基于信息熵的公交线网优化方案余弦排序

针对公交线网优化方案的排序问题,在对公交线网的优化目标和约束条件进行量化处理的基础上,利用余弦公式,建立了公交线网优化方案的余弦排序模型。 该模型在定义指标线段和理想指标线段的基础上,通过对决策方案与理想方案中指标线段和理想指标线段之间夹角余弦值的大小比较,得到公交线网优化的最佳决策方案。应用结果表明该模型能够较好地反映城市公交线网的实际情况,解决优化目标的权重分配问题,是一种很有效的公交线网优化方案排序方法。     

多指标决策的最优线性分派法

多指标决策方法一直是系统工作者研究的课题。在定义正负理想方案的基础上 ,对方案进行贴近度单排序 ,然后综合所有指标求方案的排序频数。当排序频数无法给出方案的总体排序时 ,我们将其巧妙地转化为最优线性分派模型来处理 ,从而达到优化方案的目的 ,同时也为多决策问题提供了又一种可靠而又可行的决策方法。     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

生态农业县的产业结构优化

生态农业县建设要与农业和农村经济结构调整结合起来，与改善农业生产条件和生态环境结合起来。把绿色GDP理论、投入产出理论和线性规划理论结合起来，遵循因地制宜、定性与定量相结合的原则，建立了生态农业县的产业结构优化模型，来指导和促进生态农业县的建设。表2，参6。     

基于蚁群系统的工件排序问题的一种新算法

工件排序问题中如何使加工效率最高，一直是一个非常重要而且又非常困难的问题，特别是问题的规模很大时，目前各种算法计算就非常困难，有的甚至无法得到合理的方案，蚁群系统是近年来发展起来的解决组合优化问题的一种有效方法，根据工件排序问题的特点，建立了在不同种类的并行机上加工一批不同种类工件的优化数学模型，在蚁群算法的基础上对其进行改进，成功地把改进的蚁群算法用于工件排序问题的优化中，通过与其他算法的仿真比较，表明基于蚁群系统的算法是有效的，特别是问题规模很大时更显示其快较的收敛速度和较高的精度。     

基于兼容度和差异度的圈闭评价方案优化研究

以兼容度和差异度作为判断不同圈闭评价方法产生的评价方案优劣的依据,并提出了用于圈闭评价方案优化的方法,即兼容度极大化法和兼容度、差异度极大极小化法.在此基础上,结合传统圈闭评价方法和模型,建立了圈闭评价方案优化系统.与运用某一种方法计算出一组评价值然后排序的传统方法比较,该系统不仅能提供多个评价方案,还能提供从多个备择方案中产生优化方案的科学方法,更符合现代科学决策的要求.该系统已在我国某大油田成功应用.     

基于模糊灰色分析的方案排序及应用

本文应用系统分析方法，将设计方案的评选、产品性能的评估等问题，看成方案排序问题，并归结为模糊评估和灰色关联分析的两个过程，建立了方案排序的模糊加权关联度模型。实例计算表明本方法是可行的。     

模糊灰色关联排序方法及其应用

本文运用系统分析、模糊集理论和灰色关联分析，将设计方案的评选、产品性能的评估等问题，看成方案排序问题，并归结为模糊评估和灰色关联分析两个过程，建立了方案排序的模糊加权关联度模型。实例应用表明该方法是可行的。     

模糊灰色关联排序方法及其应用

本文运用系统分析、模糊集理论和灰色关联分析，将设计方案的评选、产品性能的评估等问题，归纳成方案排序问题，并划分为模糊评估和灰色关联分析两个过程，建立了方案排序的多工况模糊加权关联度模型．实例应用表明该方法是可行的．     

关键链项目调度模型及遗传算法求解

对项目管理的关键链方法(CCM)进行了研究.在资源受限项目调度问题(RCPSPs)模型的基础上,引入关键链方法,建立了关键链项目优化调度模型.提出了一种基于优先权的关键链计划生成方案,该方案根据任务优先权排序生成积极计划,定义项目唯一关键链.将输入缓冲区作为虚任务对项目计划进行二次调度,解决了在嵌入输入缓冲区时产生的资源冲突问题.设计了一种混合遗传算法寻找最优任务优先权排序,实现对CCM项目优化调度模型的求解.最后,通过大量的仿真测试验证了所提出的模型和算法的有效性.     

不同风险偏好下风险投资多目标决策模型及解法

建立风险投资的多目标决策模型，分别采用线性加权法、TOPSIS法和密切值法．对不同风险偏好下备选方案进行排序，再用平均值法对上述排序进行综合排序，从而避免单一方法的片面性，较为全面科学地得出最优方案。最后，用一个算例说明方法的可行性和有效性。     

基于线性分派法对公交线网优化方案排序

利用线性分派法研究了公交线网优化方案的排序问题.在给出公交线网的优化原则、约束条件以及优化目标的情况下,利用函数关系将它们量化处理.在定义正负理想方案的基础上,对决策方案进行贴近度单排列,并综合所有指标求决策方案排列频率次数的情况下,建立了公交线网优化方案的线性分派模型.然后,利用匈牙利算法对模型进行了求解,得到了最佳的优化方案.最后,对模型应用的结果表明,该方法有广泛的应用前景.     

基于BP网络和序优化方法的火控攻击方案寻优

火控攻击方案寻优是一个基于仿真的优化问题,针对传统优化方法计算量大而且耗时多的不足,运用序优化理论通过排序比较和目标软化等思想来缩小搜索空间、提高搜索效率。首先建立了以导弹目标截获概率为效能指标的方案评估精确模型,然后用拟合后的基于误差反向传播（back propagation, BP）算法的神经网络作为粗糙评估模型,最后运用序优化搜寻达到一定目标截获概率的较优火控攻击方案。算例分析表明,序优化方法能在确保以足够高的概率寻得足够好方案的同时,有效提高搜索效率。     

基于Orness测度的多阶段不确定语言信息优化集结

研究不确定情境下多阶段语言信息的集结问题. 建立了多阶段不确定语言信息集结的TOPSIS分析框架, 以贴近度思想表征各方案单阶段绩效; 基于决策矩阵信息和Orness测度约束, 建立以相邻阶段方案的综合贴近度离差和最小为优化目标的阶段权重确定模型, 考虑了主观偏好和方案决策信息对阶段权重的综合影响; 设计各方案贴近度范围分布估算模型, 解决多阶段决策过程中的决策风险问题; 建立了Orness测度的参数灵敏度分析模型, 探讨不同取值范围对方案多阶段优选排序的影响. 算例说明了方法的应用步骤和可行性.     

基于规则导向的柔性作业车间多目标动态调度算法

设计了一种具有柔性资源约束的多目标集成优化方法,建立了包括最小完工时间、最小生产成本、最大设备利用率、最大交货满意度和最优人工分配在内的多目标组合优化模型;为降低模型的复杂度,抑制组合优化模型的状态爆炸效应,采用规则导向的资源调度思想,通过调整规则概率使概率大的规则被优先选中,从而"推动"搜索过程向预期目标方向移动;采用改进的非支配排序遗传算法—NSGA-Ⅱ获得不同规则概率值的Pareto解集,并结合动态规划法求解最优人员分配方案;仿真对比与算例验证,本文算法可以有效解决柔性作业车间多目标调度优化问题.     

信息不完全确定的PROMETHEE方法及应用

提出一种信息不完全确定的PROMETHEE方法,该方法根据偏好指数和优序关系,利用决策者对训练集的排序和准则权系数的不完全确定信息等构建非线性规划模型,然后将非线性规划模型转换成线性规划模型,求解线性规划,得到训练集中方案在各准则值的偏好函数值和准则权系数,通过线性插值或样条插值得到决策方案在各准则值的偏好函数值,进而得到方案集中每一方案的偏好指数,按优序关系进行排序,得到方案集的一个部分或整体排序,最后实例说明该方法的有效性和可行性。     

最小化序数偏好距离的多属性群决策

针对所有决策者均给出每个属性下备选方案的排序向量的决策问题,提出一种排序距离极小化方法。先定义排序向量的距离测度函数,并证明其符合Cook Seiford条件;再以方案的群体排序与各个体排序的加权距离最小为目标建立非线性整数规划模型,求得决策群体对方案在每个属性下的排序;类似地,将方案的综合排序与其在每个属性下的排序的加权距离最小化,解得方案的最终排序结果。供应商选择算例及结果讨论表明该方法的有效性。该方法将Cook Seiford函数扩展到多属性群决策,可较好地避免排序结果的非唯一性。     

信息不完全的多准则决策的SIR方法

在决策中,存在准则值不准确、不确定、不能决定和准则权系数信息不完全的多准则决策问题,针对此类问题,提出了一种信息不完全的多准则决策的优劣势排序方法。该方法首先构建方案集的优势矩阵和劣势矩阵,得到方案的全局优势度和劣势度,利用权系数的不完全信息构建相应的最优化模型,求解最优化模型得到优势度和劣势度的变化区间,利用区间数的排序方法得到方案集的一个部分排序或完全排序。最后通过实例验证了该方法的有效性。     

基于子目标进化算法的要地防空武器系统优化部署

针对现代空袭、防空特点,提出要地防空远程扇形,中程、近程环形的部署方案。根据距要地不同距离范围空袭目标的特点和各型武器的性能,对部署范围进行划分。建立考虑均匀性、纵深性、靠前部署、相互掩护以及接力制导目标的高维多目标优化函数模型。从缩小搜索空间入手,在理论上证明了通过子目标函数值排序进行Pareto最优解求取的可行性,提出了子目标进化算法。同目前的高维多目标优化问题求解算法相比,显示出一定的优势。通过一个具体的部署算例,验证了所提出算法和建立的高维多目标优化模型的正确性和可行性。     

不完全信息的多属性决策问题的方案排序法

针对不完全信息条件下的多属性决策问题建立一种模型，基于此模型提出方案排序的算法，且从理论上证明它的合理性。数值例子验证了该算法的有效性。