带有空间公平性约束的换乘停车场布局双目标规划模型

为规划城市交通网络中换乘停车场的布局,建立了带有空间公平性约束的双目标规划模型,目标分别为换乘停车场的客流量最大和建立换乘停车场的成本最少. 提出了单位成本客流量的概念,将原问题转化为含参数的单目标问题求解,分析了模型解的性质,并给出了单位成本客流量在参数 的不同区间上的函数增减性以及上下界. 模型应用在Anaheim市的交通路网中. 该研究为换乘停车场 的投资方从成本-收益角度评价建设方案提供决策支持,对城市交通部门进行换乘停车场的布局规划 具有理论指导意义.     

供应链中二级分销网络优化设计的随机规划模型

给出供应链中二级分销网络优化设计的机会约束规划模型。模型中将各个分销中心的需求量和各工厂的生产能力设为随机参数，并进一步讨论如何将模型中的机会约束转化为确定性等价类问题。     

区间数模糊投资组合模型

利用模糊约束将Markowitz投资组合模型转化为模糊线性规划模型，用区间数来描述证券的期望收益率和风险损失率，建立区间数模糊证券投资组合模型，利用区间数知识把区间规划问题转化为参数线性规划问题对该模型进行求解，通过算例阐述方法的有效性。     

证券组合投资的区间数线性规划方法

提出证券组合投资分析的区间数线性规划方法．基于区间数线性规划问题的最优性条件将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划问题转化成目标函数为区间数的区间数线性规划问题，通过引入衡量投资者风险喜好的风险偏好系数α，将区间数线性规划问题转化为参数线性规划问题．使证券组合投资决策更加具有柔性．最后通过实例分析了该模型的应用价值．     

区间线性双层规划的最好最优解

针对目标函数系数和约束条件系数均为区间数的线性双层规划问题,提出了区间线性双层规划的最好最优解和最好最优值的定义,提出了K次最好法来求解最好最优解,并分析了下层目标函数的系数的变动对最好最优解的影响,教值例子验证的该方法的有效性争可行性.     

基于模糊时间序列预测的二目标区间数折衷规划

用效用函数代替传统投资规划目标函数中的收益率,采用S型隶属函数描述反映投资收益带给投资者的心理满意度水平,利用模糊时间序列的模糊逻辑关系预测满意度水平,建立目标函数为区间收益和区间风险的二目标区间数规划,在引入优化系数的基础上,并采用折衷规划的方法求解.对上证180成分指数进行实证检验表明:所提出的模型对待定参数依赖性小,具有很强的鲁棒性;在参数在标量范围内,所提出的模型具有很好的投资决策效果.     

区间非线性规划问题的确定化描述及其递阶求解

讨论以区间参数形式给出的不确定性非线性规划问题,提出了一种含有决策风险因子的新的区间参数不确定非线性规划的一般命题形式,并分别就不确定性参数出现在目标函数或约束条件中的不同情况,给出不同的表达形式.文章给出用遗传算法,采用递阶优化方式求解区间参数不确定非线性规划的具体算法.仿真结果表明该形式的可行性.     

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。     

多仓库多分销点的二级分销网络的优化

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象,分别从供应链上、下游企业的角度出发,以各自的物流成本最小化为目标,建立了描述该分销网络优化问题的双层规划模型,讨论了模型的求解并提出了一种基于粒子群优化算法及分层迭代思想的求解算法,最后借助计算机技术实现了对模型的仿真计算。提出的算法不仅能有效求解双层规划问题,可以获得高质量的全局最优解,而且该算法本身具有通用性,其算法流程与具体的双层规划模型无关,可以求解一般的双层规划问题。     

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。     

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为，在不确定环境中的机会约束下，怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量，以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用w1是一个随机变量，服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则，列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后，本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起，设计出该问题的混合智能通用算法。最后，给出数值案例。     

电子市场环境下需求不确定供应链多目标鲁棒运作模型

建立电子市场环境下由多个供应商，多个具有不确定需求的顾客构成的供应链运作模型。供应链中的供应商既可以通过电子市场又可以直接将多种产品供应给不同的顾客。采用已知概率的情景集合描述顾客的不确定需求，利用基于情景分析的鲁棒优化方法建立供应链的运作模型。该模型为一个多目标规划问题，满足诸如尽可能达到顾客需求，系统的总成本最小，供应商的加工能力使用率不低于某一指定水平，对应于不确定需求的决策的鲁棒性等多个相互冲突的目标。数值仿真结果表明，模型的解是最保守的，但却能够有效地保证供应链运作的鲁棒性。     

基于二阶段随机规划的制造/再制造集成物流网络优化设计

基于二阶段随机规划方法提出了一种制造／再制造集成物流网络优化设计模型，据此确定网络中各种设施的数量、位王及物流量分配，以使运营周期内的净收益最大。谊模型的特点是：考虑了制造／再制造混合系统中产品需求量和可回收废旧产品数量的不确定性；考虑了正向物流和逆向物流的设施集成与运输整合以及回收中心的处理技术配备问题。最后，通过一个算例验证了谊模型的有效性。     

区间数多目标多模式运输问题的模糊规划方法

在不确定性运输问题研究现状的基础上,建立了目标函数费用系数、可供应量、需求量均为区间数的多目标多模式运输问题(MOSTP)数学模型。根据参数的实际意义和区间数的序关系,将区间数MOSTP转化为确定性的MOSTP,并将区间数约束转化为确定性的不等式约束。通过运用模糊折衷规划方法求解,得到了区间数MOSTP的最优折衷解。最后,采用具体算例说明了该方法的求解过程。     

B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型

针对经营多类商品的B2C电子商务企业顾客需求总量小，品种多，位置分散等特点，提出用分级聚类法将顾客进行分类，并模糊估计每类顾客单位重量商品配送运输费用，建立了B2C电子商务中多商品配送中心优化设计的模糊规划模型。模型考虑了配送中心建设投资和流通加工的规模经济效应，因而目标函数中具有非线性项，难以用常规的方法求解。为此，首先将模型进行清晰化转换，然后设计了嵌入单纯形法的遗传算法对之进行求解。仿真实例表明了模型和算法的有效性和可行性。     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

考虑休班公平及同班次约束的呼叫中心排班优化问题

国内呼叫中心企业制定人力排班表时,越来越关注员工诉求及体现人性化管理理念.考虑坐席人员双休日休班公平性和周内工作日上班时间规律性,构建以多周为计划周期的呼叫中心排班优化问题整数规划模型.在对问题结构和优化性质分析基础上,提出构造性启发式算法.使用企业实例数据对模型和算法性能进行评估.计算结果表明规划模型只适于求解小规模问题最优解,而启发式算法能够以小计算成本获得较大规模问题优化解.最后计算分析得出了这些员工诉求因素对排班人力成本影响的量化结果.     

FUZZY MULTI-LEVEL WAREHOUSE LAYOUT PROBLEM： NEW MODEL AND ALGORITHM

1. Introduction As we know, in most manufactory, above all in large-scale manufactory, warehouse operation is an important part of a manufacturer's material handling operation. Effective warehouse planning can not only reduce material handling cost but also increase productivity. Hence, it is very important for the manufacturer to make the best plan to manage the warehouse. The warehouse layout problem concerns how to place different items into the warehouse so that people resources, equipment…     

New approach to multiple attribute decision making with interval numbers

In an ambiguous decision domain, the evaluation values of alternatives against attributes would be interval numbers because of the inherent, uncertain property of the problems. By using a number of linear programming models, Bryson and Mobolurin propose an approach to compute attribute weights and overall values of the alternatives in the form of interval numbers. The intervals of the overall values of alternatives are then transformed into points or crisp values for comparisons among the alternatives. However, the attribute weights are different because of the use of linear programming models in Bryson and Mobolurin＇s approach. Thus, the alternatives are not comparable because different attribute weights are employed to calculate the overall values of the alternatives. A new approach is proposed to overcome the drawbacks of Bryson and Mobolurin＇s approach. By transforming the decision matrix with intervals into the one with crisp values, a new linear programming model is proposed, to calculate the attribute weights for conducting alternative ranking.