风险企业经理的最优解聘时机模型

经理是风险企业的舵手，确定对其的最优激励政策和最优解聘时机对风险企业的经营乃至风险投资业的发展具有重要影响．文章运用动态规划方法，在确定对风险企业经理的最优激励政策的基础上，提出了最优激励政策下经理的最优解聘时机模型，并进行仿真分忻，将为风险投资家合理使用管理人才提供理论参考。     

多目标多阶段最优化决策方法及软件开发

一、引言 文献[1]针对一定实际问题探讨了多目标多阶段最优化决策方法。[1]中提出了“可行状态点”、“可行边”及“可行策略”的概念和定义;给出了在给定约束目标下(例如工期约束条件)判别网络中各可行点、可行边和可行策略的三个充要条件;并应用动态规划方法,根据最终优化目标(例如总工时费用目标)确定出方案最优策略(网络最优路径),即多目标多阶段问题的最优决策方案。文献[1]给出的理论和方法适用于处理实际中存在的一类或几类多目标多阶段问题的优化决策(例如[1]中给出的     

基于批量折扣和支付时间折扣的多物品多阶段联合订购模型

假定系统运行在有限计划期的前提下,考虑了基于3种不同形式批量折扣及支付时间折扣的多物品多阶段联合订购问题.给出了在有限计划期内每个阶段寻求多种物品最优订购批量和最佳滞后(或提前)支付货款时间的算法.并针对基本订购费用为零时,提出了一个基于动态规划方法寻求多种物品最优订购策略的更有效算法,分析了基本订购费用取不同值和供货商提供不同批量折扣方式对销售商最优订购策略和总利润的影响.最后,利用数字实例说明模型的求解过程.     

地地弹道导弹研制方案综合评价决策模型

针对地地弹道导弹武器系统方案阶段进行方案决策的需求，在建立方案评价目标体系的基础上，分别建立了单目标准则下的效能评价模型、费用评价模型、风险评价模型以及综合考虑多个因素的多目标综合评价决策模型，以实现地地弹道导弹武器系统在方案阶段对系统效能、费用、研制周期和风险四个方面进行全面分析和综合评估，为使用方进行方案论证和方案评审提供定量分析的依据。     

基于解聘补偿的双边道德风险缓解机制

建立基于解聘补偿的委托代理模型，研究了在初始契约中引入解聘补偿后委托代理双方的最优决策，展开分析了影响委托人解聘倾向和代理人努力程度的各种因素。研究结果表明：在初始契约中写进解聘补偿可有效缓解委托代理双方的道德风险。     

一种基于区间数多指标信息的FCM聚类算法

针对一类具有不确定性区间数多指标信息的聚类分析问题，基于传统的数值信息FCM(fuzzy c-means)聚类算法，提出了一种新的聚类分析算法．首先描述了具有区间数多指标信息的聚类分析问题，其次提出并证明了基于区间数多指标信息的关于最优划分和最优聚类中心确定的两个定理．然后根据提出的两个定理，进一步给出了基于区间数信息的FCM聚类算法的迭代步骤．最后，通过一个算例说明了给出的聚类算法．     

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.     

地区分销系统的成本优化模型及应用

研究需求不确定下由一个地区分销中心和多个零售商组成的地区分销系统，系统中地区分销中心和多个零售商都采用周期检查的最大库存水平策略(order-up-to Level policy)．首先，生成了最终顾客的不确定需求数据．然后，分别给出了有限计划水平内地区分销中心和各个零售商的成本模型，在此基础上建立了地区分销系统的独立决策优化模型和联合决策优化模型，并给出了这两类模型的求解方法．最后，通过算例表明，该地区分销系统存在“第一最优”(first-best)解，即零售商所做出的最优决策从整个地区分销系统的角度看也是最优的。     

基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化

进度计划的稳定性对不确定环境下项目的顺利实施具有重要影响。从活动自由时差效用函数的新视角度量调度方案的鲁棒性,进而,同时考虑项目工期和鲁棒性两个目标函数,构建了基于时差效用的双目标资源约束型鲁棒性项目调度优化模型(BORRCPSP)。针对模型的NP-hard和多目标组合优化特征,设计一种调整的快速非支配性排序多目标遗传进化算法(NSGA-II)求解模型。基于PSPLIB中的480个标准算例进行大规模数值仿真测试。采用获得Pareto最优解集合的算例比率、与最优工期的偏差以及Pareto最优解集合的规模和计算时间作为4个评价指标,实验数据的统计结果验证了BORRCPSP模型和调整的NSGA-II算法的有效性。结论表明,BORRCPSP的Pareto最优解集合可以给项目经理综合考虑项目工期和进度计划的稳定性提供定量化决策依据。     

两阶段非线性0-1目标规划模型及在数据库超宽智能打印中的应用

本文从实际工作中提出一种新的特殊的优化问题,即所谓的两阶段非线性０－１目标规划问题．研究了建模、算法和若干性质,并提出了一种新的算法,可以一次求出全部的可行解及最优解     

基于生长的等级人才系统的宏观分析

本文采用定量的模型化技术和定性的经验知识相结合的方法，基于内部生长特性，对复杂的等级人才系统进行了宏观研究，建立了系统模型，分析了人才结构的熵特性，并开发了一个实用的等级人才预测规划辅助决策系统．     

基于改进A*算法的飞行器三维航迹规划算法

提出了改进A*算法并应用于飞行器航迹规划,该算法把地形平滑技术融合到路径搜索的过程中,使平滑处理只需满足路径选择方向的飞行坡度要求和飞行器过载限制,得到的最优航迹更加贴近地形。在相同的条件下对改进A*算法和传统算法进行仿真比较,传统算法需要35 s左右收敛得到优化航迹并且代价函数为32.15;改进算法能在24 s内找到代价函数最优的飞行器三维航迹且代价函数为28.26,仿真结果表明改进A*算法在收敛速度和最优路径代价函数结果都明显优于传统算法,是一种有效的三维航路规划方法。     

考虑技术突破与技术升级的能力规划问题研究

技术进步与市场需求不确定性,都是制造业能力规划问题需要面对的最重要因素.以往研究仅考虑技术突破而没有考虑技术升级,较多考虑能力扩张而较少考虑能力更替,本文首次提出了一种同时考虑技术突破和升级的设备采购与替换的集成能力规划模型.在需求和技术进步双源不确定性条件下,采用Scenario方法建立了多计划期能力规划的集成决策模型,探求能力扩张、替换、维护的期望总成本最低.面对该决策问题所建立的非线性混合整数规划模型,本文为该NP complete问题设计了一种基于遗传算法框架的启发式求解算法,即通过增加变换操作的方法将该问题转换为可以随机进化求解扩张方案最优化求解替换方案的一个等价问题.在种群初始化过程中采取仅选择能力扩张决策进行染色体部分编码策略,然后用经典优化方法针对每个个体精确求解最优能力替换决策,将扩张和替换整体成本作为个体适应度参与个体评价与种群进化.实验结果表明,技术升级在不同需求变化情景下都可以有效降低能力规划的成本,且本文提出的启发式算法对于求解此类规划问题具有很好的收敛稳定性和性能稳定性.     

Resource Planning and Allocation Problem Under Uncertain Environment

This paper generalizes the classic resource allocation problem to the resource planning and allocation problem, in which the resource itself is a decision variable and the cost of each activity is uncertain when the resource is determined. The authors formulate this problem as a two-stage stochastic programming. The authors first propose an efficient algorithm for the case with finite states.Then, a sudgradient method is proposed for the general case and it is shown that the simple algorithm for the unique state case can be used to compute the subgradient of the objective function. Numerical experiments are conducted to show the effectiveness of the model.     

多Open-Shop生产线协调生产计划的模型及仿真

研究了一类带有限缓冲区的上游多Open-Shop生产线协调生产计划问题,建立了上下游生产线产品关联结构,并以此为研究对象,得到了成本最低生产计划模型。通常该类模型是非线性的且维数很大,给求解带来了困难。考虑到下游装配线的生产情况,提出一种不考虑主成品的模型简化方法,并采用遗传算法进行求解。该简化方法可以大大减少模型维数,提高求解速度。仿真结果表明,建立的模型及采用的算法是合理的,模型简化方法是有效可行的。     

基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

分段优化RRT的无人机动态航迹规划算法

针对突发威胁,无人机重新规划局部航迹的问题,提出了分段优化快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的无人机动态航迹规划算法。首先利用分段优化RRT算法生成全局航迹,然后根据突发威胁的相关信息确定局部航迹的起点和终点,最后利用分段优化RRT算法生成局部航迹,绕过突发威胁并回到原航迹。实验结果表明算法运行时间和路径代价都降低了10%左右。对于动态航迹规划,该算法的鲁棒性与实时性较强。     

随机活动工期下基于总不确定成本的项目前摄性调度与反应性调度集成优化

从成本经济角度研究活动工期随机中断下前摄性调度与反应性调度在应对不确定因素干扰中的集成优化问题,目标是最小化项目计划与实施过程的总成本.构建以总成本最优为目标的前摄性与反应性调度集成优化模型;针对模型特征设计混合变邻域随机禁忌搜索启发式算法,并在ProGen生成的算例上进行全因子测试.结果表明:基于随机属性的混合启发式...     

基于细菌觅食算法的多异构无人机任务规划

针对多无人机任务规划问题, 以细菌觅食算法为基础, 融合遗传算法的交叉变异操作, 进行任务分配。为了提高算法的收敛能力, 动态自适应调节算法的游动步长、繁殖次数和迁徙概率。基于Lyapunov导航向量场和避障向量场构建融合向量场, 模拟真实静态和动态障碍物环境, 在任务分配阶段完成航迹规划; 基于合同网拍卖算法, 进行无人机坠毁后的任务重分配。仿真结果显示, 改进算法满足任务规划需求, 在考虑静态和动态障碍物的环境下, 能够高效的完成多异构无人机的任务分配以及重分配且总代价最小。