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在实际的投资决策过程中,一些投资者需要同时管理资产和负债,因此本文研究考虑破产控制和偿债行为的资产-负债管理问题。假设风险资产的收益率和负债的增长率为模糊数,用资产-负债组合的可能性期望和下半绝对偏差度量其收益和风险,以最大化最终期望净财富和最小化最终累积风险为目标,建立了允许限制性卖空的多期模糊资产-负债组合优化模型。然后,设计了一个基于粒子群算法和模拟退火算法的混合智能算法对模型进行求解。最后,通过实例分析说明了所设计算法与传统粒子群算法相比具有更好的优化性能和稳定性。本文所提出策略可以为需要同时管理资产和负债的投资者提供决策支持。 相似文献
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已有的研究表明,在物流管理中权衡库存与运输成本之间的关系,实现两者的集成决策,可改进系统的运作绩效。在给定的仓库布局条件下,针对应急物流的配送特点,构建了单周期物资的运输与库存集成决策的随机规划模型。考虑到模型求解的复杂性,首先通过对模型的分析,获得了最优解的性质和上界,然后设计了基于BP神经网络和遗传算法的混合智能算法。在算例分析部分,揭示了服务水平、运输、和库存成本在应急物流中之间的复杂关系,说明合理权衡三者之间的关系,可以提升应急物流的管理水平。 相似文献
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"商人渡河问题"是一个传统的智力游戏问题,常常作为数学模型、数据结构与智能算法分析等学科中很重要的教学与实验案例被引用.其求解算法尚未得到很好的解决,尤其是问题解的存在性等还缺少一般性和明确的结论.对此,将主要从理论上探讨该类问题何时有解的一般性结论,并给出严格的数学证明.同时还将讨论渡船上安全策略的不同选择对问题求解的影响. 相似文献
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模糊随机需求报童问题的Stackelberg-Nash均衡策略 总被引:2,自引:0,他引:2
针对模糊随机需求下的分布控制型报童问题,建立了无数量折扣和有数量折扣情况下的利润最大化两层规划模型,并结合模糊随机模拟技术和遗传算法设计了模型求解的混合智能算法.解决了上层制造商制定包括折扣区间和折扣价格的最优数量折扣策略,以及下层多零售商确定各自的最优订货量的Stackelberg-Nash均衡策略问题. 相似文献
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开展了基于数字散斑相关方法和有限单元法(DSCM-FEM)的花岗岩力学参数反演方法研究。选取一种花岗岩进行三点弯曲实验,以数字散斑相关方法作为实验观测手段,分析得到的试件加载过程中表面位移场作为测量值,通过有限元法得到的位移场作为仿真值,以测量值与仿真值之间的误差作为目标函数,构建反问题模型,利用优化算法对岩石的弹性模量和泊松比进行反求,获得能表征岩石力学参数的最优值。研究表明,基于水平位移的目标函数具有更高的反演精度和更快的反演速度;基于DSCM-FEM的力学参数反演方法对在较大搜索范围内的待反演力学参数具有较强的识别能力,能一次性地反演出岩石的力学参数。 相似文献
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配料问题是工业生产流程中的重要组成部分.在实际的生产过程中,配料问题由于原料的选取与某些随机系数有关,因而具有随机性.将基于随机理论提出一种新的机会约束生产配料模型,然后设计混合智能算法求解提出的生产配料模型.最后,给出一个数值例子表明模型和算法的有效性. 相似文献
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为了研究智能优化算法在不同晶体材料色散方程参数反演中的迭代搜索性能问题,根据已测石英和方解石晶体的实验数据,分别采用遗传算法、模拟退火算法和遗传模拟退火算法应用于晶体色散方程的参数反演中,获得了晶体修正的塞耳迈耶尔方程的参量,同时比较了三种算法在迭代搜索性能、算法稳定性、计算时间和差方和等之间的差异,结果表明,三种算法在晶体色散方程参数反演时都可以得到满意的结果,但是,由于遗传模拟退火算法同时具备遗传算法的快速全局搜索性能和模拟退火算法的极强局部搜索性能,使得在晶体色散方程参数反演中的优化效果更优.因此在建立其它材料色散方程时建议采用遗传模拟退火算法,而且这一结果对研究混合智能算法的迭代搜索性能也是有帮助的. 相似文献
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BP神经网络算法是目前应用最广泛的一种神经网络算法,但有收敛速度慢和易陷入局部极小值等缺陷.本文利用混沌遗传算法(CGA)具有混沌运动遍历性、遗传算法反演性的特性来改进BP神经网络算法.该算法的基本思想是用混沌遗传算法对BP神经网络算法的初始权值和初始阈值进行优化.把混沌变量加入遗传算法中,提高遗传算法的全局搜索能力和收敛速度;用混沌遗传算法优化后得到的最优解作为BP神经网络算法的初始权值和阈值.通过实验观察,改进后的结果与普通的BP神经网络算法的结果相比,具有更高的准确率. 相似文献
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