模糊线性规划的最优解

本文说明模糊线性规划的模糊优越集C_f,在一般情况下是去掉端点x~((0))的线段。在线段上有且只有一个模糊线性规划问题的最优解。最后提出了解模糊线性规划的一个比较简便的算法。根据本文的结论,可以证明Zimmermann算法的最优值因此,Zimmermann算法的最后一步可简单地用代替,从而节省了大量的计算工作量。[3]指出,当模糊判决用乘法或凸组合运算时,导出的规划往往是非线性的,求解比较困难。然而,用本文的结论,问题能容易地得到解决。     

基于网络流理论的非线性规划评价模型

针对既有的评价模型缺乏对评价结果保序性的讨论,以及难以有效处理缺失数据的问题,本文建立了一个新的评价模型用以解决以上问题。该模型建立在三个标准的基础上,这三个标准分别为“结果一致性”、“最小偏离性”和“最小差异性”,其为模型的建立提供了依据和理论基础;在已建立的非线性规划模型基础上,进行了模型的性质讨论,并将其归结为一类最小凸费用循环流的统一表述,这是解决模型的算法问题和揭示其蕴含的更为深刻的管理学意义的核心;最后,模型被用于一个示例分析和含有缺失数据的大规模数据集的实证分析,这些分析论证了该新模型的有效性。本文的模型提供了新的评价工具,扩展了运筹学和决策科学之间相互运用的案例,具有较好的保序性和处理缺失数据的能力,含有理论和实践的双重意义。     

用线性规划方法求网络计划的最低成本日程

网络计划优化的一个重要内容是研究项目的最低成本日程。本文假定工序在可压缩范围内,直接成本呈线性变化的前提下,以线性规范为工具,提出了一种最低成本日程的优化方法。当借助计算机求解时,该方法更加简单实用。     

线性规划标准型和整数线性规划最优解的两个注记

本文研究线性规划标准型的基本假设所蕴含的一些性质,并探讨整数线性规划最优解和其松弛问题最优解的关系.首先,分别讨论四种情形下线性规划最优解的性质,即无约束线性规划问题、仅有非负约束的线性规划问题、仅有等式约束的线性规划问题,以及标准线性规划问题系数矩阵的列向量有为零的情形等.然后,构造两族二维整数线性规划,其松弛问题的最优解与其(整数)最优解"相距甚远".     

模糊网络关键路径问题的模糊线性规划方法

构建了模糊线性规划模型及其对偶规划模型,用于求解工期模糊情况下的项目关键路径问题,克服了传统的正向和逆向递推方法中存在的计算繁琐问题.在模糊线性规划模型中,通过枚举不同α—cut值,利用一种基于区间数距离测度的模糊数排序法,改进了现有模糊线性规划模型目标函数,计算出模糊总工期和所有可能的关键路径,解决了现有模糊线性规划模型构建中,未能同时考虑到工期模糊时关键路径可能会发生改变问题以及项目可能存在多条关键路径问题.在对偶规划模型中,通过对项目活动模糊时间参数基于α—cut重新定义,求解出活动的模糊时间参数,克服了已有模糊线性规划模型中要么仅能求出事项(节点)的模糊时间参数但未求出活动的模糊时间参数,要么求出了活动模糊时间参数但其最晚完成时间参数定义不正确的缺陷.     

线性规划课程教学改革初探

本文就线性规划课程的教学进行了一系列的改革与探索,从知识的体系化、重点化、延深化以及讲授法等方面作了大量工作,得到了一些体会,在实践教学中效果较好．     

具有模糊系数的模糊线性规划问题

本文考虑具有模糊系数的模糊线性规划问题中各系数的模糊可能性分布，而用指数（或线性）的隶属函数来描述，然后使用模糊数集上的实值函数，使模糊数在模型均值的意义下对应于一个实数，借此，将原问题公式化为一个普通线性规划。     

基于线性规划博弈的供应链配送问题

着重建立了供应链配送问题的线性规划模型,分析说明了配送合作联盟对各成员是有利的.在配送博弈中,根据配送问题的对偶最优解和配送博弈核心之间的关系,构造了收益分配函数并证明了配送博弈的核心非空、所对应的分配方案稳定等性质.最后通过算例应用验证了模型和分配函数的有效性.     

一个新的解线性规划的神经网络

本文提出一个新的解线性规划的Hopfields-型网络。该网络基于线性规划的对偶理论,并使用了Sigmoid函数,但不需要预先给定的罚参数和乘法模拟器,我们证明该网络不仅全局收敛到线性规划的精确解,而且能同时解原规划和对偶规划。由于在该网络中没有使用乘法模拟器而利用了Sigmoid函数,因此该模型是很容易用硬件实现的。     

紧急输送策略的线性规划模型

以美国南弗洛里达州递避飓风袭击为例建立了紧急输送情况下的线性规划模型。其中具体建立了以SCEPD(美国南弗洛里达州紧急情况预防部门)提出的公路反向，地区分块撤离，使用小路等三个最受人们关注的策略的模型。模型的灵敏度分析能很好地解释建立更多的临时避难所、限制车辆等策略对撤离的影响。在相近的环境下，中模型解得的结果很接近官方预测的结果，并且本的模型能对更广泛的情况进行分析．可给SCEPD提供一定参考。     

基于线性规划的炼钢装炉最小成本控制

基于线性规划方法研究了炼钢装炉最小成本控制问题.建立了炼钢装炉数学模型,给出了单纯形法的算法设计.这种算法可以大大降低成本,适合在工程中使用.最后用数值例子对所得结果加以验证,说明了文中结果的正确性.     

简单网络流对策的相对N-核

主要研究简单网络流对策中相对N-核的算法.当网络中最大流值等于1时,证明相对N-核与对策的核心相同,不一定是单点集;而当网络中最大流值大于1时,利用Kopelowitz's序列线性规划方法和线性规划对偶理论,证明相对N-核与N-核相同(同为单点集),并且可在局中人个数的多项式时间内得到求解.     

交通流灰色RBF网络非线性组合预测方法

针对智能交通系统的开发,提出一种基于灰色GM(1,1)模型和RBF网络非线性组合的短时交通流预测方法.该方法采用三层结构的RBF网络将两种单一预测方法(灰色GM(1,1)模型和RBF网络)进行了非线性组合.利用实测数据对组合方法进行了仿真实验,结果表明:非线性组合模型的预测准确性高于单独的RBF网络预测的准确性;组合模型发挥了两种单一方法各自的优势,是短时交通流预测的有效方法.     

基于粒子群的模糊神经网络的短时交通流量组合预测

为了进一步提高短时交通流量预测的精度,提出了一种粒子群算法的模糊神经网络组合预测模型,模糊神经网络融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力等优点,弥补各自不足,将自回归求和滑动平均(ARIMA)和灰色Verhulst模型进行初步预测,并将两种初步预测的结果作为模糊神经网络的输入,构建基于改进模神经网络的组合预测模型,在此基础上进行训练和预测,其中模糊神经网络的相关参数由改进粒子群来优化,利用本方法来对南京市汉中路短时交通流量进行预测,结论表明:方法充分发挥了单一模型的优势,比单一的预测模型更加精确,是短时交通流量预测的一个有效方法。     

基于结构元方法的可能性线性规划

主要目的是利用结构元方法来解决含有模糊系数的线性规划问题,即可能性线性规划问题.首先,简单地介绍了结构元方法及结构元加权序,证明了其模糊优先的合理性,并同原有序关系进行了比较.然后,利用这种序关系,将可能性线性规划问题等价地转化为一个经典的线性规划问题,简化了原问题的求解.最后,借助一个实际例子,进一步表明了该方法的有效性.