数学优化模型中分枝定界法的研究

一些NP完全问题已有了在实际应用时值得一试的求解算法．本文通过对分枝定界法的进一步分析，采用这种算法，开展数学建模中最优化问题案例的研究．在求解“指派问题”等NP问题上提出分枝定界法的改良思路．     

用混合算法求解Flow shop调度问题

研究了流程工业中的Flow shop调度问题,针对免疫算法的随机性和不确定性,结合分枝定界方法的特点,提出了一种基于免疫算法和分枝定界方法的混合调度算法,仿真结果表明该算法不仅能有效解决调度问题,而且提高了搜索效率。     

混合整数分式多目标规划及其在企业计划管理中的应用

本文将修正的Dakin分枝定界法用于求解带有线性分式目标的混合整数多目标规划问题,提出了“弹性约束”的概念及其处理方法和交互型分枝定界的两步算法,并将其应用于实际问题中。     

目标函数为加权完成时间和的单机维护调度问题研究

讨论了带有可控性维护的单机调度问题,目标是实现工件加权完成时间和的最小化．此问题是强 NP难的,因此给出了三个启发式算法和一个分枝定界算法,并通过实验对这些算法进行评价．实验结果表明其中的两个启发式算法(WSPT算法和综合算法)能得到比较好的近似最优解,分枝定界算法对小规模(n≤10)的问题很容易得到最优解．     

单机排序问题1|r_j|L_(max)的分枝定界算法

给出了单机排序问题 1 |rj|Lmax的分枝定界算法     

整数规划算法效率研究

通过对整数规划问题的算法Groebner基和分枝定界法的求解过程分析比较,以同样整数规划问题实例,采用数学软件Maple,用Groebner基方法和分枝定界法分别进行了求解,对求解的的效率进行了比较,并对影响效率的原因进行了讨论.     

单机排序问题1｜rj｜Lmax的分枝定界算法

给出了单机排序问题1|rj|Lmax的分枝定界算法。     

战斗机双机最优编组的一种分枝定界解法

通过对战斗机双机编队的分析，提出了一类最优组合问题的数学模型，并利用分枝定界思想构造了解决这类问题的算法。     

CLSP问题的分枝定价算法

提出了一种新的算法 分枝定价(Branch and Price)算法解经典CLSP,带有能力约束的单级多项动态批量问题(Thecapacitatedsingle level,multi item,dynamiclot sizingproblem)·CLSP问题有广泛工业背景,而且已被证明为NP Hard问题,它的目标是最小化总的装设(set up)费用和库存费用之和在所考虑的时间范围(horizon)内,并且满足给定约束条件·分枝定价算法是一种广义分枝定界(branch and bound)算法,它允许应用列生成(columngeneration)过程于整个分枝定界树·详细描述了该算法的实现,...     

带有二次约束的二次规划问题的一个收缩分枝定界算法

通过解线性规划问题，寻找包含原问题可行域的超矩形，利用剖分技术对这个超矩形进行分枝和收缩以减少算法的迭代次数，从而用线性规划松弛方法来确定原问题在每个小超矩形上的最优值的下界，提出一种新的带有二次约束的二次规划问题的收缩分枝定界算法，并证明了该算法是收敛的．     

带时窗回程取货的车辆路径问题的算法

车辆路径问题如果考虑回程取货过程就可以在送货的过程中先后完成取货任务,比传统不考虑回程过程的问题更有实用性,基于此对传统问题进行了改进,不限制车辆的取送货顺序,而是设计了相应参数,避免了货物的重新排列·在确定目标时,综合考虑车辆运行成本、人员等待成本及服务成本等因素,实现目标解的真正可行·最后,根据此问题的特点,设计了先通过分枝定界法及遗传算法确定可行路线,再运用整数规划方法求解的算法,并以实例说明了算法的有效性·     

半开放式的多车场移动充电车路径优化

为解决移动充电平台投入运营成本高的问题,考虑应急服务点时间窗、流量平衡及充电车里程限制等约束,建立包括移动充电车为应急服务点提供充电服务的车辆启动成本、行驶成本和违反应急服务点的时间窗惩罚成本三者总和最小的混合整数非线性规划模型,通过分支定界法和遗传算法研究了半开放式的多车场移动充电车路径优化问题。结果表明：对半开放式的多车场移动充电车路径优化问题进行10次求解,GAP均值为1.22%,说明遗传算法具有良好的稳定性;与单车场独立服务模式对比分析,半开放式多车场联合服务可为移动充电车提供更多路径选择,减少充电车行驶里程,降低平台运营成本;对比顾客点集中分布情形,在顾客点随机分布和混合分布情形下,移动充电平台的成本节约效果更为显著。     

带一个反凸约束的凸规划问题

讨论带一个反凸约束的凸规划问题－ 给出了整体最优解的特性，利用此特性借助分枝定界方法，构造出求该问题整体最优解的算法，并进行了收敛性分析－     

遗传算法在立体图象匹配中的应用

基于传统立体图象匹配技术,提出了一种新的使用遗传算法的特征匹配方法．实验中,采用了两种特征提取算法,以适应不同图象要求．实验用图包括自然景物图和人工合成图．此外,用ＢｒａｎｃｈＡｎｄＢｏｕｎｄ算法得出比较结果．实验结果表明,遗传算法有好的匹配正确率和收敛速度,具有鲁棒性,适合立体图象匹配．     

非线性多用户检测技术

多用户检测技术是移动通信技术中的一个关键技术,非线性多用户检测技术是其中一个重要的分支。免疫算法,遗传算法和神经网络是人工智能的三大信息科学,是智能控制领域的三个重要的基础工具,将其有机的结合起来可以解决许多组合优化问题。     

管网改造布局和参数的交互式整体优化方法

本文建立了供水管网改造布局和参数优化设计问题的数学模型.利用交互式的思想和分枝-定界法的基本原理,提出了一种求解该问题的交互式整体优化方法.仿真结果表明该方法对解决我国管网改造的设计问题是有效的.     

高压配电变电站的优化规划

旨在提出一种工程上实用的求解高压配电变电站优化规划问题的方法．该方法将高压配电变电站优化规划问题分为平面定位和组合优化两个子问题．交替定位-分配（ALA）法已被广泛用于求解平面定位问题，但其所得解往往依赖于初始位置的选择，针对此情况做出了改进，明显地提高了解的质量，针对组合优化子问题的非凸非凹性，采用分支定界法，以求得或接近全局最优解．同时，为提高分支定界法的效率，利用启发式规则剪去产生最优解可能性很小的分支．算例表明，该方法可以求得工程上的满意解，并且计算速度快，是求解高压配电变电站优化规划问题的有效方法。     

一种基于递归技术的一维下料算法

用递归技术进行排样,并将排样方式与线性规划相结合,提出一种基于递归技术的一维下料算法.该算法通过约束一个排样方式中所含毛坯种数,达到减少开堆数的目的,利用上界技术来减少计算时间.该算法可以大幅缩短计算时间,在材料利用率基本不下降的情况下,可以明显减少最大开堆数.     

一种求车流组织优化方案的启发式算法

车流组织问题不仅是经营性运输公司和大型企业运输部门的一项日常性的基础工作,而且公共服务领域的许多问题也与此有关。由于此类组合优化问题是"NP-hard"的,并且在制定行车方案时需要考虑的变量很多,因此只能采用启发式方法求解。本文运用集分割模型,在车辆装载量既定的情况下,首先将问题简化为多TSP问题,再运用分枝定界法求出各TSP问题的巡回路线。