求解双层规划模型的粒子群优化算法

首先对粒子群优化算法作了改进,然后提出采用改进的粒子群优化算法并借助分层迭代的思想来求解双层规划模型,进而提出并描述了求解双层规划模型的一种通用的有效算法.最后,通过实验研究和对比分析验证了文中算法的有效性.     

供应链中二级分销网络优化设计的随机规划模型

给出供应链中二级分销网络优化设计的机会约束规划模型。模型中将各个分销中心的需求量和各工厂的生产能力设为随机参数，并进一步讨论如何将模型中的机会约束转化为确定性等价类问题。     

考虑DNCVaR-利润-客户满意度的分销网络设计多目标优化模型

借鉴金融工程中条件风险价值理论, 提出了分销网络条件风险价值的概念和计算公式, 并用之度量分销网络风险水平. 构建了以DNCVaR、利润、客户满意度为目标的分销网络设计多目标优化模型, 该模型不仅能体现供应链核心企业风险偏好度, 而且还能解决分销网络风险水平-分销中心设立-分销中心购买量-分销中心服务对象-分销点购买量组合决策问题, 并应用多项式目标优化技术进行了多目标组合.这些工作为CVaR与分销网络设计优化决策类问题的结合研究作了有益的探索, 且算例的优化决策结果也说明了文中构建的模型能有效解决上述组合决策问题.     

基于模糊多目标格序决策的分销网络优化模型

传统的供应链分销网络设计大多只考虑了成本或利润，这显然是不够的。本文从顾客的角度出发．通过模糊综合评价法分析分销网络中各个待选企业的服务水平，建立了一个包含了成本、顾客服务水平和对市场响应速度三个目标的供应链分销网络的数学模型。运用最小费用最大流算法得到若干方案，最后采用模糊多目标格序决策进行方案优选。     

用于多峰函数优化的免疫粒子群网络算法

针对多峰函数优化问题,借鉴粒子群优化特性和免疫网络理论,提出一种免疫粒子群网络算法。该算法利用粒子群的信息共享和记忆功能,通过加强粒子对自身经历的认知,提高算法的局部搜索能力;采用动态网络抑制策略,保持种群的多样性,自适应地调节粒子群的规模。多峰函数优化的仿真结果表明,该算法能有效地改善种群的多样性,较好地实现全局优化和局部优化的有机结合,具有更强的多峰函数优化能力。     

整合库存控制的分销网络设计模型--LIM

通过对库存、定位和分配之间的关系进行研究，建立整合库存控制的分销网络设计模型——LIM(Location Inventory Model)。此模型和以往的分销网络设计模型不同之处在于，LIM将分销中心的订货费、存储费和缺货费考虑到设计模型中，并且在求解定位—分配问题的同时，也确定了分销中心订货策略中的订货点和订货量。由于两个问题是同时求解的，这使得分销网络设计中的决策更加科学。     

PGAs求解双层规划及其在分销系统优化设计中的应用

研究并行基因算法求解双层规划问题及其在供应链物流分销系统优化设计中的应用.利用下层优化问题的KKT条件把双层规划问题转化为等价的单层规划问题,再利用并行基因算法对得到的单层规划问题进行全局优化,从而得到双层规划问题的全局最优解,最后,通过具体案例研究了上述算法在供应链物流分销系统优化设计中的应用.结果表明,并行基因算法求解双层规划,充分利用了现有计算环境的并行能力,加快了收敛速度,改善了基因算法的全局收敛性能,算法达到了实用化的规模,是一种很有应用前景的计算方法.     

一种基于文化粒子群算法的BP网络优化方法

BP网络良好的逼近特性和泛化能力使其在模式识别、智能控制和系统决策等领域有广泛应用。但网络训练过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等局限性限制了进一步应用。提出一种新的智能优化算法-文化粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值同时进行优化。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。两类空间的交互通过接受操作和影响操作利用同步式传输方式完成。以Iris分类问题的BP网络模型为仿真实例,对算法的正确性和有效性进行验证。仿真结果表明,改进算法具有较快的收敛速度。     

动态环境下分布式自适应粒子群优化算法

针对现有粒子群算法的不足,提出一种基于微粒自身信息的环境变化检测方法,同时采用分布式处理模式,通过激活粒子群中的停滞粒子适应环境变化,不仅降低了的算法复杂度,而且提高了算法对复杂环境的自适应能力.对于有界连续函数,证明新算法能依概率收敛于全局极小点.应用抛物线函数和Rastrigin函数构造的复杂动态环境对该算法进行验证,并同APSO、D-PSO算法进行了对比.实验结果表明,在复杂的动态环境中,DAPSO算法具有更好的适应性.     

分销网络RFID使能的CONWIP策略的仿真与优化

为了改善供应链分销网络的性能,本文将射频识别(RFID)技术应用到供应链管理中.依据单工厂多阶段生产过程中定量在制品法(CONWIP)控制策略的原理,设计了RFID使能的电子流通卡系统,实现了供应链分销网络RFID使能的CONWIP控制策略,并采用基于仿真的自适应全局最优和声搜索算法(SGHS)对策略中的参数进行优化,优化结果证明了SGHS方法的可行性,并通过与其它控制策略的仿真结果对比,验证了RFID使能的CONWIP控制策略在供应链分销网络中应用的有效性及优越性.     

基于不确定规划的供应链网络设计模型与算法

利用不确定规划,根据决策者的要求,对供应链网络设计问题进行建模.并采用由随机模拟、模糊模拟以及遗传算法相结合的混合智能算法来求解,最后给出了生活中的实际例子来说明模型和算法的正确性和高效性.     

基于混合遗传算法的配电网络重构优化

以网损最小为目标函数,电压降、线路电流值和电源容量的限制为约束条件,建立了配电网络重构优化数学模型,用外部惩罚函数法将该问题转化为无约束问题.针对遗传算法的局限性,对适应函数进行了调整,实施了最优保留策略,改进了交叉和变异操作,并结合了模拟退火算法,从而形成了混合遗传算法,该算法能够有效地提高收敛速度,避免早熟收敛.优化过程中考虑了配电网自身特点,提高了计算效率.重构算例说明,该优化方法有效、实用.     

基于禁忌遗传算法的区域路网双层优化模型

针对区域路网优化问题,利用改进的遗传禁忌算法进行了综合研究。在探讨区域路网交通特性的基础上,构建了区域路网优化的双层优化模型。并在分析遗传算法和禁忌搜索算法自身的优势与不足的基础上,提出了基于遗传禁忌算法的路网优化算法。区域路网双层优化模型利用禁忌遗传算法能够较快得到最优解,相对于传统的优化模型更能结合区域交通与经济特性,结论比较符合实际情况。应用结果表明,优化模型不仅能够满足交通需求,而且该法科学合理、可操作性强。     

1:1的二级非一体化供应链库存运输联合优化模型

研究了非一体化供应链下单供应商-单零售商的库存运输联合优化问题,考虑了一体化的理想情况以及运输成本分别由供应商、零售商承担3种情况,并建立了数学模型.随机数据实验验证了零售商承担运输成本情形可获得较优的供应链整体利润,其值接近于理想情况下供应链的总体利润,进而采用利润分配策略,以确保供应商和零售商双方均能获得更大利润,从而促进供应链协调.数值算例和参数灵敏度分析验证了运输成本由零售商承担策略的优越性和稳定性.     

蓄电‒氢储混合储能系统的配电网双层优化

在“双碳”目标与清洁能源氢能利用的背景下,针对配电网配置电化学储能和氢储能系统构成混合储能系统提升电能质量的需求,建立了混合储能系统双层优化模型,上层选址定容模型综合考虑投资成本、网损成本和电压偏移,下层优化运行模型考虑混合储能系统的运行成本,并引入电压稳定性指标进行评价。求解过程中利用灵敏度分析对选址可行域进行了降维,并提出一种改进的小生境多目标粒子群算法,将小生境处理机制与外部档案选取技术、混沌变异技术相结合。利用接入新能源的IEEE33节点系统进行算例仿真。结果表明：混合储能系统容量与接入点的优化配置,可以提高系统经济性、降低全网有功网损、减小电压偏移和提高电压稳定性。     

基于随机需求的供应链核心企业产品优化问题研究

将供、产、销多个阶段纳入同一决策体系,考虑供应链环境下企业可获资源约束,研究随机用户需求下供应链中核心企业产品优化问题,建立了随机规划数学模型,根据问题的特点设计了矩阵实数基因组编码和随机模拟约束检验的遗传求解算法,通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.     

考虑产品组合的零售门店选址模型

选址是影响实体门店长期发展的重要因素,选品个数是决定实体门店销量的关键因素,基于此,研究考虑选品个数的实体门店选址问题。首先,建立了以所有门店总利润最大化为上层目标和以顾客满意度最大为下层目标的双层规划模型。随后,设计了遗传算法求解该双层规划问题,从而得到问题的近似最优解。最后,以中国某家居公司为例验证了模型的可行性。计算结果表明,企业采用考虑产品组合的选址方案可以获得较高的利润,且本文的遗传算法拥有良好的计算效率和收敛速度。     

基于双层规划模型的制造业选址布局优化方法研究

经济全球化趋势和全球多式联运网络的形成推动了资源的自由流通和优化配置,改变了制造产业的空间分布形态.本文针对经济全球化背景下制造产业的选址优化问题,提出选址优化与分布-分配相结合的双层规划模型.在模型中运输网络被拆分成原材料运输网络和产品运输网络,上层模型用于确定产业的选址方案和原材料及产品流量的OD矩阵,下层模型用于计算OD流量在运输网络中的交通流特征.为求解模型,设计遗传算法和Frank-Wolfe算法相结合的启发式求解算法,并以中国钢铁制造产业的选址为例验证模型的可行性.结果表明该方法具有实用性,可以有效帮助决策者实施制造产业的选址决策.     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.