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101.
机会约束下的均值-VaR组合投资问题   总被引:8,自引:0,他引:8  
结合均值一方差模型和机会约束模型提出在允许卖空时的机会约束下的均值-VaB模型,它是以期望收益率与置信水平为导向的.在假设投资收益率服从正态分布的条件下,建立了其数学模型,讨论了最优解的存在性与唯一性,得到了最优解的解析表达式,并用Matlab语言给出求解程序,最后举例予以说明并验证了两个重要结论.  相似文献   
102.
建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型.该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题,但与传统批量问题存在以下不同:①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点;②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本;③允许订单积压;④考虑库存能力约束;⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束.鉴于该问题的NP难性,使用两种基于优化的启发式算法进行求解,并提出两条策略加以改进.  相似文献   
103.
基于线性约束最小方差(linearlyconstrainedminimumvariance,LCMV)波束形成原理,根据贝叶斯估计理论,提出了一种基于加权的波束形成方法。该波束形成方法能够很好地克服LCMV波束形成对期望信号DOA误差特别敏感的弱点。仿真试验表明,该方法性能稳定,对期望信号DOA误差具有很好的稳健性。  相似文献   
104.
基于动态生产能力约束的MC模式下供应链调度优化   总被引:9,自引:2,他引:9  
姚建明  蒲云 《系统工程》2005,23(2):25-30
大规模定制(MC)模式下的供应链调度优化过程是典型的随机需求与资源约束的动态问题。为合理解决这一问题,在前期研究成果基础上,着重从供应链系统中各协作成员的动态空余生产能力角度出发,指出动态空余生产能力约束关系是该调度优化过程的主要约束关系。进而分析了由该约束关系引发的相关矛盾。通过引入反映和解决矛盾的利益偏好因子,建立了更加完善的动态调度优化数学模型,并通过实例验证了模型的有效性与可行性。  相似文献   
105.
求解度约束最小生成树的单亲遗传算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
提出了求解度约束最小生成树问题的单亲遗传算法.该算法首先利用Prufer数对生成树进行编码;然后精心地设计了一个随机地产生初始种群的方法,用这种方法产生的初始种群,不会含有任何不可行解;在遗传操作中只使用选择和变异操作,共设计了三种变异操作,其中两种变异操作均不会产生不可行解,只有一种变异操作可能会产生不可行解,需要作树的度的检查和修改;这样就大大的降低了不可行解产生的机会,从而提高了遗传算法的效率;而且只使用变异算子,有效的避免了早熟收敛现象的产生;通过大量的数值试验,表明该算法简单,高效,收敛率高;最后对此算法做了适当推广,并给出了它求解TSP问题的具体步骤和实例。  相似文献   
106.
一类带时间约束指派问题的分枝定界算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
通过对模型特征分析,提出了一种分枝定界算法,实例应用及算法复杂性分析证明了该算法的有效性.  相似文献   
107.
对受完整外在约束并用奇异Lagrange量描述的广义力学系统,基于完整外在约束满足的约束加在虚位移上的条件,并考虑到系统的内在约束,导出了该约束奇异广义力学系统的广义Poincare'-Cartan积分不变量,并证明了该不变量与约束奇异广义力学系统的广义正则方程等价.  相似文献   
108.
基于螺旋理论三自由度并联机器人型综合新方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
并联机器人的构型设计即型综合是并联机器人设计的首要环节,基于螺旋理论,从并联机构运动链分类的角度,提出用约束添加法对三自由度并联机构进行型综合,让主动链控制所需的自由度,而从动链约束不需要的自由度;提出了相应主动链和从动链各种类型,并对约束链作了较详细的分类,通过不同组合可得到不同性能的新构型.最后通过实例进一步阐明这一方法.该方法使型综合步骤更简洁,只要选择与自由度数相同个数的主动链,并合理选择约束链就可以组合出新的并联机器人.  相似文献   
109.
通过对基于角色访问控制基本原理及约束的分析,设计了XML表达RBAC元素的方案,增强了系统表达不同策略的能力,适应分布式环境的要求. 策略的XML表示把系统管理和访问控制的实施技术分离,提高了系统开发的灵活性. 对于扩展的约束表达,采用分离的模块实施约束检查,从而实现了较好的约束可扩展性. 特定应用的访问控制系统可以根据已有的策略和现实的需求灵活定制.  相似文献   
110.
构造了一个求解一般约束非线性优化问题的增广Lagrangian算法,通过引进函数ψ(x)=max{g(x),-λ/r}可直接处理不等式的约束情形,并且每次只需近似地求出对应增广Lagrangian罚函数的局部最小点,在一般假设下,算法产生的点列的任意聚点都是问题的K-T点。  相似文献   
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