随机需求与随机生产环境下的综合能力规划研究

为研究随机因素对一般制造企业能力扩张决策的影响,考虑市场需求的随机性和生产作业消耗的随机性,基于能力规划模型的一般形式构建了随机市场需求和随机生产环境下的能力规划模型.通过机会约束规划方法,找到了随机生产能力约束的确定性等价类,同时,使用随机线性约束的二阶段求解方法,建立了随机需求约束的确定性等价模型,以随机环境下期望成本最小为决策目标,得到了随机能力规划问题的确定性等价形式.建立了使用遗传算法搜索能力调整变量,而使用原始-对偶方法求解产品组合决策二次约束规划的算法结构.通过算例证明了模型和算法的有效性.     

基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

混沌遗传算法及其应用

本文利用混沌运动的遍历性,提出了一种求解优化问题的混沌遗传算法（Chaos Genetic Algorithm, 简称CGA）,该算法的基本思想是把混沌变量加载于遗传算法的变量群体中,利用混沌变量对子代群体进行微小扰动并随着搜索过程的进行逐渐调整扰动幅度。研究结果表明,该方法效果显著,明显提高了优化计算效率。     

摩擦市场下加权极大-极小随机模糊投资组合模型及实证

考虑投资者面临证券市场随机和模糊的双重不确定性，把证券收益率视为随机模糊变量. 根据前景理论建立符合投资者心理特征的期望收益和目标概率隶属度函数，构建目标权重不等的加权极大- 极小随机模糊投资组合模型. 在含有交易费用和最小交易单位约束的摩擦市场环境下，利用改进动态邻居粒子群算法求解投资组合问题. 采用实证方法把市场分为上升和下降两个阶段，研究模型的表现. 结果表明： 加权极大- 极小随机模糊投资组合模型的收益率优于均值-方差投资组合模型； 利用加权极大- 极小随机模糊投资组合模型能够满足不同风险态度投资者的需求，构建与投资者风险态度一致的投资组合.     

存在银行贷款的模糊资金预算机会约束模型

讨论了企业运用自有资金及银行贷款进行投资时的资金预算问题.与以往的研究不同,假设投资支出、项目年收益以及金融机构贷款都为模糊变量,给出了两种基于模糊变量可信性测度的机会约束项目优选模型,并设计了基于模糊模拟的遗传算法,给出了模型问题的一般求解方法.提供了两个数值例子,用以说明建模思想和算法的有效性.     

组合投资双目标概率准则模型及TSⅡ算法求解

考虑到我国证券交易过程中许多限制性的规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了概率准则组合投资的收益-损失风险双目标整数规划模型.通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,结合禁忌算法,设计禁忌模拟混合智能优化算法TSⅡ,进行概率准则模型求解.分层抽样保证抽样遍布搜索空间,有效刻画收益分布的"高峰厚尾",避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的较强依赖性.算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强禁忌算法的并行处理能力,提高了寻优效率与精度.最后,给出一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿.     

一类混合机会约束整数规划模型及其应用

提出并建立了一类混合机会约束整数规划模型,该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术,给出了求解该机会约束整数规划模型的遗传算法。针对一类生产计划问题,在模糊和随机两类不确定因素同时并存的情况下,分析建模和数值求解,结果说明了模型和算法的适用性和有效性。     

基于Monte Carlo 模拟和VaR 约束的银行资产组合优化模型

在Monte Carlo模拟和CreditMetrics方法的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规约束和经营管理约束为条件,建立了基于Monte Carlo模拟和VaR约束的银行资产负债管理优化模型.其特点一是利用Monte Carlo模拟预测出贷款期限内各年度的收益率及标准差,将其平均值作为该项贷款总体的年平均收益率及其标准差,从而考虑了各项贷款期限不同的因素,可以对不同期限贷款的收益率进行同等的比较,在总体上对信用风险的不确定性有了较可靠的把握.二是利用VaR技术建立约束条件,使贷款配给的风险限定在银行的承受能力和贷款准备金的范围之内.三是直接利用各企业贷款收益率的历史数据求解各贷款之间的收益率相关系数,进而求解资产组合的方差,而不是利用企业资产的相关系数求解,更直接反映了贷款收益率之间的相关性.四是运用资产负债管理比率建立约束条件,通过巴塞尔协议内容和众多国际惯例的法律、法规和经营管理约束控制流动性风险,使贷款的分配决策满足行业监管和银行经营的实际要求.     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

组合投资双目标概率准则模型及TSII算法求解

考虑到我国证券交易过程中许多限制性的规定及现实投资者并非完全理性的决策行为,给出了概率准则组合投资的收益-损失风险双目标整数规划模型。通过证券收益经验分布,应用分层抽样的随机模拟,结合禁忌算法,设计禁忌模拟混合智能优化算法TSII,进行概率准则模型求解。分层抽样保证抽样遍布搜索空间,有效刻画收益分布的“高峰厚尾”,避免禁忌搜索路径往返重复,克服禁忌搜索对初始解的较强依赖性。算法同时使用禁忌表与希望表,将分散搜索与集中搜索相结合,增强禁忌算法的并行处理能力,提高了寻优效率与精度。最后,给出一个投资组合实证分析算例的收益-损失风险有效前沿。