多目标线性规划的交互式模糊满意方法(IFSM)

在多目标线性规划中，当决策者对每个目标函数都有一个模糊目的时，本文综合两分法和线性规划方法，给出了一种新的求解方法、这种方法所需计算量少，有利于求解大规模多目标残性规划问题     

多目标线性规划MATLAB软件求解

多目标线性规划由于往往只是求其有效解（非劣解）,求解方法及具体演算过程比较复杂,本文也给出多目标线性规划的模糊数学解法.但借助工具软件MATLAB,可以达到对多目标线性规划问题较易求解的目标,从而更好地利用多目标线性规划解决实际问题.     

油田开采系统的多目标线性规划模型及其层次分析应用求解

建立了油田开采系统的多目标线性规划模型。针对石油工程上多目标线性规划模型的特征及多目标线性规划的理论解法与实际应用的差距,给出了层次分析法用于求解多目标线性规划模型的方法──加权转换法。     

变量模糊的广义模糊线性规划问题

根据判断有界闭模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的广义模糊线性规划等价成一个普通多目标线性规划问题，然后分两步求解单目标规划问题，从而得到原问题的模糊最优解．     

一种模糊数序关系下的线性规划方法

基于目标函数系数为模糊数的多目标线性规划问题,通过引入模糊数序关系"(＜)",比较了两个模糊多目标向量之间的关系,从而定义了模糊多目标线性规划问题的解和模糊评价函数,最后给出了一种求解这类问题的方法.     

混合整数线性规划近优解的一种解法

所提出的混合整数线性规划的解法是利用目标函数来建立等值切割面，综合使用分支定界法、割平面法和枚举法，并在求解混合整数线性规划相应的线性规划问题时，运用两演段方法。它克服了上述方法各自单独使用在计算上的某些困难和不足，从而加速求解过程     

多目标线性规划的模糊折衷算法

通过推广求解多目标线性规划问题的平均算子法,提出了多目标线性规划的模糊折衷算法,证明了多目标线性规划的模糊折衷算法求得的解是有效解.此外,提出了多目标线性规划的两阶段算法,即:若多目标线性规划的模糊折衷算法指定的最小满意度不恰当,则可能会导致交互过程复杂化;若用最小算子法求得的解作为多目标线性规划模糊折衷算法中决策者指定的目标函数最小满意度,则可能使多目标线性规划的模糊折衷算法的计算量减小,另一方面能够弥补最大(最小)算子法求得的解可能为非有效解的不足.此外,用实例验证了多目标线性规划两阶段算法求得的解为有效解.     

一类模糊线性规划的新算法

提出了一种将模糊线性规划转化为常规线性规划的方法,即将目标系数是三角模糊数的线性规划转化为目标系数为L—R型模糊数的线性规划,然后转化为模糊线性多目标规划,并对其模糊线性多目标规划用了一种新的算法求解．最后通过实例说明了该算法的有效性．其运算结果表明：新算法比一般的算法迭代过程更为简洁,收敛速度更快,容易用matlab在计算机上操作．     

鲁棒线性规划在预测控制中的应用

研究了在稳态模型不确定情况下有约束的多变量预测控制系统的稳态目标计算问题。根据统计学的原理考虑模型参数的变化，确定出系统稳态益阵可能变化的最大范围，将原来的线性规划问题转化成鲁棒线性规划问题，并利用求解二次锥规划问题的方法解决新的规划问题。在Shell塔模型上的仿真实验证明，稳态目标计算采用鲁棒线性规划的控制系统更加稳定可靠，而且能够满足经济优化要求。     

多目标线性规划中目标函数矩阵的灵敏度分析

本文主要讨论多目标线性规划中目标函数价值矩阵的灵敏度分析问题;在目标函数较少的情况下,对灵敏度数学分析模型的求解,给出了一个简单易行的方法。     

含区间系数的多目标线性规划的机会约束方法

利用两个区间比较的可能度，构造了含区间系数的多目标线性规划的maximax和minimax两种机会约束模型，并采用两阶段方法求解这两个模型．数值例子验证了该方法的有效性。     

目标函数系数模糊型的模糊线性规划问题

针对目标函数系数模型型的一类模糊线性规划问题，提出一种新解的概念，并给出相应的模型描述，采用遗传算法结合传统的线性规划方法，实现了模型的求解，给出了多种方案，供决策者参考。     

目标规划MULTIPLEX模型的哲学观、有效性和统一化

本文论述目标规划方法论求解系统问题的四个哲学观点,从多目标、满意解、现实和弹性观点阐明了基础模型的概念,以及基础模型向传统线性规划模型和字典序目标规划多纯形(MULTIPLEX)模型的转换,指出转换时所作假设对模型有效性的影响。MULTIPLEX模型不仅兼容传统的单目标线性规划,而且可以统一描述加权线性目标规划、模糊规划和非劣解多目标线性规划等几乎所有各类多目标数学规划。     

模糊线性规划的图解法

模糊线性规划的解法通常是把它转化为经典线性规划问题求解，需借助算法程序由计算机求解。为寻求一种简单的解法，受经典线性规划图解法的启发，提出了一种模糊线性规划的图解法，并证明了它的合理性。这种图解法，适用于求解约束条件有伸缩性的二维模糊线性规划问题，简便直观，不需要计算机及算法程序，并能通过图形直观地给出决策变量的可行域及其在可行域内变化时目标函数的变化趋势，便于对最优化问题进行分析。     

梯形模糊理论在配送中心选址中的应用研究

该研究利用模糊线性规划的综合评价方法及算法将物流配送中心选址的单目标模糊规划模型转化为多目标决策问题.利用相关系数法,用梯形模糊数评估各待选址方案的选择标准和评价指标权重,并基于优属度系数,将约束条件中含有梯形模糊数的模糊线性规划转化为经典的线性规划进行求解,并以实例进行说明.     

农村能源动态模型及应用研究

本文提出一个农村能源系统动态优化模型．从系统发展的角度综合分析农村地区能源、经济、生态诸方面相互关系，进行多周期整体规划。模型采用了多目标规划的数学方法，同时兼有目标规划的特点。在求解过程中，结合定性分析的手段，将多目标规划问题转化成单目标的线性规划问题，使得求解简单易行，有利于进行多方案分析和评价。文中以山东省禹城县为背景．对模型进行了应用分析。     

非线性规划

在数学规划中,当问题的目标函数和约束条件并非均为线性时,该问题即称为非线性规划。其求解比线性规划困难得多。本文阐明无约束和有约束非线性问题的基本解法,并说明非线性规划的线性近似方法。     

多目标线性规划两种解法的比较

目标规划和模糊规划是求解多目标线性规划问题的两种方法,其基本思想都是将多目标问题转化为单目标规划.本文阐明了两者的相似处以及如何将两者互相转换,并且将它们结合起来,提出了新的模型.     

多目标0－1线性规划灵敏度分析问题的探讨

研究了用线性加权法求解多目标０－１线性规划问题的灵敏度分析方法，给出了权系数最大变化率的计算途径，同时，讨论了有有限个已知选择方案的多指标决策问题的灵敏度分析问题。     

多无人机编队协同目标分配的两阶段求解方法

多无人机编队协同目标分配是一类组合优化问题,常规的求解方法难以满足战场环境对求解速度的要求。文章提出了一种两阶段目标分配方法,将该问题分解成编队级分配和编队内分配2个阶段。首先通过K-Medoids聚类算法实现编队级目标分配,将目标簇分配到无人机编队,然后通过混合整数线性规划模型和蚁群算法实现编队内目标分配,将目标分配到无人机。通过两阶段求解,降低多无人机编队协同目标分配问题的求解难度。仿真结果表明,该方法可行且有效,能够提高求解效率,大幅度缩短求解时间。