一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件

首先利用K 方向导数, 给出了一类非光滑广义凸函数和K 稳定点的概念, 并在一定条件下, 讨论了K 稳定点和(弱)有效解之间的关系. 然后讨论了一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件.     

广义凸集值向量优化问题的弱有效解

在序线性拓扑空间中定义了广义凸集值映射．引进了相对内部．应用凸集分离定理建立了一个广义凸集值映射的择一性定理．运用此定理获得了弱有效解意义下的集值向量优化问题的最优性条件．     

基于RAMP密度插值理论的拓扑优化准则法

在研究密度插值法理论和拓扑优化准则基础上,以结构整体柔度最小为目标,推导了基于RAMP插值理论的优化准则,并实现优化准则的迭代算法,二维算例说明了算法正确性、有效性。     

Hilbert空间中函数和的次微分规则及应用

 给出了Hilbert空间中非光滑函数和次微分的“局部”和规则,讨论了这个和规则的应用.利用“局部和规则”,讨论并得到了一类较广的复合优化问题的最优必要条件.     

用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

航班离场排序问题的遗传算法设计

针对航班的离场排序问题,给出了问题的具体描述,建立了相应的离场排序优化模型,在此基础上设计了求解模型的双码自适应遗传算法,给出了相应的实现技术描述和具体的算法步骤,最后对算法进行了仿真验证.结果表明,算法设计合理,可有效缩减总的离场耗时,能得到调度问题的解,并可保证解的全局最优性.     

Exhauster广义凸函数及其在非光滑规划中的应用

利用次微分Exhauster定义一类新的广义凸函数,包括上Exhauster凸和下Exhauster凸,并利用函数的这种广义凸性,对无约束非光滑极小值和极大值问题,证明了在上Exhauster凸和下Exhauster凸性条件下最优性必要条件的充分性.     

无穷时间多维不确定线性二次最优控制

研究了一类无穷时间区间多维不确定系统的线性二次最优控制模型,推导出求解该模型的最优性方程,并证明了该模型最优控制存在的充分和必要条件.     

帕累托最优框架下的水电电价模型

将Shapley值分配方法与帕累托最优理论引入到水电电价模型的研究中.通过Shapley值确定水电电价在不同时段的惩罚因子与奖励因子,在帕累托最优的框架下建立能够提供有效的经济信号的有差别水电电价模型,目标为小水电方经济效益减少量与电网线损减少量比值的最小化,在保证对电网运营方与水电方经济效益弱影响的同时,实现电网的低...     

关于影子价格的一个理论误区

对影子价格的理论基础进行了研究,通过对线性规划及其对偶问题经济涵义的分析,揭示了以线性规划中的影子价格为基础定义国民经济评价中的影子价格是一个理论误区,并指出影子价格的理论定义应为帕累托最优状态下的均衡价格.