一个猜想的证明

文[1 ]利用均值不等式对一类最小值问题进行了研究 ,但限于所推导的不等式 ,未能完全解决这一类问题 ,文末提出了如下猜想 :(以下简记∑ｎｉ =1为∑)设ａｉ,ｂｉ,∈Ｒ+,ｉ=1 ,2 ,… ,ｎ .α >0 ,则有 :∑ ｂｉα+1ａｉα ≥(∑ｂｉ) α+1(∑ａｉ) α ,当且仅当 ａｉｂｉ =∑ａｉ∑ｂｉ时等号成立 .本文利用凸函数定理证明了上述猜想 ,从而使这一类最小值问题得到了比较圆满的解决 .证明　首先介绍凸函数定理 [2 ]:设函数ｆ(ｘ)在区间Ｉ为下凸函数 ,λｉ∈Ｒ+,且 ∑λｉ=1 ,则对任意ｘｉ ∈Ｉ,有 :ｆ(∑λｉｘｉ) ≤ ∑λｉｆ(ｘｉ)现取ｆ(ｘ…     

考虑顾客便利半径和质量阈值的竞争设施选址问题

在竞争设施选址问题中,顾客选择行为是决定设施占领市场份额的重要因素,其描述了需求在设施之间的分配方式。为了贴近顾客真实的光顾行为,本文提出了一种考虑顾客便利半径和质量阈值的顾客选择规则,并研究了在该规则下市场中新进入公司的竞争设施选址问题。提出了一种基于排名的遗传算法(RGA)求解该问题,并将该算法与经典遗传算法(GA)和基于排名的离散优化算法(RDOA)进行了比较,结果说明了算法的有效性以及模型中质量阈值的重要性。     

固定费用特许最优规模分析

对于一个古诺多头市场外的创新者,给出了采用固定费用形式的最优特许规模,这一最优规模取决于市场大小及创新的程度.并对创新者选择固定费用形式特许或提成形式特许以最大化其利益给出了一个关于市场规模的阀值.最后,利用数值例子给出了固定费用特许的最优规模的直观图示.     

制造单元布局问题的双目标模型与算法研究

单元制造系统的布局对于提高系统的效率起着十分重要的作用。以最小化物料周转量和设施面积为目标,建立了一个单元制造系统布局的双目标优化模型,在该模型中不同制造单元的布局、单元内部不同设施的位置与方向这几个问题可以同时进行优化。基于模拟退火邻域解的变尺度生成机制和双目标抽样准则设计了模型的求解算法。算例表明本文算法所得Pareto解集优于经典的NSGA-Ⅱ算法。     

基于情绪宣泄效用的邻避冲突演化博弈

近年来,日益增多的邻避冲突事件使地方政府在社会治理方面陷入了一定的困境。邻避冲突的产生原因不仅仅在于利益和风险的分配不均,还在于社区民众对地方政府在决策及沟通方面存在着不满情绪。社区民众不满情绪的程度在邻避冲突进程中随着政府行为的不同而变化,随着不满情绪程度的上升,采取更激烈的抗议手段可以给民众带来更大的情绪宣泄效用。因此情绪宣泄效用可以从动机上对“中国式”邻避冲突的螺旋式演进态势提供有效的解释。本文构建了地方政府与社区民众的演化博弈模型,分析了演化均衡解及相关稳定性,对纯策略均衡解进行了数值模拟。结合博弈模型理论结果对杭州中泰垃圾焚烧项目邻避冲突事件进行了分析,最后对邻避设施规划建设给出了相关建议。     

解非线性互补问题的约束积分水平集算法

本文考虑有约束的非线性互补问题的全局最优化问题,在文[1][5]的基础上,利用数论中一致分布佳点集列,给出了以数论方法代替Monte-Caclo投点的实现算法,并证明了所给实现算法的全局收敛性.最后所给出的两个数值例子表明本算法对求非线性互补问题是有效的.     

需求导向的容量设施竞争选址问题研究

客户意愿与容量限制是竞争设施选址问题中两个重要的影响因素,在考虑客户意愿与设施容量共同作用条件下,建立了最小化企业总成本以及每个客户费用为目标的竞争设施选址问题优化模型,通过设计需求导向服务分配机制解决设施与客户之间服务关系分配问题,结合模拟退火思想提出了求解模型的算法。最后利用数值例子分析了需求导向服务分配机制以及目标权重、预算限额等参数对于选址决策的影响,其中考虑需求导向因素会适当增加企业的总成本,但可以减少客户所付出的费用从而增强对客户的吸引力;另外企业的预算限额对于企业的设施选址决策有着重要的影响,企业所能获取的市场份额与其选址预算限额呈正相关的关系;而客户所需付出的总费用与企业提供服务的总成本两者之间则呈负相关的关系,因此需要通过服务质量与成本之间的权衡实现最理想的选址决策。     

一种求约束总极值的水平值估计方法

给出了一种求约束总极值的水平值估计方法，说明了修正的方差方程的根与原始问题的最优值之间的等价性，给出了一种基于牛顿法的水平值估计算法并证明了实现算法的收敛性．初步的计算例子表明所给算法是有效的．     

A LEVEL-VALUE ESTIMATION METHOD FOR SOLVING GLOBAL OPTIMIZATION

A level-value estimation method was illustrated for solving the constrained global optimization problem. The equivalence between the root of a modified variance equation and the optimal value of the original optimization problem is shown. An alternate algorithm based on the Newton's method is presented and the convergence of its implementable approach is proved. Preliminary numerical results indicate that the method is effective.