面向绿色智能制造的高维多目标动态作业车间调度优化

在当前环境问题日益严峻情况下,绿色智能制造受到广泛关注。在动态柔性作业车间基础上考虑不同机器状态下的能耗情况、机器使用节能方法,构建以极小化总能耗、最大完工时间、机器总负荷和产品质量稳定性为目标的高维多目标绿色动态柔性作业车间调度模型,并设计改进的灰狼优化IMOGWO算法求解该问题。首先,采用反向学习初始化种群策略,以扩大种群多样性;然后,依据多目标问题和标准GWO算法的特点提出多级官员领导机制,并引入POX交叉和逆序变异算子;最后,改进精英保留策略用于多目标优化算法。为证明算法的有效性,设计两组仿真实验分别对三种算法进行比较。实验结果表明,运用本文改进的IMOGWO算法求解多目标问题有更好的收敛性和分布性。     

拍卖市场上不同经验类型竞价者竞价行为研究

研究公共价值拍卖市场上不同经验类型竞价者的竞价行为.根据拍卖经验的不同可以把竞价人分成两类:天真者和理性者.通过建立"天真-理性"的竞价模型,分析了天真者与理性者最优出价策略,得到了在价值信号均匀分布情况下,天真者的事前期望支付大于理性者的事前期望支付;并得到了天真者的进化比例.     

考虑炒作效应的网络视频平台商业模式选择

随着网络视频产业迅猛发展,越来越多的视频节目依赖炒作宣传吸引关注度获取丰厚的商业收益。本文考虑时间因素和炒作因素,基于用户需求不确定性建立连续时间型收益模型。应用哈密顿方法求解非线性优化问题,得到了炒作效应影响下的视频用户支付意愿变化规律,网络视频商业模式的动态演化趋势,并确立了最优的视频节目定价和营销炒作策略。研究结果表明,选择收费模式用户人数随着炒作时间的增加而增加,而选择免费模式用户人数随着炒作时间的增加而减少;随着炒作效应的提高,混合型免费—收费模式会逐渐演化为单一收费模式,且视频平台利润呈现倒“U”型变化趋势。研究结论揭示了营销炒作对视频定价、用户支付意愿和收视行为的影响,为视频平台更好的了解用户需求,制定商业策略提供决策依据。     

基于随机动态规划的有限库存ATO系统优化控制

本文研究n维组件单一产品,有限库存的ATO系统。通过建立马尔可夫决策过程模型(MDP),构造优化算法,研究组件生产与库存的最优控制策略。最优策路可以表示为状态依赖型库存阈值,系统内任一组件的控制策略受其它组件库存状态的影响。利用最优控制理论动态规划方法和数值计算方法对最优控制策略的存在性、最优值的数值计算进行研究,建立更符合实际生产的ATO系统决策模型,进行相应的理论和实验验证,研究系统参数对最优策略的影响。