模糊优化问题中最优水平值的灰色综合评判方法

模糊优化问题的基本解法是根据最优水平截集的概念,将模糊优化转化为常规优化,再用常规优化方法求解,这种解法的关键是确定最优水平值．本文基于灰色理论,提出了模糊优化问题中最优水平值的灰色多层次综合评判模型,克服了一般综合评判法常常丢失信息的不足．实例表明,该模型计算简便、科学合理、可信性强,是确定模糊优化问题中最优水平值的一条新途.     

用鱼群算法求解石油运输系统多级站定位优化问题

建立了石油运输系统多级站定位优化大规模非线性MIP模型.由于该模型用传统方法求解相当困难,应用改进的鱼群算法对该模型进行了求解.在解算过程中,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型,使求解过程在基于二进制环境高速运算成为可能;用人工鱼体能累计和消耗程度来调度其行为;用海明距离度量个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.应用结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

多种资源在多项目间分配的两层决策方法

分析多种资源在多个项目间的最优分配问题，提出用两层决策方法建立该问题的数字模型。将遗传算法这种全局优化方法运用到最优解的搜索中，给出了具体的算法步骤。计算实例表明，本文建立的模型和提出的优化方法能有效地求解多种资源在多个项目间最优分配问题。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

一种基于代理模型引导采样的多目标优化方法

针对复杂的实际工程多目标优化问题,提出代理模型引—手采祥的多目标优化方法。通过自适应的加强径向基函数构造的代理模型寻找Pareto优化解集,从找到的解集中通过一定策略筛选出部分作为样本点加入到下代样本空间中,样本点随着迭代的进行越来越靠近全局Pareto最优解集。从当前所有样本点中获得Pareto解,并根据其分布情况作为收敛条件。该方法中代理模型仅仅用来引导采样,也不需要反复计算大量样本点验证代理模型的精度,得到的解都被实／承模型验证过。在雌利害目标测试函数中体现了精度和效率。最后成功应用于薄板冲压成形变压边力优化中,表明了具有解决多目标实际工程优化问题的能力。     

求解一类组合优化问题的混沌搜索法

把混沌引入各种传统的优化计算模型中以避免系统落入局部最优陷阱 ,是一种行之有效的方法 .本文提出一种利用混沌搜索一类组合优化问题最优解的模型 ,并对其进行了理论分析和数值模拟 .与混沌神经网络模型相比 ,本模型避免了模型参数选择的难题 ,具有实现方便 ,寻优效果好的优点 ,为解决一类组合优化问题提供了新途径.     

基于状态空间分割的两部件系统机会维修优化

针对"硬失效"故障的两部件串联系统,制定了周期性视情预防更换、机会更换和故障更换相结合的维修策略,提出了劣化状态空间分割方法以分析机会维修模型中系统的各种维修组合的维修概率,并给出了系统稳态联合概率密度的数值近似求解方法.应用该方法建立了基于半更新过程理论的系统长期平均费用率模型,求解最优维修策略对应的检测周期、机会和预防维修阈值.数值实验表明了劣化状态空间分割法和费用率模型的正确性和有效性,分析了优化结果对各种费用参数的灵敏程度.     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点，提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法，得到了问题的最优解或近似最优解，同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行，结果证明了该模型的有效性，且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.     

模糊需求下的单货源多设施Weber问题

在设施选址中,客户的需求往往是不确定的,用模糊变量来描述不确定需求更能真实地模拟出决策过程。在模糊可信性理论的基础上,建立了基于模糊需求的单货源多设施Weber问题优化模型,并结合改进的重心法(ALA)与两阶段优化算法,设计了一种新的混合启发式算法。该算法建立了客户的优先级,通过不断更新设施容量和设施位置来实现对客户分配,为了防止陷入局部最优,首先利用改进的重心法来优化初始选址位置(实质上是局部优化),然后用PSO算法进行全局优化。对小规模的问题,分别采用精确算法和本文提出的启发式算法求解,发现算法是有效的,并且具有良好的性能。将该模型和启发式算法应用到大牛地气田污水处理厂选址中,当客户为58,设施个数为6,种群大小为40时,该算法在375代左右收敛,年污水配送费用从360万元减少到312万元。该模型和算法对于进一步补充和完善设施选址模型具有重要意义,在现实中对于不确定需求决策具有一定的应用价值。     

多分厂、多机型纺织企业生产计划模型及优化算法

本文提出了可用于具有多分厂、多机型的纺织企业的生产计划模型。该模型实质上是一个大型混合整数规划问题。文中对这类实际上无法在微机上求取最优解的模型,提出了一种将专家系统方法和线性规划方法结合起来的求取模型近似最优解的优化算法。模型及算法已在微机上实现,并在实际使用中取得良好效果。