海外油气项目多目标投资组合优化方法

针对中石油海外复杂合同模式及经营环境多变情况下如何实现产量、投资、效益、风险等多个目标优化配置的问题,本文建立了考虑时间维度及风险因子的非线性多目标优化数学模型,表征了海外不同合同模式涉及的复杂商业规则和约束条件,提出了一种全新的求解多目标优化模型的混合优化方法.该方法先通过排队过滤法生成满足目标和约束条件的投资组合解;然后以该解的特征参数作为约束条件进行线性优化,求出投资组合局部最优解;最后以该最优解作为初始投资组合通过遗传算法求解得到一系列投资组合可行解.通过利用该方法对海外油气项目开展多目标投资组合优化,验证了该方法对于海外项目多目标优化的适用性,为海外项目规划方案设计提供了科学适用的思路和方法.     

基于遗传算法的一类武器目标分配方法研究

针对联合作战的武器目标分配问题,建立了资源受限条件下的多组武器目标分配数学模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法.该遗传算法通过设计一种满足约束条件的染色体编码格式,把求解问题转化为无约束的组合优化表现形式,从而可以利用单点随机定位算术交叉和变异运算以及精华选择策略来求解.仿真计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

资源受限项目组合选择及调度的双层决策方法

在资源受限条件下,综合考虑项目选择与项目调度,以最大化项目组合收益为目标函数,建立了一般化的资源受限项目组合选择及调度问题的数学模型。针对问题特性,设计了双层决策方法用于求解该问题。上层决策采用改进的蚁群优化算法求解项目组合选择问题,下层决策则采用基于优先规则的多项目调度启发式算法。采用实验设计方法系统生成24个项目组合选择与调度问题实例,对算法效果进行了对比检验。结果表明:所设计的双层决策方法对于项目组合选择及调度问题具有较好的求解效果;所建立的数学模型与解决方案能够为决策者提供平均收益更高的项目组合。     

基于模糊优选的多目标优化遗传算法

综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型．对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明．通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性．     

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。     

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。     

带有模糊收益率的投资组合选择模型

考虑了预期收益率为模糊数的投资组合选择问题,利用模糊约束简化方差约束,建立了投资组合选择的模糊线性规划模型,然后利用模糊数学知识把 模糊线性规划问题转化为多目标线性规划问题,并且设计了模糊算法对其求解,最后通过一个数值算例检验所提模型的可行性,并且对模糊数模型与清晰数模型进行了比较.     

考虑随机离职的新产品研发项目组合多技能员工调度模型

研发人员随机离职事件对新产品研发项目组合调度具有重要影响.以多技能研发人员为调度对象,采用离散马尔可夫链描述人员离职过程,考虑人才培养战略收益、研发周期以及研发成本三个目标,建立了新产品研发项目组合调度随机多目标约束优化模型.采用自适应帕累托抽样算法求解模型,算法中采用马尔可夫蒙特卡罗抽样技术进行随机离职抽样,基于启发式串行进度生成机制计算确定性情况下目标值,采用快速非支配遗传算法(NSGAII)获取多目标期望值模型的帕累托解集.将算法和模型应用到国内某公司一种新的电气节能产品研发项目组合人员调度问题中,结果显示:随机模型较确定性模型更为贴近企业实践情况;设计的算法能够有效地求出问题的帕累托解集,收敛性能较好.研究结果可为企业进行随机离职情况下新产品研发项目组合多技能员工调度方案的制定提供有效的决策支持.     

模糊多目标有约束投资项目选择建模

基于模糊多目标评价 ,对有约束条件的多个投资项目的选择问题 ,建立了一个模糊规划模型 ,利用一种对模糊数排序的解模糊函数 ,对集结成的各项目的非线性模糊综合评价值解模糊 ,将模糊规划模型转化为线性规划模型求解 ,最后给出了一个例子.     

改进的基于多依赖性的R&D项目组合选择模型

复杂产品开发企业往往拥有多个产品线开发项目和公用技术平台开发项目.由于资源的稀缺性,企业决策者不得不面临着R&D项目组合选择的难题.针对复杂产品开发过程中存在的多项目间混合依赖特性,采用关联性分配矩阵定量化描述三个及以上项目共同作用时的相互依赖程度;综合考虑项目间的收益依赖、资源依赖和技术依赖等关联特征,构建一种新颖的面向研发项目组合选择问题的非线性规划模型;并设计和实现了基于模拟退火的相关求解算法.最后将本文提出的方法应用于国内某汽车公司的研发项目组合管理实践中,实验结果证明了该方法的合理性与有效性.