—种求解线性二层规划的神经网络方法

提出了—种求解线性二层规划的神经网络方法.采用以下层问题的对偶间隙为罚项,构造线性二层规划罚问题的思想,将线性二层规划转化成相应的单层规划问题,然后设计求解单层规划问题的神经网络模型,从而得到线性二层规划的最优解.该网络是Lyapunov稳定的,且在适当的条件下收敛于线性二层规划的最优解,仿真结果表明该神经网络可以有效地得到线性二层规划的最优解.     

弱线性双层规划问题的罚分解方法

主要研究弱线性双层规划问题的求解方法.首先利用线性规划的对偶理论和罚函数方法思想,将弱线性双层规划问题转化为一个单层非线性规划问题.进一步把该单层优化问题分解为两个含有罚参数的线性规划问题,设计了一个罚分解方法,并用一个简单算例说明了所提出方法的可行性.     

一类非线性二层多目标规划问题的主要目标法

研究了一类非线性二层多目标规划问题的求解方法。首先利用下层问题的K‐T最优性条件,将其转化为带互补约束的多目标优化问题,其次将互补条件作为罚项,构造相应的罚问题,然后利用主要目标法求解该罚问题,最后以相关实例给出了算法的具体实现过程。计算结果表明所设计的主要目标法对该类二层多目标规划问题是可行的。     

一类线性半向量二层规划问题全局最优解的搜索算法

本文研究了下层为正矢量优化的线性半向量二层规划问题的搜索算法.首先运用加权方法将原问题转化为一般的二层规划问题;然后以下层问题的最优条件代替下层问题,进而将原问题转化为单层规划问题;最后通过对单层规划问题的可行集的分析,设计了原半向量二层规划问题全局最优解的搜索算法,同时采用相关算例验证了所设计算法的可行性.     

关于下层规划带线性约束的二层规划问题

通过极大熵方法将一类下层规划带线性约束的二层规划问题转化为支规划问题,并证明了转化的单的单层规划问题与原二层规划问题的最优解之间的联系,在一定条件下可保证转化后的单层规划问题的最优解为原问题的ε－最优解。     

两层决策问题的全局优化方法

本文建立了一类上层单目标、下层多目标的两层决策问题的数学模型和决策机制，利用辅助模型把下层多目标转化为单目标，形成一个两层单目标规划问题，采用外部逼近法求解此两层单目标规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解。该方法为两层决策问题提供了一种求解途经。     

二层规划的扰动解

传统的二层规划求解方式是利用下层规划的KKT条件将其转化成单层规划问题.由于互补松弛条件的存在使得MFCQ和线性独立等约束规格不成立.探讨了对互补松弛条件给出ε出扰动后的非线性规划求解问题,以及扰动解收敛到原二层规问题局部最优解的条件,并探讨这些条件实现的可能性.     

求解二层规划问题的萤火虫智能群优化算法

针对二层规划问题,给出二层决策问题数学模型的一种新的解法,二层规划萤火虫智能群优化算法:首先采用以原问题的下层问题的Kuhn-Tucker条件代替下层问题的思想,将二层规划问题转化为单层规划问题.其次为避免求解目标函数的梯度信息以及算法过早的陷入局部最优,利用基于Pareto最优解集的萤火虫智能群优化算法对其进行求解,并利用Matlab予以实现.利用5个具有代表性的标准测试实例对该算法予以测试,并与其他算法进行比较.结果表明,结合Kuhn-Tucker条件的萤火虫智能群优化算法在5个测试函数中均能寻找到最优Pareto解,并且在求解的上层目标函数值上均优于对比算法,表明新算法可行有效.     

具有递阶结构的多目标群决策方法

建立了一类上层单目标、下层多人无关联多目标的两层决策问题的数学模型，利用加权法把下层的多目标转化为单目标，形成一个下层多人无关联单目标的两层规划问题，采用外部逼近法解两层规划问题，从而获得原两层决策问题的最优解．该法为两层决策问题提供了一种求解途径．     

二层多目标随机规划逼近有效解集的上半收敛性

[目的]为了研究通过逼近方法求解二层多目标随机规划有效解集与精确的有效解集之间的相互关系,针对下层为单目标随机规划,上层为多目标随机规划的一类二层随机规划逼近问题,构建了二层多 目标随机规划逼近有效解集上半收敛性的理论框架.[方法]将多目标二层随机规划分解成多个单目标二层随机规划,利用每个单目标二层随机规划逼近最优解集...     

Exact penalty method for the nonlinear bilevel programming problem

In this paper, following the method of replacing the lower level problem with its Kuhn-Tucker optimality condition, we transform the nonlinear bilevel programming problem into a normal nonlinear programming problem with the complementary slackness constraint condition. Then, we get the penalized problem of the normal nonlinear programming problem by appending the complementary slackness condition to the upper level objective with a penalty. We prove that this penalty function is exact and the penalized problem and the nonlinear bilevel programming problem have the same global optimal solution set. Finally, we propose an algorithm for the nonlinear bilevel programming problem. The numerical results show that the algorithm is feasible and efficient.     

基于平方加权的理想点法解双层多目标规划问题

给出双层多目标规划问题的模型,将基于平方加权的理想点法与KT条件有效结合起来,从而把双层多目标规划问题转化为单层单目标规划问题进行求解,最终得到原问题的有效解.     

Maximum entropy approach for solving pessimistic bilevel programming problems

Bilevel programming problems are of growing interest both from theoretical and practical points of view. In this paper, we study a pessimistic bilevel programming problem in which the set of solutions of the lower level problem is discrete. We first transform such a problem into a single-level optimization problem by using the maximum-entropy techniques. We then present a maximum entropy approach for solving the pessimistic bilevel programming problem. Finally, two examples illustrate the feasibility of the proposed approach.     

一种求解随机线性二层规划问题的分支定界-粒子群混合算法

将一类随机线性二层规划模型转换为带期望约束的确定性线性二层协方差规划模型,并进一步利用KKT条件将二层协方差规划模型转化为单层规划模型,然后利用分支定界-粒子群混合算法对该模型进行求解.与传统分支定界算法的对比实验表明,该算法有效改善了上层问题的方差结果,且计算效率得到了较显著提高.     

多目标多阶段决策之求解

本文提出了两阶层评价决策的方法,即求出非劣解之后再求其偏爱解,并将动态规划的原理推广到多目标求非劣解的情况。还提出在一定条件下可采用线性加权化为单目标动态规划来求解。此法简捷,避免了繁复的向量集合运算。最后用一实例来说明。     

时滞积微分系统最优参数选择问题的一致算法

文章讨论了带时滞项的积微分系统最优参数选择问题,并利用变分法推导出目标函数的梯度公式,将最优参数选择问题当成最优化问题利用逐步二次规划法（SQP）进行数值求解,并给出具体的算法．     

Genetic Algorithm for Solving Quadratic Bilevel Programming Problem

By applying Kuhn-Tucker condition the quadratic bilevel programming,a class of bilevel programming,is transformed into a single level programming problem,which can be simplified by some rule. So we can search the optimal solution in the feasible region,hence reduce greatly the searching space. Numerical experiments on several literature problems show that the new algorithm is both feasible and effective in practice.     

最优解唯一的线性规划问题

给出了线性规划问题最优解何时唯一存在的充分必要条件，从而一方面彻底解决了线性规划何时最优解唯一存在的问题，另一方面也纠正和弥补了一些教材或专在此问题上的错误和不足．     

基于两级遗传算法的多工厂供应链批量计划问题

研究了分布式多工厂协作生产的供应链的约束批量计划问题．以最小化项目的生产成本、库存成本与运输成本之和为目标，建立了加工能力受限情况下的数学规划模型．通过分解问题模型，提出了基于两级遗传算法优化的求解策略．对典型算例进行了仿真，并与分枝定界法的求解结果进行了比较．结果表明，此方案是有效的、可行的．