电子表格法在岩土工程可靠度分析中的应用

基于可靠度指标的最优化算法,应用M icrosoft Excel电子表及其非线性规划求解,通过实例给出了电子表法确定可靠度指标的实现方法.该方法简单明了,具有较大的工程应用价值.     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

具有能力约束的供应链系统模型

针对包含一个供应商、一个制造商和一个经销商的三级供应链系统进行研究,并依次将系统中的成员称之为首级、中间级和尾级.在相关文献研究的首级和尾级具有能力约束的供应链系统联合批量模型的基础上,建立了一个中间级具有能力约束的三级供应链系统的联合批量模型,并提出了基于推拉混合规则的新的动态规划算法,可在多项式时间求解供应链系统中各个层级的最优决策批量,并通过相关定理的证明保证了算法能够求得全局最优解.最后通过算例分析对上述方法进行了阐述.     

解凸优化问题的一类修正线性近似交替方向法

在解凸优化问题过程中,对已有文献的线性约束条件推广到非线性约束条件,运用了近似交替分解算法;新提出一类修正线性近似交替方向法,并进行了理论分析和和算例比较.     

基于LBS的连续查询位置隐私保护模型的动态规划算法

针对现有的算法大多都是静态位置隐私保护的,如果将静态算法应用于动态的连续查询中,会导致位置隐私泄露,提出了一种基于连续查询的动态规划改进算法,旨在保护用户的位置隐私,仿真实验结果证明:该算法在匿名处理时间、匿名成功率和轨迹扭曲度等方面优于现有算法.     

集装箱码头集卡拥堵收费模型与算法

研究集装箱码头集卡拥堵收费问题,目的是减少集卡排队等待时间,以及由集卡排队引起的污染排放.为确定最优的拥堵费率,建立了集卡拥堵收费的双层规划模型.模型考虑了码头运营商、集卡司机和政府管理者之间的博弈关系.在上层模型中,码头运营商以总排队费用最低为目标;下层是用户均衡模型,集卡司机以广义费用最低为目标选择到达时段,通过上下层模型间的反馈决定最优的拥堵收费方案.为求解模型,设计基于文化基因启发式(MH)算法和逐点固定流体近似(PSFFA)算法的求解方法,利用MH算法搜索最优收费方案,利用PSFFA算法计算排队时间.最后,应用算例对模型和算法的有效性进行验证.结果表明,拥堵收费可以有效地减少集卡排队时间,所设计的模型考虑了集卡收费的影响因素,以及码头运营商和集卡司机等主体之间的利益关系,为缓解码头集卡拥堵提供了一种有效的方法.     

集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作.     

基于可信性的低碳物流网络设计多目标模糊规划问题

通过物流网络的优化设计来控制碳排放是提高低碳物流绩效的一种重要途径.针对模糊环境下多级低碳物流网络设计的战略定位和配置问题,综合考虑多级物流网络参数的模糊性以及战术层的多商品流、多生产技术和多运输方式的选择决策,以最小化物流网络的总成本和总碳排放为目标,集成采用期望值规划方法和机会约束规划方法,建立了基于可信性的多目标模糊数学规划模型.该模型引入二氧化碳当量作为衡量物流网络对环境影响的评估指标.然后,设计了一种基于可信性测度的交互式模糊求解方法对多目标模糊规划模型予以求解.最后,通过算例验证了模型和算法的有效性和可行性.     

基于时间区间内航线机型优化分配的机队规划方法

传统机队规划方法所形成的机队构成无法适应市场需求的波动,按照旅客需求的波动规律将航线上的时段进行分割形成时间区间,以时间区间内航线机型运行频次为决策变量,不同航线上机型的适航性限制、飞行机组的可用飞行时间、选定机型飞机的最少投放数等因素为约束条件,构造以航线机型分配的运营利润最大化为目标函数的时间区间内航线机型优化匹配模型,并结合Lagrange松弛算法求解机队规划问题.通过分析某航空公司19条航线、299个航班、6种候选机型的问题发现,该方法能够反映出航线上的机型分布特点,且形成的机队构成更能适应公司生产运营环境的变化,因此方法可行.     

基于收益-风险双目标规划的随机能力扩张模型

能力扩张问题是指在不同计划期,根据不断增长的市场需求,调整生产能力,使产能与需求合适匹配以寻求企业盈利的最佳表现.能力扩张涉及长期的产能投资,是生产领域的战略决策问题.当面对不确定需求时,这一决策任务变得十分复杂,需要从回报与风险两个角度评估能力扩张方案的性能.本文基于Scenario树描述多阶段的随机需求,从而建立随机环境下能力扩张问题的Scenario决策模型.其中考虑两个决策目标:最大化利润和最小化期望下方风险,因而形成了一个双目标规划问题.为求解该问题,基于二进制粒子群优化技术,提出了双目标优化的粒子群算法.算例表明该算法可以得到近似Pareto前沿,且能揭示利润与风险的同向变化关系.