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。     

关于整数线性规划代理对偶间隙的注记

将有效不等式的概念应用于整数线性规划的代理对偶问题 ,给出弥合整数线性规划的代理对偶间隙的方法 .数值例子表明所给出的方法在改进定界结果方面是有效的 .     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

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.     

参数未知随机系统的最小方差对偶自适应控制

针对参数未知随机系统的自适应控制问题,研究了最小方差对偶自适应控制。分析了由于未知参数的不确定性,使得运用动态规划原理求解最优控制律时存在着困难,转而寻求次优控制律;给出了差分方程转换成状态空间模型的方法,将未知参数在一个确定的模型集中取值,运用动态规划原理得到各模型的控制律,通过各模型后验概率加权获得次优对偶控制律。给出了算例,以验证此算法的有效性,表明所得到的控制律既有调节作用,又有学习作用。     

一类二层线性规划的对偶逼近法

首先讨论了由下层的最优值函数作为响应反馈到上层的一类二层线性规划的有关对偶问题,然后给出了求解这类二层规划的一个对偶逼近法.     

利用多群体DNA遗传算法求解线性规划问题

针对经典遗传算法存在的问题 ,提出了多群体DNA遗传算法。该方法在经典遗传算法的基础上 ,通过借鉴生物学及社会学 ,引入了多群体及DNA片断等概念 ,并提出迁移与自适应变异算法 ,可以提高遗传算法的有效性与收敛性。为了验证算法的有效性 ,将该算法应用于线性规划问题的求解。在求解过程中 ,首先利用熵障碍对偶方法对原问题进行转换 ,然后使用多群体DNA遗传算法对转换后的目标函数进行求解。仿真结果表明 ,该方法具有良好的全局搜索能力和较快的收敛速度。以上工作为解决大规模线性规划问题的求解提供了全新的思路和方法 ,对遗传算法应用的发展具有重要意义     

随机需求条件下生产-库存系统优化与仿真

针对多周期、多产品、有能力约束动态制造系统的生产-库存问题,考虑随机需求条件和产品的需求满足率,建立以系统总成本最低为目标的二级随机线性规划模型,通过随机模拟法将原问题转化为等价的确定性问题,运用对偶理论和Benders分解法把等价问题分解为相互关联的主问题和子问题,然后分别进行求解。最后的实例仿真结果验证了模型和算法的合理有效性,表明了它们在生产实践中的应用性。     

一种新的模糊线性规划方法

本文详细研究了约束带有模糊系数型线性规划的模糊约束集的定义方法，给出了其隶属函数的规定原则和应满足的条件，并建议了两种具体的定义形式，从而得到了求解这种规划的新方法。     

基于路径运行时间可靠度的随机系统最优拥挤收费模型

应用交通网络平衡模型和边际成本收费理论相结合的方法,研究了运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费问题,建立了运行时间可靠度及内生ATIS市场渗透率条件下随机系统最优交通拥挤收费模型.分析了基于运行时间可靠度下的随机系统最优拥挤收费对用户出行行为的影响.发现了与确定性网络用户平衡流中的情形类似,对于考虑运行时间可靠度下的随机交通网络,边际成本收费理论仍然适用,即采用边际社会成本流函数代替单位路段成本流函数,可以使随机网络随机用户平衡流变为随机网络随机系统最优流.算例分析结果表明:在传统的拥挤收费模型中,拥挤收费仅与路径(路段)运行时间和路径(路段)流量有关.现实中,在确定他们的出行路线时,用户往往还会考虑网络运行时间可靠度因素,而不仅仅是路径运行时间或成本.用户对于运行时间可靠度的置信度要求越高,传统的拥挤收费执行效果越不理想.因此,现实生活中传统的拥挤收费不一定能使网络效益达到最优或缓解交通拥挤.     

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。     

α可靠规划与α可靠解法──解随机规划问题

本文首先论述了一般随机规划的几个概念，即随机约束条件、随机可行域和随机可行解．进而在总结其共性的基础上提出α可靠规划与α可靠解的概念和一种求解一般随机规划新方法—α可靠解法．α可靠解反映了随机规划可行解的特点，使随机规划可行解有了新含义，这在理论上和实际上都非常必要．文中分别讨论了用新方法求解随机约束规划、随机目标函数规划和一般随机规划问题，均有求解实例．同时还叙述了几种情况下的α可靠规划的约束条件换成等价的确定约束条件的问题，并给出了等价转换的证明．     

多层线性规划问题可行解的充要条件和单纯形算法

研究多层线性规划问题。先对可行解提出几个必要与充分条件, 然后在这些条件的基础上设计出一种单纯形算法。最后通过求解一个三层规划问题为例来说明这种方法。     

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。     

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.     

灰色线性规划的集包含满意度解法

对灰色线性规划，提出约束集包含和目标集包含满意度的概念，给出集包含满意度的求解方法和选矿产品方案规划的应用实例