虚拟现实仿真下的序贯决策优化研究

通过构造虚拟现实仿真环境,利用仿真模型对系统的直观描述性,对系统的运行状况进行模拟,并为决策者提供了一个观察系统运行的虚拟空间,决策者可以"进入”到系统内部,根据观察到的系统状况及个人的偏好,在虚拟环境中进行一系列的决策.由于现实系统中,系统状态转移概率以及报酬函数往往不能显式得到,所以传统方法无法求解序贯决策问题.作为一种新的思路,利用仿真优化算法,根据仿真运行提供的定量信息,利用虚拟现实的环境,实现序贯决策过程的优化,最终可以得到最优或满意的决策策略.     

一种求解资源约束条件下运输优化问题的启发式方法

介绍了一种求解资源约束条件下的大规模组合优化运输问题的启发式方法。由于现实生活中的运输系统的复杂性，与总运输时间相关的目标函数无法用解析方法给出，在这种条件下它需要通过仿真运行得到，同时运输资源(主要指道路和中转站等)的限制又增加了优化的难度，传统的求解这种瓶颈运输问题的网络流方法无法处理。本文介绍的启发式方法充分利用了仿真模型对于系统的直观描述特性，将资源约束的求解反馈到优化过程中，取得了较好的效果。     

中国工业发展的区域划分和所有制结构影响分析

采用主成分分析及聚类分析等方法,通过考察中国的二十九个地域单位１９９４年人均工业产值和所有制结构状况,重点分析不同地区的工业发展水平,综合各个指标划分出地区大类,并进一步分析了所有制结构对区域工业发展水平的影响。     

一种新的求解Flow Shop问题的启发式算法

同顺序 Flow Shop问题是一个著名的 NP难题 ,至今尚未找到有效算法 .总体来讲 ,求解该问题的启发式算法主要可分为规则式算法和迭代式算法两种 .对该问题有很多求解目标 ,如最小加工周期 ( min makespan) ,工件的最小平均在系统的停留时间 ( min mean flow tim e)等 .本文以求解最小加工周期为目标 ,基于目前已知的性能最好的算法 NEH算法的基本思想 ,提出了一种新的启发式算法 -组合指标算法 .大量的数据实验表明 ,新的算法具有很好的计算结果 ,而且这种算法可以说是给出了求解 Flow shop问题的一种新的思路和方向.