B2C电子商务网站个体客户终生价值分析

相对于传统企业个体客户的价值计算，主要探讨了B2C电子商务网站个体客户终生价值的量化问题，在文献研究的基础上进行综合与改进，提出了一种新的简便建模方法，该方法将电子商务网站个体客户终生价值计算问题转化为对分类个体客户未来交易额和生命周期时间的预测，运用SMC方法得到B2C电子商务网站个体客户终生价值的解析式．该建模方法在实际的B2C图书电子商务网站客户关系管理系统中得到了较好应用．     

价格控制问题及其推广形式的罚函数法

价格控制问题是一类重要的二层规划问题。本文提出了求解这一问题及其推广形式的罚函数法,且在唯一解的假高条件下证明了方法的有限终止性数值结果表明算法是可行的、有效的。     

A branch-and-cut approach to portfolio selection with marginal risk control in a linear conic programming framework

Marginal risk represents the risk contribution of an individual asset to the risk of the entire portfolio In this paper, we investigate the portfolio selection problem with direct marginal risk control in a linear conic programming framework. ＇The optimization model involved is a nonconvex quadratically constrained quadratic programming （QCQP） problem. We first transform the QCQP problem into a linear conic programming problem, and then approximate the problem by semidefinite programming （SDP） relaxation problems over some subrectangles. In order to improve the lower bounds obtained from the SDP relaxation problems, linear and quadratic polar cuts are introduced for designing a branch-and-cut algorithm, that may yield an e -optimal global solution （with respect to feasibility and optimality） in a finite number of iterations. By exploring the special structure of the SDP relaxation problems, an adaptive branch-and-cut rule is employed to speed up the computation. The proposed algorithm is tested and compared with a known method in the literature for portfolio selection problems with hundreds of assets and tens of marginal risk control constraints.     

基于PEV准则的I-UMOP问题求解方法

针对传统方法在求解不确定多目标规划问题过程中存在的不足,提出了该问题在新准则下的求解方法。首先,提出了求解方法的基本框架,并通过引入不确定变量之间的序关系定义了不确定多目标规划的帕累托有效解;其次,根据线性加权或理想点法将原问题转化为不确定单目标规划问题,再利用期望方差准则将不确定单目标规划问题转化为确定的单目标规划问题;再次,通过相关理论推导证明了在该准则下转化后的问题求得的最优解是原不确定问题的帕累托有效解;最后,设计了决策变量分别为连续型和离散型的数值算例对该方法的有效性加以说明,考虑算例的复杂度,分别采用遗传粒子群算法和二进制狼群算法进行了求解。     

A novel mixed integer programming formulation and progressively stochastic search for capacitated lot sizing

The capacitated multi-level lot sizing problem is to schedule a number of different items with a bill-of-materials structure over a horizon of finite periods.To advance techniques of solving this class of problems,this paper proposes a new mixed integer programming formulation.Theoretical proofs and computational tests are provided to show that this formulation is able to provide better linear programming relaxation lower bounds than a previously-proposed strong mixed integer programming formulation.Based on the new strong formulation,a progressively stochastic search approach is proposed for solving the problem.Computational results showed that the approach generates high quality solutions,especially for problems of large sizes.     

面向重要供应商和客户的供应链设计方法

与重要供应商和高价值客户建立良好的关系，已经成为企业获得竞争优势的必然选择。本文从供应链核心企业的角度出发，提出了一种面向重要供应商和客户的供应链设计方法。该方法将供应链设计分成两个阶段。首先，利用模糊综合评判法对核心企业的供应商和客户进行评价，获得它们的重要度。然后，建立一个多目标混合整数规划模型来描述供应链设计问题。与基于成本最小化或利润最大化的传统供应链设计模型相比，该模型体现了关系管理的思想，考虑（1）优先向具有较高重要度的供应商采购原料，以建立长期稳定的合作关系。（2）分销中心的选址要尽量接近重要的客户或客户区，以缩短订货的提前期，提高客户服务水平。     

基于实物期权的ERP不确定性投资分析

企业资源规划系统(ERP)项目投资具有很大的风险和不确定性,投资决策一直是困扰决策者的难题.ERP项目投资决策是一个带有潜在随机过程和约束条件的多阶段投资决策问题,包含大量内在关联的投资机会.多段随机规划方法可以较好地解决带有潜在随机过程和约束条件的多阶段决策问题,克服了二项式方法和有限微分方法难以求解多段关联复合期权的弊端.运用多段随机整数规划方法结合ERP系统的投资特点建立了基于实物期权的ERP项目投资决策分析模型,设计了合理的模型求解算法.模型很好地考虑了项目投资过程中未来收益和投入成本的不确定性,相对于传统决策评价方法更加适合于ERP投资决策.     

需求不确定状态下的工厂选址和规模决策的综合优化方法

提出一种整合的工厂选址研究方法,在工厂选址的同时确定所选取工厂的生产规模.改变过去单一不变的成本项,该研究假设随着工厂生产规模扩大,固定建设成本投入增加,单位生产成本减少.建立了消费者需求不确定状态下的两阶段随机规划模型.为了求解这一NP困难问题,设计了Benders分解算法并且用Matlab 7.0编程对所提出的算法进行检验.用随机产生的一组数据进行实验,计算结果显示所提供的算法是有效的.     

信息不完全确定的模糊多准则UTA方法

针对准则权系数信息不完全确定和准则值为模糊数且有训练集的多准则决策问题,提出了一种模糊多准则UTA方法。该方法在考虑对训练集排序的基础上,结合不完全确定的准则权系数信息和训练集中各方案的模糊准则值的效用建立非线性模糊规划模型,并将其转化为模糊线性规划模型,求解得出准则权系数、训练集中各方案准则值的模糊效用值,利用插值求出方案的准则值的模糊效用,进而得到整个方案集的排序。最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

一类带容量限制的服务站选址问题

分析一类在交通网络中设立服务站的最优选址问题。在给定的网络G(V，A)中有r对O-D用户流，我们在总的建站费用最小的目标下考虑下面三个因素：①每对用户流都能得到服务；②每对用户流所走的总路程不超过某一给定的距离；③每个服务站的服务能力是有限制的。在分析这类问题的特征后，我们形成了一个线性混合整数规划模型，并给出求解实例。     

不完全概率信息下的决策方法

Ｐａｒｋａｎ（ＥＪＯＲ，１９９４）提出了在已知状态概率范围的局部信息下用线性规划方法确定决策问题的有效策略集的方法。本文将介绍Ｐａｒｋａｎ方法并应用凸锥模型将该法推广到更一般的，决策者只能提供各种自然状态出现可能性的成对比较的情形，由于该法可用于群组决策，并比Ｐａｒｋａｎ１９９４的方法所需直接信息更少，因而具有更普遍的实际意义与应用价值.     

不确定环境下战斗机采购效能评估模型

为了处理采购战斗机过程中存在的不确定信息, 首次将偏好规划理论引入到采购效能评估中. 先建立战斗机采购效能评估体系, 指标和偏好的不确定性用区间形式表示, 求解采用RICH法; 针对一些属性只有备选方案的序数信息的情况, 采用混合整数规划进行建模. 模型通过线性不等式与偏好规划方法进行集成. 最后, 通过实例验算表明该方法在不确定环境下的有效性.     

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     

A NEW METHOD FOR FINDING MAJOR EFFICIENT SOLUTIONS AND MAJOR OPTIMAL SOLUTIONS OFDISCRETE MULTIOBJECTIVE PROGRAMMING

1.IntroductionThetermefficiencyisalsoknownasadmissibility,ornoninferiority.Itdepictsthemultiobjectiveprogrammingfromtheangleofsatisfaction.Majorefficiencyisbasedonthelawofmajority,whichhasbeenilitensivilyinvestigatedinpapers[1--3].Theprimaryconceptsaremajorefficientsolutionandmajoroptimalsolution.Considerthefollowingmultiobjectiveprogramming:whereXCR"isthefeasibleregion,f:X~ac,f(x)=(fi(x),f200,'',fm(x))",andfi:X~Risareal-valuedfunction,acandacareEuclideanspaces.oIntroducetwoconesetsHandH…     

无重叠区的两抓钩周期性排序问题的一个搜索求解法

在当今的自动化制造系统中,计算机控制的抓钩的排序直接影响系统的生产率.本文研究了产品在生产线两端装载和卸载的电镀线的周期性抓钩排序问题,目标是极小化生产周期.本文把生产线分成无重叠的两部分,并给每部分分配一个抓钩,构成一个无重叠两抓钩周期性排序问题.为了求解该问题,提出了一种基于线性规划模型和禁忌表的搜索算法.这个算法使用测试的周期长度作为控制参数以产生不同的运送顺序,对每个给定的运送顺序和抓钩分配,用线性规划模型求得子问题的最优解.在搜索中,为了避免相同序列的子问题模型的求解,采用了禁忌表.量化的示例表明所使用的方法是高效的.     

含直觉模糊弹性约束的模糊线性规划求解

本文基于模糊结构元方法构建并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的新型模糊线性规划问题. 通过引入模糊数的加权特征数, 定义了一种序关系并拓展了Verdegay的模糊线性规划方法, 将新型模糊线性规划问题转化成两个等价的含参数约束条件的清晰线性规划模型, 给出了此类线性规划模型对比最优可行解的求法. 最后通过一个数值实例来说明此类问题的一般求解方法.     

QFD技术中各设计要求间依赖关系的线性规划处理

质量功能展开 (QFD)技术是一个多功能的计划工具 ,主要利用质量屋所含信息设计顾客满意的产品 .在已有文献的基础上 ,本文给出一个更加简单的线性规划模型 ,消除或减弱各设计要求间的依赖关系对设计要求的相对重要性的影响 ,所得结果可看作相互独立的参数且能用于下一阶段 ,即零件展开阶段 .     

SENSITIVITY ANALYSIS IN BILEVEL LINEAR PROGRAMMING

1.IntroductionMultilevelprogrammingmodelsdescribesdecisionmakingsituationswhereahierarchyexists.Inabilevelsystem,thedecisionofthehigherlevel(leader)mayaffectthechoiceofstrategyavailabletothelowerlevel(follower)whoattemptstooptimizehisobjectivefunction.Inthissystem,theleaderalsoconsidersthefollower'sresponsewhichisbasedonoptimizingthefollower'sobjectivefunction,forinstance,see[1].Asanextensionandavariationofmathematicalprogramming,multilevelprogrammingwasfirstintroducedbyCandlerandTownsley[2].…     

Global convergent algorithm for the bilevel linear fractional-linear programming based on modified convex simplex method

A global convergent algorithm is proposed to solve bilevel linear fractional-linear programming,which is a special class of bilevel programming.In our algorithm,replacing the lower level problem by its dual gap equaling to zero,the bilevel linear fractional-linear programming is transformed into a traditional single level programming problem,which can be transformed into a series of linear fractional programming problem.Thus,the modified convex simplex method is used to solve the infinite linear fractional programming to obtain the global convergent solution of the original bilevel linear fractional-linear programming.Finally,an example demonstrates the feasibility of the proposed algorithm.     

求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法

车辆路径问题是一类典型的组合优化问题,大部分研究都只考虑车辆能力固定的情形,实际中受货物形状特性及客户需求变化,车辆的能力是受限变化的,针对能力受限变化的车辆路径问题(varied capacitated vehicle routing problem,VCVRP),基于动态规划理论,提出一种求解大规模VCVRP问题的快速动态规划算法.该算法以传统的最佳适应降序算法(best fit decreasing,BFD)和最小生成树(minimum spanning tree,MST)算法为基础,引入K步回溯,短途优先原则,实现了VCVRP中的货物装箱问题和路由选择问题的近似解耦.同时给出了该算法的优化目标车辆旅程的理论上界,短途优先原则的局部最小的理论分析与证明.最后以乘用车物流运输案例为背景,给出了计算实例,并从算法参数与算例规模多个角度进行求解质量与算法性能的分析.