随机线性规划与熵

本文把随机线性规划（ＳＬＰ）问题的先验分布，理解为对该问题的不确定性的信息的度量，从而利用信息理论来确定（ＳＬＰ）问题的先验分布，这项工作是〔３〕的结果在（ＳＬＰ）问题上的一个应用。     

整数规划的一种线性规划解法

根据凸分析理论和单纯形法原理，提出了整数规划的一个线性规划解法。该方法主旨是将整数规划问题的离散的可行集填充成一个连续的单纯形，这样原整数规划问题就化为该单纯形上的一个新的线性规划问题。利用单纯形法求解该线性规划问题，便可得到整数规划的最优解。且进一步提出并证明了指派问题的线性规划解法。     

模糊多目标线性规划最优性分析

由于目标和参数的不确定性，模糊多目标线性规划的最优解不是唯一的，本文在截集基础上对模糊最优解的上、下边界进行了分析，提出模糊多目标线性规划的变换模型及相应的参数算法和综合算法，并通过数字实例对模型及算法做出了说明。     

区间数线性规划问题的最优解

通过例子指出了前人定义的区间数线性规划问题最解存在的问题,引进了区间数线性规划问题的新的最优解,分别定义了区间数线性规划问题的保守可能解、保守必然解、冒进可能解和冒进必然解.定义的区间数线性规划问题的最优解可分别适合于保守型决策者、稳中求稳决策者和冒险型决策者的决策.主题调线性规划;决策分析;最优方案     

二层线性规划的有效解

在容许集有界且二层线性规划存在最优解是相应双目标规划有效解的假设下,证明了有效最优解可在容许集的顶点达到。给出了二层线性规划的解的更为合理的有效化方法,并用算例对各种有效化方法所得的有效解进行了比较。     

基于模糊比例指标的模糊线性规划求解方法

定义了一种模糊数之间的模糊比例指标，并利用模糊比例指标提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。实例表明，与其他方法相比，该方法得到的解优于其它解，且约束条件个数保存不变。因此，本文方法是可行和有效的。     

区间数线性规划的一种新解

基于区间数两两比较的可能度,提出了区间数线性规划的可能有效解和可能弱有效解的定义. 利用极大极小算子来求区间数线性规划的可能弱有效解,并建立了一种求多组弱有效解的模型.给出了 求可能有效解的方法,并对区间数线性规划进行拓展.数值例子验证了该法的有效性和可行性.     

变量模型的多目标模糊线性规划问题研究

本文利用定义模型数大小的偏序方法，将一类含模型变量的多目标模糊线性规划问题等价成一个多目标线性规划问题，然后进一步转换成两层多目标线性规划问题，大大地简化了原问题的求解。     

一种区间数线性规划的满意解

针对目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题，提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法，把区间数线性规划卖座经为确定型的一般参数规划问题来求解，决策者可以根据自己的主观判断和客观情况，对目标函数优化水平和约束条件满意水平作出不同的估计，从而得到在相应情况下的满意解，使决策过程更具柔性。     

多目标线性规划模糊决策的加权集成方法

在已有多目标线性规划问题研究的基础上，探讨了加权算术平均算子和加权极大极小算子的性质以及在目标可补偿性的各种情况下求解的方法，利用这两种加权算子，不仅可以保证得到有效解而且随着权重的变化可以得到全部的有效解，在此基础上提出了改进的两阶段法。所提方法在实际决策过程中不仅具有可靠理论基础，而且也给决策者提供了更多的选择余地。     

一类模糊线性规划的求解方法及应用

利用一种新的模糊数排序准则,提出了约束条件中含有三角模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划的方法。与其他方法相比,该方法从理论上证明了得到的解优于其它解,约束条件个数少。用该方法求解了具有模糊等式约束的运输问题。通过数值算例,进一步表明了提出方法的有效性和应用的广泛性。     

模糊线性规划的γ-鲁棒解

对于不确定系统的优化问题,模糊线性规划是一种常用的建模方法,但得到的最优解或满意解,往往对参数的变动缺少"免疫"能力,即参数受到扰动后,最初的最优解会变得不再最优甚至不可行.首先针对λ-截集水平下的模糊线性规划,给出了λ-鲁棒解的定义.利用模糊结构元理论对λ-鲁棒解的定义进行表示,得到了求解模型.由于决策者的不同,对解的可实现程度要求不同,故在模型中加入了能够反映决策者风险偏好的测度约束,该模型的解即为γ-鲁棒解,该解既有鲁棒性、优化性,又能体现决策者的风险偏好程度.通过算例可以看出,γ-鲁棒解对参数的变动具有"免疫"能力,能为决策者提供更为丰富的信息,体现出了更好的实用价值.     

区间多目标线性规划的模糊求解方法

研究基于Zimmermann方法的区间多目标线性规划(IMOLP)的模糊求解方法.首先,将IMOLP化为一个参数规划,通过变量替换化为传统多目标线性规划,然后应用Zimmermann方法进行求解,得到舍各目标函数总满意度变量的一个线性规划,并最终将其化为一个单目标的区间线性规划.基于此,分别求得IMOLP最大总满意度和最小总满意度下的Pareto解,并求出各目标函数的最优值区间.最后,给出算例.     

一种混合整数双层线性规划的全局优化方法

通过求得下层问题的对偶问题可行域上的极点,将上层所有变量为0 1型变量和下层所有变量为连续型变量的双层线性规划转化为有限个混合整数线性规划问题,从而用求解混合整数线性规划的方法获得问题的全局最优解.由于下层问题的对偶问题可行域只有有限个极点,所提出的方法具有全局收敛性.     

两层广义线性规划

给出二层广义线性规划最优解极点可达性的一个充分条件 .此外 ,利用容许集的极点与下层问题可行集的极点间的关系给出“第 k最好”算法的一种快捷、方便的实现 .算例表明算法是有效的 .     

灰色线性规划的Genocop算法求解

遗传算法求解线性规划问题特别是大型线性规划问题通常比常规求解方法有效得多,但如何求解灰色线性规划是一个值得探讨的课题,本文利用遗传算法的Genocop算法设计了灰色LP的求解程式,结果表明其求解效率很高.     

区间数线性规划及其满意解

针对目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题,通过对目标函数和约束条件分别处理,提出了一种基于模糊约束满意度的求解方法,把区间线性规划问题转化为确定型的一般参数规划问题来解决．决策者可以根据自己的主观判断和客观情况,对目标函数和约束条件作出不同的估计,从而得到在相应情况下的解.     

线性规划中影子价格的"非唯一性"

针对线性规划对偶问题最优解的非单一性,从影子价格与会计价格之间的区别、影子价格机会成本定义与边际定义的区别、组合影子价格与单一影子价格的区别三个方面解释线性规划中影子价格的＂非唯一性＂.     

一类多层线性规划模型的性质

对一类多层线性规划模型 ,提出了可行解的定义 ,并给出了其可行集的基本性质和数值计算结果 .     

灰色线性规划的Genocop算法求解

利用遗传算法的思想给出了线性规划的Genocop算法,进而针对灰色线性规划问题设计了灰色Genocop的求解程式,并使用Matlab语言开发了相应软件,给出了一个实例求解结果。大量运算结果表明,该算法对灰色线性规划问题求解非常有效。