一种求解车辆路径问题的混合多蚁群算法

提出一种新的蚁群算法（Multiple Ant Colonies Algorithm based on Sweep Algorithm, SbMACA）用以求解车辆路径问题（Capacitated Vehicle Routing Problem, CVRP）。该方法同以往蚁群算法的不同之处主要体现在两个方面：第一,首次将扫描算法应用于蚁群算法,通过对蚂蚁所构造的初始解中的不同子回路之间的点进行交换优化,该算法可以有效地改进初始解的质量;第二,提出并采用了一种新的多蚁群技术,各个蚁群分别进行各自的搜索,在各个蚁群均停滞后,对蚁群之间的信息素进行交换与更新,以利于蚁群跳离局部最优值。实验结果表明,SbMACA算法具有很强的搜索能力,求取各CVRP的Benchmark问题所得解的质量同最好解相比较而言,平均仅有 0.28%的差距,是求解车辆路径问题的一种十分有效的方法。     

基于概率分布的局内特殊优惠卡问题及其竞争分析

特殊优惠卡问题是租赁问题的推广.应用平均情形竞争分析研究了局内特殊优惠卡问题,理论和数值分析表明概率分布的引入使得竞争分析的性能得到了改善.并对存在市场利率的特殊优惠卡问题进行了讨论,市场利率的引入使得该金融模型更贴近于现实情况.得到两种情形下不同的竞争比,同时竞争比是市场利率的递减函数.     

基于免疫遗传算法的双向车辆调度问题实现

在对双向车辆路径问题(DVSP)简要叙述的基础上建立了DVSP数学模型.针对DVRP,构造一种的免疫遗传算法来求解DVSP,提出了一种自然数编码方法、交叉算子的自适应机制.并将求解结果与其它启发式算法比较.比较结果表明,该算法对于求解DVSP问题具有较好的性能和更好的鲁棒性.     

一种分层电介质参数重构的新方法

针对分层媒质参数重构问题,提出了一种分层电介质参数重构的新方法,将矩阵束法成功地应用于分层电介质频域反射信号的分解,并利用矩阵束原理重构出分层电介质的参数。在重构过程中,分别考虑了不含噪声和含噪声两种情况。由于矩阵束法中采用最小二乘算法避免了迭代计算,与已有其它算法相比,具有更高的抗噪声性能、稳定性也更高。仿真结果表明,所提出的媒质重构新方法具有实时、高效等特点,为分层媒质参数重构提供了一条新的途径。     

两阶段资金投入条件下多项目组合中基于项目启动水平的资金分配问题研究

对两阶段资金投入条件下多项目组合中基于项目启动水平的资金分配问题进行了研究.由于已启动项目的资金不能按预算全额投入,因此文中引入了项目启动水平的概念,低于最低启动水平则项目不能启动.假设每个项目的净收益值与资金投入值可表示为与启动水平有关的线性函数,据此对两阶段投资过程分别建立了数学模型,分析认为它们分别属于0/1背包问题和连续背包问题,且都为NP难题.在建立了相关定理及定义的基础上,基于连续松弛条件下的价值密度贪婪准则,分别应用分枝定界算法、动态规划算法得到了该问题的资金分配最优策略.     

基于实物期权方法的信息不对称下资产剥离决策研究

利用实物期权方法分析了信息不对称的委托代理框架下企业资产剥离决策.研究了委托人和代理人之间的信息不对称对执行资产剥离期权的影响,得到了最优激励合同并进行了算例分析.研究显示,与对称信息情况下相比,不对称信息使得执行资产剥离期权的资产临界价值降低,并且给委托人带来包括支付信息租金和效率损失等两方面损失.     

面向复杂决策问题的结构计算方法研究

决策问题的复杂性与决策问题的结构化程度是高度相关的,对于决策问题复杂性的研究,主要体现在对策问题结构化的研究上。借鉴复杂系统分层递阶结构的特点,对复杂决策问题的层次结构进行形式化定义,描述了复杂决策问题的结构集成,提出问题结构集成的关键在于支配决策单元的相对权重的获得,运用梯度向量法对复杂决策问题进行层次结构分析,并结合算例验证了该方法的有效性。     

知识发现领域的两大猜想

针对目前知识发现所面临的机遇和挑战,提出了知识发现"逆问题猜想"和知识发现"磁铁效应猜想"。这两个猜想构成相互关联的统一的有机体,本质上是围绕着要解决"海量"这一难题。讨论了猜想研究的基础,实现的可行性以及可能的研究内容。     

一种信赖域遗传算法

针对信赖域方法求解多峰值优化不能收敛到全局最优的问题,提出了一种信赖域遗传算法,该算法将遗传算法和信赖域方法进行了结合。利用了遗传算法繁殖算子的随机性和信赖域方法求解二次优化问题的高效性,该算法能够克服信赖域方法的缺点同时能够有效求解一类欺骗性问题。最后证明了算法的收敛性,通过数值试验说明了算法的有效性。     

电厂湿法烟气脱硫过程优化控制研究

深入研究了具有混杂系统特性的电厂湿法烟气脱硫(WFGD)过程的优化与控制问题;运用混合逻辑动态的建模方法(Mixed Logical Dynamic)建立了WFGD过程的MLD模型,基于MLD模型的预测控制方法把WFGD过程优化问题转化为实时求解混合整数规划(MIQP)问题,实时给出了WFGD过程优化运行的连续决策变量(吸收塔浆液的PH值设定)和离散决策变量(循环浆液泵开启台数)的最优解;用同样方法实现WFGD过程基础回路级中具有非线性动态的PH对象的控制;仿真表明基于MLD模型预测控制方法很好地解决了WFGD过程的优化与控制问题。