用粒子群算法优化装备初始备件量

装备初始备件需求量优化问题是一个比较复杂的非线性整数混合规划问题,为了尽可能降低备件购置费用,提高装备可靠度,将新颖的粒子群算法构造成可以解决装备初始备件需求量问题的优化算法,通过粒子间的相互作用,发现复杂搜索空间中的最优区域,得到装备初始备件的最优配置。算例结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。     

基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

网络环境下广告资源优化决策模型

研究了网络环境下优化配置有限广告资源的问题.在最大化总体点击率的基础上引入了定价模型,提出了在企业广告预算一定的条件下,基于混合定价的最大化网站收入的决策模型.目标函数是有约束的优化问题,采用罚函数法转换为无约束优化问题,针对无约束问题采用遗传算法进行求解,仿真结果说明了模型和算法的可行性.     

遗传算法在装备供应优化问题中的应用

在装备供应中,由于装备品种多、配套复杂,存储装备的仓库和需要装备的单位地域分布不同,担负的任务不同,对装备的品种、数量、时限要求不一样,如何使装备供应科学化、合理化,是一个涉及多变量、多目标的复杂系统问题.在综合考虑装备供应各项因素的基础上,建立了装备供应优化的数学模型,提出了基于遗传算法的解决方案,解决了采用传统优化...     

装备保障系统评价多属性决策分析

为了优化装备保障系统保障资源的配置,需对系统效能进行综合评价.提出了现行装备保障系统的基本要素和定量及定性指标的量化方法.针对装备保障系统评价过程中评价指标存在定量与定性指标相结合的问题,引入混合型多属性决策原理,提出了一种基于理想点的多属性决策模型.结合案例分析,对模型合理性进行验证.结果表明,该模型能够真实地反映决策空间中各方案与理想方案的模糊属性值之间的接近程度,装备保障系统评价结果更加准确可信.     

单机系统的生产调度与预防性维护的集成优化

针对单机系统,提出一种综合考虑生产调度和设备维护的联合决策模型.该模型利用目标规划的方法联合优化生产与维修部门各自的目标,决策工件的加工顺序和机器维护的方式.设计了遗传算法对模型进行优化求解,并与枚举算法相比较,证明其有效性.通过不同问题规模下联合决策与独立决策相比较的数据实验结果表明,所提出的决策模型表现优异,能有效解决生产调度与设备维护的集成优化问题.     

基于改进遗传算法的Job-shop调度问题

建立了作业调度问题的模型,阐明了遗传算法是一种有效的全局随机优化方法,并将遗传算法用于Job-shop调度问题的研究中.针对标准遗传算法计算费时、稳定性差等不足,从适应度尺度变换、稳态繁殖、自适应遗传参数等方面作了改进.给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例计算,取得了良好的调度效果,表明该方法可为制定工程装备作战保障的指挥自动化决策提供科学、有效的支持.     

遗传算法在制造资源优化配置中的实现

资源优化配置是网络化制造系统中的一个重点,也是一个难点问题．文中分析传统算法在解决优化配置问题上的缺陷．提出一个基于遗传算法的资源优化配置算法模型．通过具体实例．说明该模型的有效性、先进性和可行性．最后．给出基于该模型的原型系统运行界面。     

基于GASA算法的成品燃油战时公路配送路径优化

为了实现配送的路径优化,结合战时极其重要的物资--成品燃油,提出了多属性道路网络下成品燃油战时配送的路径优化问题.综合考虑战时配送VRP(vehicle routing problem)的多个评价目标,基于重要性的多目标分层优化思想,分析建立了问题的完全分层优化模型.将进化算法和传统优化技术相结合,构造了模型的两层求解算法,第一层采用遗传算法和模拟退火算法混合的GASA(genetic simulated annealing algorithms)算法,第二层采用枚举法.实验表明,所构造的算法较标准遗传算法更有效.     

仿生优化算法及其在函数优化问题中的应用

仿生优化算法是一类解决函数优化问题的更好方法.本文基于遗传算法、蚁群算法和人工鱼群算法的基本原理,探讨了各种算法在求解函数优化问题中的应用.两个典型函数极值问题的数值实验表明,这三种仿生优化算法在求解函数优化问题中具有良好的优化性能,其中鱼群算法性能最好.     

一种0-1型双层线性规划的分支-定界法

针对上下层变量都是0-1变量的双层线性规划问题,在通过对其模型结构特点研究的基础上,结合双层线性规划问题的定界理论,给出了一种便于求解、结构简单的定界函数和寻找问题全局最优解且基于深度优先的搜索准则,由此提出了一个求解0-1型双层线性规划的分支-定界法.提出的算法具有全局收敛性,并通过算例说明了算法的求解过程.     

工程装备管理效率评判指标体系与模型

工程装备管理效率的评判过程是一个涉及多因素和多目标的决策过程。基于层次分析的理论与方法，在构建工程装备管理效率评价指标体系基础上，建立了合理的综合评价模型，全面考虑了评判过程中的定性指标及定量指标，为正确评价与决策提供了科学的方法及手段。     

基于GA的维修设备备件优化配置模型研究

科技发展与军事变革使得现代武器装备的结构越来越复杂,装备维修的重要性日益突出,维修设备的备件优化问题成为制约维修工作的一个重要因素。分析了维修设备备件优化配置的必要性,从维修设备的战备可用度要求及其备件的费用约束两个方面,建立了维修设备备件优化配置模型,给出了基于GA求斛该问题的步骤与方法。     

一类混合整数双层线性规划的枚举法

通过对上层变量为0-1型变量和下层变量为连续型变量的混合整数双层线性规划问题的,根据分支定界法原理,给出了一种定界函数和寻找问题最优解的搜索准则,由此提出了一个求解混合整数双层线性规划问题的有效枚举方法。提出的算法能求得问题的全局最优解,并通过算例说明了算法的求解过程。     

多目标0 1规划的元胞竞争决策算法

将元胞演化规则与竞争决策算法相结合,提出了一种求解多目标0-1规划问题的元胞竞争决策算法.大量数据测试和验证表明,该算法能有效提高非劣解的分布性和多样性.     

基于模糊集理论的一主多从多目标优化方法

研究了一主多从、从者间有关联的双层多目标规划问题。基于模糊集理论 ,提出了一种易于实施的模糊决策方法 ,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径 ,对进一步研究两层及多层决策问题的决策支持系统也有一定的意义。     

用带权极大模理想点法求解多目标双层规划问题

研究一种具有多个决策者卷入、 各决策者的目标不止 一个、 决策者之间存在二层递阶关系系统——双层多目标规划问题. 给出双层多目标决 策问题数学模型的一种解决方法, 把带权极大模理想点法和Kuhn-Tucker条件结合起来, 从 而把双层多目标规划问题转化为单层单目标约束规划问题, 进而求得原问题的弱有效解.     

基于项目拆分决策的多模式资源投入

结合一类实际生产决策需求,提出了基于项目拆分决策的多模式资源投入调度问题,并以资源投入最小化为优化目标,建立了问题的数学模型.针对模型特点,提出了包含项目拆分算法和多模式资源投入型项目调度算法的双层优化算法,其中项目拆分算法通过将作业在不同子项目之间有效移动获得合理的拆分方案,多模式资源投入型项目调度算法通过分析不同作业对时间约束和资源约束的影响来确定优先级规则,进而得到最佳调度方案.应用PSPLIB标准算例进行数据实验,结果证明了算法的有效性和可靠性.     

基于改进型自适应遗传算法求解设备多行布局问题

对面积不等、形状固定的设备多行布局问题，提出了自由换行布局策略和净行间距概念.构建了带逆向物流、净行间距的多目标组合优化数学模型.引入免疫系统群体多样性作为种群进化的标志的基础上，建立了改进的自适应遗传算法(Improved Adaptive Genetic Algorithm, IAGA)，实现了交叉概率和变异概率的非线性自适应调整.最后，对算法进行了实验对比分析.结果表明，所提出的算法能快速有效地获得问题的近似最优解，稳定性好，对解决设备多行布局组合优化问题具有实用价值.
     

具有对策关系的决策问题

针对上层决策人与下层 决策人具有对策关系的两层次决策问题，建立了该问题的数学模型和决策机理，并定义了有关解的概念，在此基础上，把两层决策问题转化为单层优化问题，采用外部逼近法求解此单层优化问题，可获得两层决策问题的最优解。