基于均衡原理的定位-运输路线安排问题模型及求解算法

提出了物流配送均衡原理,构造了基于物流配送均衡原理的定位-运输路线安排问题的双层规划模型.运用Frank-Wolfe算法求解物流配送均衡模型,采用改进的禁忌算法优化选址问题和车辆路径问题,并通过双层规划模型将选址和车辆路径问题进行有机结合.应用提出的模型和算法求解了多个算例,并选取了其中一个算例试验结果进行分析.分析表明,基于均衡原理的双层规划模型和算法能够有效的求得定位-运输问题的优化解,是解决定位-运输问题的有效方法.     

一类分散多目标决策问题的模型及交互式决策方法

本文建立了一类适用范围更广泛的分散多目标决策问题的模型，基于该多目标问题的非劣解与加权增广切比雪夫范数优化问题的解之间的关系，提出了一种求解它的交互式决策方法，了求解加权增广切比雪夫范数优化问题的随机全局优化方法，示例的仿真结果表明该决策方法是实用有效的。     

D运输问题

提出一类要求货物尽量在某一给定时间以前如数运抵目的地的运输问题。这是一类含离散目标约束的目标规划问题，我们把它称为D运输问题。建立D运输问题的数学模型，引入可实施解、最优解、解对预警时间的偏差等概念，给出D运输问题的求解方法和一个计算例子。     

基于仿真的武器-目标分配问题求解方法

武器-目标分配问题是一种NP问题.分析了武器-目标分配问题的特点,把武器-目标分配问题转化为加权运输问题,把不同权系数下运输问题的精确解作为原问题的近似解,权系数不同时运输问题的解对应原问题的目标函数值不同,可把武器-目标分配问题的目标函数看作权系数的函数.采用仿真方法产生权系数,计算相应运输问题的解及其对应的武器-目标分配问题的目标函数值,进行迭代搜索,逐步改进武器-目标分配问题的解,得到较好的近似解.实验结果表明:提出的仿真方法计算所得解的质量较高,是求解武器-目标分配问题的一种有效方法.     

求解多目标运输问题的一种目标协调优化方法

针对多目标运输问题往往存在各目标间协调性差或冲突发生的现象,提出一种求解多目标运输问题的目标协调优化方法.以各目标做出一定的让步为切入点,通过寻求最小让步对各个目标进行协调,将多目标运输问题简化为单目标的线性规划模型.引入让步解、满意解等概念,给出了方法的求解步骤.最后,以实例验证了方法的有效性.     

求解折扣运输问题的遗传算法

将基于运输量提供运输费用折扣的情况推广至运输问题.对求解折扣运输问题的遗传算法进行了讨论,提出了一种生成随机可行解的方法以及两种能够保持可行性的遗传算子,并用数值例子说明了算法的有效性.     

一种求解多目标决策问题的交互式改善方向法

本文基于改善方向建立了求解多目标决策问题的非劣势解的改善方向法，进而提出了考虑决策偏好结构的交互式改善方向法，并且证明了方法的收敛性，验证了方法的有效性。     

多工艺路线CLSP问题及其混合粒子群算法

考虑多工艺路线且库容受限的能力批量计划问题。针对该问题建立了通用数学模型，提出了基于实数编码的混合粒子群优化算法：采用混合方法生成初始种群，借鉴库仑定律指导粒子的寻优方向，在种群选代时结合特定邻域搜索算法以获得更符合问题实际要求的解。最后通过计算实例验证了算法的有效性。     

变结构交互式多模型滤波和平滑算法

针对机动目标跟踪问题，提出了一种变结构交互式多模型滤波和平滑算法。首先，对多模型滤波和平滑问题进行了简单描述，并给出了前向交互式多模型滤波和后向交互式多模型平滑的数学模型；然后，建立了变结构交互式多模型算法的精确模型，模型子集之间并行独立运行，通过选取概率最高的模型子集的状态估计作为最终的估计结果；最后，对变结构交互式多模型算法的滤波数据进行平滑处理，得到了变结构交互式多模型滤波和平滑算法。所提算法将前向滤波和后向平滑相结合，提高了目标跟踪精度。仿真结果表明，变结构交互式多模型滤波和平滑算法的跟踪效果优于其他方法。     

一种寻求退化型运输问题最优解方法研究

文献[3]和文献[4]都对运输问题最优解的改进作了讨论,但对退化型运输问题是否存在最优解却作了回避.对于出现退化情形而又无法用位势法或闭回路法调优的运输问题,给出了一种寻求最优方案的方法--零数字格转移定理.该定理不仅为退化型运输问题的处理提供了理论基础,而且也为这类特殊的运输问题提供了一种简便可行的表上作业求解方法.