区间数线性规划问题的最优解

通过例子指出了前人定义的区间数线性规划问题最解存在的问题,引进了区间数线性规划问题的新的最优解,分别定义了区间数线性规划问题的保守可能解、保守必然解、冒进可能解和冒进必然解.定义的区间数线性规划问题的最优解可分别适合于保守型决策者、稳中求稳决策者和冒险型决策者的决策.主题调线性规划;决策分析;最优方案     

灰色DEA模型的白化解法

本文在杨印生等人提出灰色数据包络分析模型的基础上，针对灰线性规划的求解问题，探讨了白化以后最优值的变化情况，给出了白化固、白化规划等概念，利用将灰线性规划化为若干个一般线性规划的方法，较好地解决了灰线性规划求解中的困难，从而可以更细胞地分析决策单元效率。     

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．     

二层线性规划问题的遗传算法求解

对下层具有多个决策者的二层线性规划问题,提出了采用遗传算法结合线性规划方法进行求解的思想,并根据二层线性规划问题的具体特点,对遗传算法在编码、约束处理、下层问题无解处理、变异算子等方面进行了改进,最后以实例验证了算法的有效性。     

加速一类线性规划求解的标准化方式及对偶解恢复

求解线性规划问题一般采用单纯形算法,本文讨论可以加速线性规划求解的一种标准化方式,说明最优解的稳定性及最优对偶解的可恢复性,寻求加快线性规划问题求解进度的途径。     

制定农业漂移型线性规划给定漂移系数的互补法

提出了制定农业漂移型线性规划给定漂移系数的新方法——互补法,有效地解决了“可信度”不可信的问题。是对漂移型线性规划理论的补充和完善,对制定农业漂移型线性规划具有积极意义。     

信息不完全的Fuzzy群体多准则决策的规划方法

提出了一种准则权系数和决策者权系数信息都不完全,且决策者存在风险态度的Fuzzy群体多准则决策方法。该方法通过利用准则权系数的不完全信息构造各方案针对不同决策者的Fuzzy线性规划,利用Fuzzyα 截集和区间数的性质,将Fuzzy线性规划转化为线性规划,求解综合后的线性规划得到各方案针对不同决策者的评价模糊数。然后利用决策者的不完全信息构造Fuzzy线性规划,将Fuzzy线性规划转换成为一般线性规划问题,求解综合后的线性规划问题,得到方案的群体评价模糊数。对决策者的风险态度进行集成得到群体风险态度,利用模糊数的距离公式将群体风险态度与方案的群体评价模糊进行集成得到整个方案集的一个排序。对准则值是梯形模糊数的信息不完全的Fuzzy群体决策方法的实现过程进行了详细讨论。最后通过实例说明该方法的可行性和有效性。     

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.     

一种改进的多维偏好线性规划分析方法

本文对传统的多维偏好线性规划分析方法——LINMAP法进行改进,提出一种新的多维偏好线性规划分析方法。该方法运用加性加权法建立线性规划模型,同时引入任意小正数δ,使得评价结果更加符合于决策人偏好集。     

线性规划的“多反而少”现象及线性规划模型的改进

本文拓广了“多反而少”现象的含义, 得到了传统线性规划模型存在“多反而少”现象的充分必要条件, 建立了在解决实际线性规划问题时, 可避免“多反而少”现象的线性规划新模型。     

变量模糊的多目标模糊线性规划问题研究

本文利用定义模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的多目标模糊线性规划问题等价成一个多目标线性规划问题，然后进一步转换成两层多目标线性规划问题，大大地简化了原问题的求解。     

求解灰色双层线性规划模型的交互式模糊算法

通过提出灰色双层漂移型线性规划的概念和建立灰色双层漂移型线性规划模型,描述了具有灰色信息的递阶双层系统的决策问题;改进已有的交互式模糊算法,克服了模型求解的困难性和复杂性,将灰信息带入求解过程,使算法在求解灰色双层漂移型线性规划模型时简单、实用,最后通过算例证明提出的求解灰色双层漂移型线性规划模型的交互式模糊算法的简单性和实用性.     

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。     

求解线性规划问题的区间调节熵方法

为丰富线性规划问题的熵函数方法,提出了求解线性规划问题的区间调节熵方法。首先利用对偶理论将线性规划问题转化为极大极小问题,建立并讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶。其次,构造了求解线性规划问题的区间调节熵方法并证明了其收敛性,最后进行了大量的数值实验。实验结果表明该算法是可靠和有效的。     

变量模型的多目标模糊线性规划问题研究

本文利用定义模型数大小的偏序方法，将一类含模型变量的多目标模糊线性规划问题等价成一个多目标线性规划问题，然后进一步转换成两层多目标线性规划问题，大大地简化了原问题的求解。     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

灰色线性规划的Genocop算法求解

利用遗传算法的思想给出了线性规划的Genocop算法,进而针对灰色线性规划问题设计了灰色Genocop的求解程式,并使用Matlab语言开发了相应软件,给出了一个实例求解结果。大量运算结果表明,该算法对灰色线性规划问题求解非常有效。     

随机线性规划的α可靠度线性规划

在约束条件的右端和目标函数的系数为四种重要随机变量的情况下，利用对偶规划，将随机线性规划化成一定可靠度下的确定性线性规划模型，从而可以利用单纯形方法讨论并求出随机线性规划在一度可靠度下的可行解和最优解。     

灰色线性规划的Genocop算法求解

遗传算法求解线性规划问题特别是大型线性规划问题通常比常规求解方法有效得多,但如何求解灰色线性规划是一个值得探讨的课题,本文利用遗传算法的Genocop算法设计了灰色LP的求解程式,结果表明其求解效率很高.     

区间线性规划的标准型及其求解

定义区间线性规划的标准型，给出一种反映决策者满意度的区间数序关系，基于此将区间不等式约束转化为确定型约束；讨论区间等式约束的含义并将其化为确定型不等式约束。在此基础上将区间线性规划转化为一个确定型线性规划并进行求解。最后给出一个算例。