化结合遗传算法的软计算方法求解这类复杂的组合优化问题，最后给出计算实例及仿真结果。     

A Continuous Minimization Method for Solving Optimal Control Problem

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联合动力系统核火力配置模型的解算方法

核火力运用研究可以分为二方面的问题, 一是射击效率指标的评定及计算方法；另一方面是核火力最优配置问题。本文讨论由若干个相依目标群组成的平面点目标系统的核火力配置模型的解算方法。在不影响核火力配置模型的实用性的情形下, 对模型的决策变量作适当的限制, 然后把模型转换为一个等价的0-1整数规划问题, 由于此整数规划具有优良性质, 给出了求解此整数规划的辞典序跳跃枚举法, 此算法易于在计算机上实现, 编制程序非常简单, 且其解为精确解。通过实例计算表明该算法对该类核火力配置模型的求解是有效的。     

COMPLEXITY ANALYSIS AND COMPUTATION OF THE OPTIMAL HARVESTING FOR ONE-SPECIES POPULATION RESOURCES

The exploitation of renewable resources creates many complex problems for culture,ecologyand economics as well.Ascertaining the essentials behind the complex problems is very important.Inthis paper,we mainly study various complex relations appearing in the optimal exploitation processfor renewable resources.First, we derive a sufficient condition on the existence of optimal harvestingpolicies for one-species population resources.Then we present every possible optimal harvesting patternfor such a model.On the basis of this,we give a computing formula for estimating the optimal harvestingperiod,optimal transitional period,and optimal recruitment period.The main difference with respectto the previous works in literature is that our optimal harvesting policy is a piece-wise continuousfunction of time t,at the piecewise point t_c,which is called switching time.At the switching timewe switch the harvesting rate from h to some transitional control u_*,then to 0.Clearly this kind ofharvesting policy is easier to carry out than those by others,provided that there exists a managingdepartment which can highly supervise the resources.     

易腐商品最优订货批量与定价及其粒子群优化解

对易腐商品的订货批量与定价问题进行了研究.基于一种负二项分布的离散需求函数,推导了易腐品利润最大化模型.由于模型中涉及多个随机变量的概率分布,常规函数极值法对此具有极大局限性,故首次将粒子群优化算法引入该领域,并提出两种不同的求解思路:1)枚举法.利用粒子群算法依次计算不同订货批量下的最大化利润,然后根据边际分析法确定最优订货批量及相应定价;2)二维寻优法.将利润视为订货量与定价的二维函数,利用粒子群算法对其进行二维演化寻优.算例分析表明:两种方法均可有效获得问题的满意解,当订货量波动范围较小时,枚举法效果更优.     

关于城市交通、物流、生态综合发展的复杂系统研究方法

必须综合考虑城市交通、物流和生态等城市化问题；这类问题不存在“一劳永逸”的解决方案；这类问题不存在一般意义的最优解，更不存在唯一的最优解。因此，基于复杂系统的思想，讨论在“不断探索和改善”的原则下，如何利用人工系统、计算实验、平行系统等新方法和理论，结合从定性到定量的综合集成方法和并行分布式高性能计算技术。寻求城市交通、物流和生态等城市化问题的有效解决方案，建立城市交通系统全面、协调、可持续发展的新型研究体系和方法。     

有限元仿真分析软件中建模的多态机理研究

有限元仿真分析软件是一种广泛应用于工程技术各领域的科学计算软件,而针对实际问题建立合适的模型是应用这类软件的首要工作。通常,为了使分析结果尽可能精确,研究人员希望建立无限接近真实形体的模型,但真实形体中某些特征的存在可能对网格质量和计算结果造成严重的消极影响,甚至还会导致问题不可解。同时过于复杂的模型也将消耗大量计算时间。为建立合适模型,提高计算效率,将多态模型概念引入有限元领域,就模型态与计算精度之间的关系进行了研究并得出初步结论。     

低轨预警星座通信网络的路由算法

路由技术是低轨预警星座通信网络需解决的关键技术之一。设计了低轨预警星座通信网络的拓扑结构。提出了多约束最优路由模型,该模型将链路的时延、切换率和可用带宽转化为传输费用,表示了时延和跳数受限的最小费用路由问题。给出了求多约束最优路由问题的最优解算法,此算法通过缩小可行路径的搜索空间降低计算复杂性。仿真结果表明,该路由算法的复杂性和切换性能优于同类算法,适合于星上在线路由计算。     

The Applications of Generalized Computing in Decision-making

1 IntroductionDecision--making is a kind of all--around subject. Information theory, cybernetics, systemtheory, brain science, thinking research, operational research, informatics, futurologyand behavior research provide abundant nutrition for decision--making research.Therefore, plentifu1 achievements have been obtained in decision--making theory andmethods, a lot of practical and effective decision--making approaches have been come forth.Now there are abundant decision--making methods such a…     

基于APL的EWMA图优化设计

讨论了采用EWMA图进行工序过程监控时控制图的优化设计问题。首先提出了用马尔可夫链的方法对EWMA图的平均产品长度进行计算的方法,然后以平均产品长度作为性能度量的标准讨论在不同生产情况下如何选择EWMA图的控制参数,从而获得最佳的监控效果。通过与通用的EWMA设计方法的比较,说明了本文方法更能快速地发现过程中出现的较小波动。