0-1目标规划及其解法

在经济、管理等许多领域经常会遇到下列0-1目标规划问题 但关于其解法的专门讨论尚不多见。本文从目标规划的对偶问题出发,并以对偶问题的目标函数为主要过滤条件,提出了一种隐枚举法。利用该方法不仅可以减小枚举次数和每次枚举的计算工作量,而且避免了单纯形法的多次迭代过程。文章最后举例说明了该方法的应用。     

求0-1型整数规划的一种新方法

本文给出求 0 -1型整数规划的一种新方法 ,该方法利用对所有目标函数值排序的方法 ,求出最优解 .该方法简单易行且计算量较小     

求解0-1线性整数规划问题的有界单纯形法

提出了一种求解0-1线性整数规划问题的有界单纯形法, 不仅通过数学论证, 讨论了该方法的合理性, 奠定了其数学理论基础, 而且通过求解无容量设施选址问题, 验证了该方法的可行性. 在此基础上, 就该有界单纯形法的不足和存在的问题, 给出了进一步改进的途径和手段.     

0-1非线性混合整数规划的罚函数解法

本文中我们对一类0-1非线性混合整数规划的解法进行了探讨,通过罚函数把有约束问题化为相应的无约束问题,我们证明了可通过求解一个无约束非线性规划问题得到原问题的ε近似极小解,数值试验表明算法是有效的.     

0-1线性规划的连续化及其遗传算法解法

将0-1离散规划通过一个非线性等式约束表示为[0,1]区间上等价的连续变量非线性规划列式.对非线性等式约束的问题进行了两种方法的处理.第一种方法使用乘子法,第二种方法将非线性的等式约束近似为一个非线性的不等式约束,均利用遗传算法程序GENOCOP进行了求解.对多个算例进行了计算,结果表明了该方法的可行性和有效性.     

用0—1整数规划方法选择煤炭行业最优规划方案

文章基于采矿技术原理，运用０－１整数规划的数学方法，通过考察区域煤炭行业生产建设的总投资、总产量、总效益、安全程度这四者的相互制约关系，以求在有限投资条件下尽可能满足总产量和安全程度要求而需资金最少，产出投入比最大的最优规划方案。     

非线性0-1规划问题的蜂群算法

针对非线性0-1规划,提出采用一种智能优化算法——蜂群算法进行求解.描述了蜂群算法的实现过程,并在计算机上编程予以实现.经大量实例测试,并与其它算法进行比较,获得了满意的结果.说明了蜂群算法在解决非线性0-1规划问题上的可行性与有效性,同时具有良好的优化能力..     

一类0-1二次规划最优解的新算法

从矩阵的基础知识出发,给出了当目标函数矩阵是严格对角占优阵时,快速地获得0-1二次规划最优解的一个新算法;该方法具有很强的实用性,是此类问题的一个高效求解算法.     

一类特殊二维0-1规划的广义指派模型求解

二维0-1整数规划模型应用广泛,对广义指派问题的研究,解决了一些二维0-1整数规划问题.但有些实际问题具有特殊上限约束,目前还没有对应的方法.针对该实际情形,本文建立了相应的数学模型,利用对指派模型的推广,求得问题最优解,从理论上解决了这一类特殊约束二维0-1整数规划的最优解求取问题.并通过算例说明了方法的使用.     

多目标0-1规划的萤火虫算法

针对于多目标0-1规划问题,给出一种新型的智能优化算法-萤火虫优化算法对其进行求解,并在计算机上予以实现.经一系列算例测试,并与其它智能算法进行比较,算法能获得较多的非劣解,表明算法可行有效,可求解实际应用中的相应问题.     

线性规划的基解算法

提出了求解线性规划问题的一种新方法-基解算法,它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法。     

区间数线性规划问题的解法

基于区间数与实数之间的关系,提出了区间数线性规划的激进最优解,保守最优解的定义.利用约束集之间以及目标函数值之间的关系,在原有区间数线性规划的基础之上,给出了两个求解激进最优解、保守最优解的方法.数值例子验证了该方法的有效性和可行性.     

关于线性规划基本定理的一点注记

本就线性规划基本定理的证明方法及过程提出一点修改意见。     

线性规划分解筛选法的一个注记

[1][2]提出了求解线性规划问题的一种方法－分解筛选法,[3]证明了[2]的命题A是错误的,本进一步证明,用分解筛选法筛选出变量不一定是最优基变量。     

求标准线性规划问题的一种截解法

本提出了求解线性规划问题的一种新思路，就是通过平行移动目标函数等值面，即改变目标函数作为参数的取值来截取基本可行解，甚至最优解。值得注意的是，本算法可能会克服由退化引起的迭代循环。     

变量有广义界线性规划的直接对偶单纯形法

本文讨论变量有广义界线性规划问题借助标准形线性规划同单纯形法技术，建立问题的一个直接对偶单纯形法。分析了方法的性质，给出了初始对偶可行基的计算方法，并用实例说明方法的具体操作。     

一个经典规划问题最优解的讨论

本文就一个经典规划问题"合理利用线材"展开讨论,分析不同文献上所给出的解及它们之间的关系,创造性地给出了该问题最优解的结构.     

一种基于区间数的证券组合投资模型与求解

提出了区间数的相对左偏度的定义.利用区间数的相对左偏度作为区间数下表达证券风险损失率的一种补充,能合理地反映风险损失率与预期收益率之间的相关关系.建立了一种新的证券组合投资区间数规划模型,将区间数规划模型转化为参数线性规划问题求解,使证券组合投资决策分析更加具有柔性.最后通过实例分析了该模型的应用价值.     

多目标交互可行方向法

对于多目标非线性规划问题，本文借助修正Zoutendijk法的可行方向思想，利用ε－约束问题的K－T乘子和决策者提供的权衡比产生变形标量化问题的可行下降方向，逐步求得决策者满意的有效解．     

关于<用初等行变换解一类线性规划问题>一文的注记

本指出，在献[1]提出的求解线性规划的方法中，对于初始可行基、最优解和零解的存在性问题所得出的某些结论是错误的，特殊是如果含n个变量的约束条件的增广矩阵经初等行变换后，其中某行的前n个分量非正，而最后一个分量为0时，应认为该线性规划问题可能有非零解，且不一定存在零解，而非[1]所述的结论。