一个基于不确定动态几何加权平均算子的多属性决策方法

针对决策过程中,方案属性信息的不确定性且信息是分多个阶段给出的,给出了一个不确定多阶段信息集结算子,不确定动态几何加权平均(UDWGA)算子.该算子可以将决策者在多个阶段给出的区间型信息进行集结.给出了基于此算子的不确定多属性决策方法,最后的实例说明方法的有效性和合理性.     

不确定语言环境下基于ULHGA算子的群决策方法

研究属性权重和专家权重为确定的实数,属性值为不确定语言变量的多属性群决策问题.提出了一种新的数据信息集成算子不确定语言混合几何集结(ULHGA)算子,并给出不确定语言环境下基于ULWGM算子和ULHGA算子的一种群决策方法.最后进行实例分析,说明该方法的实用性和有效性.     

基于不确定需求订单式生产的产能决策

考虑订单式生产不存在初始库存和产品需求不确定,建立起以产能最大收益(包括销售利润,产能折现值和购买产能费用或出售产能收入)为目标函数,当期产能为决策变量的产能决策模型.接着,结合产品经历一个逐渐增长至最高水平后逐步下降的生命周期,通过利用费马定理(稳定点)和极值第二充分条件对产能决策模型的分析,证明了该模型为凸函数,并给出了产品需求随机单调递增后递减的最优产能决策数学表达式.最后通过数值实例验证了该模型的有效性.     

决策偏好不确定条件下群体决策收敛一致性研究

决策个体之间交互影响是达成群体一致意见的重要因素。本文引入决策个体决策偏好的不确定性以及个体间不对称的影响权重,以此为基础建立群体决策动态观点演化模型,并进行matlab仿真。文中取决策个体的偏好不确定性为常数,作为决策个体对自身观点确定性的大致考量,并把群体中所有决策者的决策偏好不确定性分为相同和不相同两种情况来讨论。仿真实例证明:决策个体观点的不确定性是最终影响群体决策一致性的重要因素,当决策个体偏好不确定性较大时,决策群体更容易得到一致意见;当偏好不确定性较小时,决策群体难以达成一致意见,最终形成几个观点簇;在初始观点分布均匀的情况下,群体观点最终会演化出怎样的观点形态,是由群体中观点不确定性较小的群体所持有的观点决定的。研究内容有助于理解群体决策中一致观点的演化规律,能够为群体决策的引导策略提供参考和借鉴。     

需求不确定情况下的多周期生产批量决策

针对在市场需求不确定的情况下的中小制造型企业的生产批量决策优化问题进行研究,根据多周期生产情况下需求的不确定性,综合考虑缺货成本、库存成本和期初库存等因素,以多生产周期的总利润最大化为目标,建立生产批量决策模型,通过优化分析,得出其利润最大化下的最优生产批量,并通过敏感性分析讨论最优批量与多周期生产条件下的不确定需求等影响因素之间的关系.     

直觉不确定语言PROMETHEEP多属性决策方法

针对直觉不确定语言群决策问题,提出一种基于级别高于关系思想的决策方法.首先对个体决策矩阵利用直觉不确定语言算子集结,得到群体决策矩阵;然后,基于群体决策矩阵离差最大化思想构建属性权重目标模型,从而获得属性权重;进一步,将群体决策矩阵转化为区间决策矩阵,通过区间可能度函数计算备选方案的综合优序值,进而确定方案排序.最后利...     

不确定语言多属性决策的组合方法

研究了属性权重完全未知、属性值以不确定语言变量形式给出的不确定语言多属性决策问题.首先引入了不确定语言变量的运算法则,以及不确定语言变量之间比较的可能度公式,给出了不确定语言变量间的距离的概念.针对属性权重完全未知的情形,给出了一个求解权重的组合公式.然后利用不确定语言加权平均(ULWA)算子,对不确定语言决策信息进行加权集成,并利用可能度公式构造可能度矩阵(互补判断矩阵),继而利用互补判断矩阵排序公式对决策方案进行排序和择优.最后进行了实例分析.     

基于直觉不确定语言评价的群决策方法

针对直觉不确定语言评价的群决策问题,定义了直觉二元不确定语言数及其运算法则、期望值和精确值.提出了直觉二元不确定语言和(IBULS)算子以及加权平均(IBULWA)算子,并验证了IBULWA算子的性质,如单调性、幂等性和介值性.在此基础上,提出一种属性权重已知且属性值为直觉不确定语言信息的群决策方法.最后通过实例说明决策方法的有效性.     

基于信息量的不确定型多属性决策方法

针对属性值为区间数的不确定型多属性决策问题进行了研究,给出了属性值满意度的概念和考虑风险系数的满意度评价函数计算方法;重定义了公理设计理论的信息量概念,提出了基于信息量的不确定多属性决策方案排序方法,为解决不确定型多属性决策问题提供了一种简单实用的方法。最后利用实例计算了验证了方法的有效性和可行性。     

二元不确定语言术语集成算子及在群决策中的应用

针对基于不确定语言评价信息的群决策问题,本文对不确定语言术语进行拓展,定义了包含语言术语权重信息的二元不确定语言术语,并给出能克服目前不确定语言术语集成运算不足的二元不确定语言术语集成运算法则。在此基础上,提出了基于二元不确定语言术语集成算子的群决策方法,并通过算例说明决策方法的可行性和有效性。     

Principles of Combinatorial Optimization Applied to Container-Ship Stowage Planning

In this paper, a methodology for generating automated solutions to the container stowage problem is shown. The methodology was derived by applying principles of combinatorial optimization and, in particular, the Tabu Search metaheuristic. The methodology progressively refines the placement of containers, using the Tabu search concept of neighbourhoods, within the cargo-space of a container ship until each container is specifically allocated to a stowage location. Heuristic rules are built into objective functions for each stage that enable the combinatorial tree to be explored in an intelligent way, resulting in good, if not optimal, solutions for the problem in a reasonable processing time.     

基于遗传算法与贪婪策略的多港口集装箱配载研究

在物流运输行业中,集装箱运输已经成为我国长江沿岸各大港口的主要运输业务。集装箱的处理流程,尤其是集装箱的配载过程直接影响着班轮的运输效率,配载方案的制定对班轮运输起着至关重要的作用。本文针对多港口集装箱船的配载情况,利用CPLEX对该线性规划问题进行求解,并设计遗传算法和贪婪算法对长江沿岸多港口集装箱船配载情形进行对比。通过仿真实验,在小规模时遗传算法与CPLEX求解的精确解相同,验证了遗传算法的有效性。并且在大规模运输情形下,遗传算法得出的结果明显优于贪婪策略,进一步说明了遗传算法是行之有效的。得出的解决方案降低了班轮公司的运输成本,提高了港口的工作效率,对我国长江沿岸港口集装箱配载计划的制定具有一定的指导作用。     

A Constraint Programming model for fast optimal stowage of container vessel bays

Container vessel stowage planning is a hard combinatorial optimization problem with both high economic and environmental impact. We have developed an approach that often is able to generate near-optimal plans for large container vessels within a few minutes. It decomposes the problem into a master planning phase that distributes the containers to bay sections and a slot planning phase that assigns containers of each bay section to slots. In this paper, we focus on the slot planning phase of this approach and present a Constraint Programming and Integer Programming model for stowing a set of containers in a single bay section. This so-called slot planning problem is NP-hard and often involves stowing several hundred containers. Using state-of-the-art constraint solvers and modeling techniques, however, we were able to solve 90% of 236 real instances from our industrial collaborator to optimality within 1 second. Thus, somewhat to our surprise, it is possible to solve most of these problems optimally within the time required for practical application.     

航空公司航线决策的一种系统方法

本通过对航空公司基于现有运力选择航线这一决策问题的诸多影响因素的综合分析,根据经验和灵敏度分析的结果,提炼出适于决策的关键因素作为这个多目标决策问题的目标属性,给出了确定各属性值和其权的相应技术和方法,并运用适宜本问题的决策分析方法,完成决策过程,这是作提出的一种较为系统的航线决策概念和方法,也是一种可程序化的方法,借助于计算机并建立相应的数据库,能快速,方便地完成这一决策分析,对如何选择最佳的航线网络,也可类此采用本方法。     

基于MDP和动态规划的医疗检查预约调度优化方法研究

医疗检查对医生诊断病人病情具有重要作用。针对医疗检查资源的预约调度问题,考虑两台设备、三类病人且各类病人所需检查时间不同的情况。以医院在检查设备方面收益最大化为目标,建立有限时域马尔可夫决策(Markov decision process,MDP)模型,并结合动态规划理论,得出系统最优的预约排程策略。通过matlab仿真模拟医院的检查预约情况,并结合调研数据,实例验证了该预约策略相对于传统预约策略的优越性。最后,对设备的最大可用时间和住院病人的预约请求到达率模型进行敏感性分析,研究了预约策略的适用性。     

Integrated scheduling of handling equipment at automated container terminals

To improve the productivities of an automated container terminal, it is important to schedule different types of handling equipment in an integrated way. A mixed-integer programming model, which considers various constraints related to the integrated operations between different types of handling equipment, is formulated. A heuristic algorithm, called multi-layer genetic algorithm (MLGA) is developed with a view to overcome the computation difficulty for solving the mathematical model. A numerical experimentation is carried out in order to evaluate the performance of the algorithm.     

区际救援物资中转调度的动态决策模型与算法

考虑灾害救援中灾区对应急物资的持续消耗,研究了区际多品种救援物资的动态中转调度问题.综合考虑各阶段调度费用、运输费用和库存费用总和最小化的救援物资中转调度安排和库存规划,建立了一个区际救援物资中转调度动态决策模型,并设计了一种矩阵编码的协进化遗传算法.最后通过一个算例验证了模型和算法的有效性.     

基于两阶段混合动态规划算法的龙门吊路径优化

产业界已出现利用多台轨道式龙门吊同时作业以提升集装箱码头装船效率的情况,由于需要确定每台龙门吊的取箱作业集合以及增加了“避免碰撞”、“顺次移动”等现实约束,故其移动路径规划问题在模型建立与求解上比单台轨道式龙门吊更为复杂。本文针对两台轨道式龙门吊同时作业的情形,建立了龙门吊移动路径网络模型,并开发了基于贪婪算法与动态规划的两阶段混合算法,并通过仿真算例,借助与基于实际调度规则所得到的调度方案的对比,验证了模型及优化算法的有效性与实用性。