用专家系统方法建立线性规划模型

线性规划是管理决策领域中常用的基本工具之一,我们开发了一个建立线性规划模型的专家系统原型LPES。该系统用户界面友好,面向实际生产和商业规划领域,采用规则-框架相结合的复合知识表示形式,实现了数值计算与符号处理的有机结合。本文着重介绍了其知识库系统并通过一个例子简要说明了模型综合的思想。     

一种求解整数-非线性规划问题的演化算法

混合整数非线性规划问题为一类富有挑战性的难解问题。本文设计一个混合演化算法求解混合整数非线性规划问题，对于不同变量分别使用二进制和实数编码策略，将约束优化问题转换为多目标优化问题。数值实验验证了算法的有效性、稳健性和通用性。     

面向企业最优生产计划的线性规划广义逆优化模型

将依据互补最优性条件探讨面向企业最优生产计划的线性规划,如何通过调整其产品成本系数、资源消耗系数和资源拥有量等参数,使某些非可行解成为最优解的广义逆优化问题的数学模型.该问题具有重要应用价值:可以解决采用常规求解方法或启发式算法制定企业最优生产计划时,对资源约束进行刚性处理所导致的经常因生产能力不足使企业不能及时响应市场需求的问题,使企业的整体优化和具体业务流程再造相协调.     

求取舰炮对抗最佳攻击阵位的非线性规划方法

将Lanchester方程应用于舰炮对海攻击作战 ,给出了一个平均意义下选择最优舰炮攻击阵位的数学模型。该模型考虑了整个作战动态过程中双方在任意时刻受损的情况及剩余的射击能力。模型计算结果可为作战决策提供参考。     

线性规划模型减少约束时的灵敏度分析

讨论了线性规划模型在减少约束时的灵敏度的分析问题，给出了一个简明有效的方法步骤。     

线性规划模型建模和分析管理

本文采用标识集将线性规划模型的代数形式与其自然语言的模型文档统一在同一框架,建立标识线性规划模型,除去标识模型的代数成份,形成线性规划模型的模型文档.决策人员可以其熟悉的专业术语通过交互建模,根据模型构造规则对输入文档信息进行语法检查,完成模型文档相关信息的输入,并通过对模型文档的约束条件和目标进行特化(specialize)和例化(instantiated),将模型文档生成线性规划模型的标准形式或算法约定的格式.模型构造规则统一了标识数学规划模型与关系数据库框架,并集成了模型管理、模型结构分析、模型数据分析、数据库管理等功能.     

估计Verhulst 模型中参数的线性规划方法及应用

估计灰色Verhulst模型中的参数通常采用最小二乘准则,而在模型精度检验时又经常采用平均相对误差.本文主要在平均相对误差达到最小准则或最大相对误差达到最小准则下,阐明了Verhulst模型中参数估计问题可转化为线性规划问题,可以利用线性规划方法估计Verhulst模型中的参数.实际应用表明本文的方法是可行的且有效的,比传统方法预测精度高.     

线性规划中影子价格的"非唯一性"

针对线性规划对偶问题最优解的非单一性,从影子价格与会计价格之间的区别、影子价格机会成本定义与边际定义的区别、组合影子价格与单一影子价格的区别三个方面解释线性规划中影子价格的＂非唯一性＂.     

基于基因表达式编程的非线性系统辨识研究

提出了一种利用基因表达式编程进行非线性系统辨识的新方法,引入了可变染色体和可变终端符集,提出了新的个体的生成机制及相应进化操作符,克服了利用遗传编程进行非线性系统辨识的不足,降低了算法对参数的依赖性,能够在相同的参数设置下进行各种非线性NARMAX模型辨识.对于适应度的定义,综合考虑模型的精确性和复杂性因素,使辨识模型能够在精确性和复杂性之间取得平衡.仿真结果表明,这种方式可以快速准确的获取非线性模型.     

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。     

非线性系统辨识的一种泛函网络方法

泛函网络是最近提出的一种对神经网络的有效推广.与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,而不仅仅是Sigmoidal函数,并且在各个处理单元之间没有权值.提出了一种基于泛函网络的非线性系统的辨识方法,而网络参数利用梯度下降方法来进行学习.计算机仿真结果表明,这种辨识方法具有较快的收敛速度和良好的性能.     

气动系数模型辨识的逐步回归法

本文论述了逐步回归法在气动参数模型辨识中的具体应用，描述了该法的应用前景及误差分析。     

具有惩罚因子的模糊资源约束非线性规划问题的模型与方法

建立了一类连续型具有惩罚因子的模糊资源约束非线性规划问题的非对称模型ＰＮＬＰ－ＰＣ。基于模糊最优解集和最优决策集,提出了求解ＦＮＬＰ－ＰＣ模型的精确最优解和满意解的方法,并对一个实例进行了分析。     

非线性规划问题求解的遗传算法设计与实现

针对一般非线性规划 (NonlinearProgrammingProblem ,NPP)问题 ,采用遗传算法思想设计了通用求解算法 ,并用MATLAB语言实现 ,该软件可广泛运用于求解各种NPP问题。实例表明 ,该算法具有较高的计算效率。     

混流生产线平衡的动态规划及启发式方法

本文利用多级存贮和多级持有成本概念以及连贯排序特性,将混流装配系统转化为一个序列系统,并提出了可以使包括劳动力成本、存贮成本以及装卸成本在内的总成本极小化的计算方法。最后,通过运算结果证明了所提算法应用于混流线设计的有效性。     

格形滤波器在ARMA模型辨识中的应用

本文总结了近年来发展的ARMA模型格形辨识算法。基于运用格形滤波器的特性来获得ARMA模型格形辨识算法的思路,着重分析了三种典型算法及其性能,给出了稳定判据,最后指出了今后的发展方向。     

Optimal Budget Spending for Software Testing under the Condition of Nonlinear Constraint

Software testing is a very important phase of the software development process. It is a very difficult job for a software manager to allocate optimally the financial budget to a software project during testing. In this paper the problem of optimal allocation of the software testing cost is studied. There exist several models focused on the development of software costs measuring the number of software errors remaining in the software during testing. The purpose of this paper is     

尺度核支持向量回归的非线性系统辨识

提出一种新的尺度核支持向量回归方法,并应用于非线性系统辨识问题。通过线性规划技术和采用尺度函数作为核函数来实现支持向量回归模型。该支持向量回归的核函数不必满足Mercer条件,为实际应用更广泛地选择尺度核提供更大的灵活性。仿真实验结果表明该尺度核支持向量回归方法可以成为非线性系统辨识的有力工具。