考虑供应链风险和绩效的供应商选择的模糊动态非线性多目标规划模型

基于供应链风险和供应链绩效的模糊性和供应商选择问题的动态性,本文考虑供应链风险和供应链绩效作为模糊变量,讨论如何给生产商一个满意的动态多目标供应商选择方案,确定供应链风险和总成本最小,以及供应链绩效最大。然后对该问题提出了一个动态多目标多产品供应商选择模型,该模型是首次同时考虑供应商选择,订单分配,供应链风险和供应链绩效的一个模糊动态非线性多目标规划模型。为了去模糊化和求解该模型,给出了一个风险和绩效的模糊评估法。最后给出一个数值算例验证了该模型的可行性,为决策者选择供应商提供了理论依据。     

基于直觉模糊规划的多目标投资组合选择模型

将直觉模糊集合的概念引入投资组合模型中,并将多目标投资组合模型中的收益、方差和偏度三个目标模糊化,用隶属函数与非隶属函数作为新的目标函数.针对该模糊多目标投资组合模型,提出了一个动态遗传算法,算例给出了该模型的一个实例的最优解.     

多目标模糊系数规划

在单目标模糊系数规划的理论基础上，对多目标模糊系数规划进行讨论，在以目标间的协调程度尽可能大为最优性条件的要求下提出多目标模糊系数规划最优解的定义，并给出一种可行的求解方法。     

模糊多目标规划的最小隶属度偏差法

对于可行域为有限集的模糊多目标规划问题，本文给出一个新的解法－－最小隶属度偏差值，并结合实例通过与“优序法”、“最短距离法”的对比分析，指出了使用“优序法”和“最短距离法”应注意的问题及新解决的有效性。     

基于产品平台的多目标供应商预选方法研究

由于供应商选择问题直接影响着企业的最终收益, 所以它对企业来说一直是一个重要的决策问题. 在以往的研究中, 供应商选择仅仅是从产品零部件的角度去考虑而没有从产品的整体出发. 此外, 传统的供应商选择都是发生在产品设计阶段之后的产品生产阶段. 然而, 在产品设计初期考虑供应商选择问题可以有效地避免合适供应商的短缺问题. 提出了一个基于产品平台的多目标供应商预选方法, 并在产品设计初期从产品整体角度建立了一个以最小化产品族外包成本、最小化产品族生产风险以及最小化供应商供应时间为多目标的优化模型, 从而有助于决策者在产品开发的早期对产品整体设计方案进行改善. 此外, 由于产品平台存在部件共享问题, 因此在优化模型中也考虑了部件共享对供应商预选结果的影响. 采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)对优化模型进行求解, 并通过实际案例来说明提出的优化方法以及求解算法的合理性和有效性.     

应用模糊目标规划方法求解多目标线性分式规划问题

针对多目标分式线性规划问题,提出利用上(下)界表示目标期望水平及允许上(下)限,且利用一阶泰勒公式逼近隶属函数,将多目标分式规划转化为线性规划问题,并用单纯形法求解,通过实验算例说明了所提出的方法的有效性.     

含有模糊决策的线性分布式多目标规划

针对实际问题中决策变量通常是模糊的情况,讨论具有块角结构的含有模糊决策的线性分式多目标规划模型。使用α－水平集,建立了对应的α－多目标规划模型。为解决这类问题,设计了基于模糊模拟的遗传算法。数值例子表明,遗传算法很好地解决了这个问题。     

区间目标规划与模糊目标规划

从区间数与模糊数的序关系出发讨论了一类目标函数含区间数系数的非线性规划和目标函数中含有模糊数系数的线性规划问题,提出将相应的规划问题等价地转化为两个依次求解的经典数学规划问题来求最优解.     

模糊随机需求下多产品报童问题的均衡策略

针对模糊随机需求下单制造商多零售商的分布控制型多产品报童问题, 建立了含资金约束的期望利润最大化两层规划模型.结合模糊随机模拟技术与遗传算法, 设计了求解模型的混合智能算法.该算法不仅可获得上层制造商的最优折扣批发价及下层零售商的最优订购量,亦可求得该折扣形式的起始折扣点(折扣区间).算例分析表明,当制造商采取最优数量折扣策略时:1)促使零售商订货量增加至资金约束上限;2)部分产品订货量可达模糊随机市场需求的最大可能值:3)零售商和制造商的利润均增加.     

随机需求模型和多目标规划模型在会议筹备问题中的应用

首先介绍了单时期随机需求模型和多目标规划模型及其求解方法,然后以实例说明了这两种模型在解决大型会议筹备问题中的应用。     

基于多目标规划法的模糊线性回归分析

讨论输入、输出均为模糊数,回归系数为实数时的模糊线性回归分析。由于模糊最小二乘线性回归容易受异常值的影响,而最小一乘法能有效地降低回归模型的误差。为此,基于最小一乘法,建立多目标规划模型并将其转化为非线性规划问题进行求解,从而实现模糊线性回归模型的参数估计。最后,结合一个数值实例,验证和比较该方法的合理性和优越性。     

模糊多目标半定规划的最优性条件

将模糊集理论应用到多目标半定规划中来,提出了有约束的模糊多目标半定规划模型,并首次给出了其最优有效解的定义.通过构造确定的隶属度函数,将以矩阵为决策变量的模糊多目标半定规划转化为一种目标函数的某些分量由约束函数决定的确定性多目标半定规划,并证明了前者最优有效解与后者有效解的一致性.在此基础之上,讨论了二者的最优性条件.     

含直觉模糊弹性约束的多目标模糊线性规划求解

基于模糊结构元方法构建并讨论了一类含有直觉模糊弹性约束的多目标模糊线性规划问题.通过引入模糊数的加权特征数,定义了一种序关系并拓展了Verdegay的模糊线性规划方法,将上述多目标模糊线性规划问题转化成两个等价含参数约束条件的清晰多目标线性规划模型,并应用一种线性加权函数法给出了此类线性规划模型的对比最优可行解.最后通过一个数值实例来说明此类问题的一般求解方法.     

分式规划模糊投资组合模型的遗传算法求解

将预期收益率表示为模糊数,以E-SV风险测度为基础给出了组合证券投资决策的效用函数,并建立了基于分式规划的模糊投资组合选择模型,考虑到模型求解的复杂性,我们利用遗传算法构造罚函数对模型进行了求解,并通过实例,验证了该模型解法的可行性和有效性.     

一类模糊线性规划模型的模糊最优区间值

讨论一类既有模糊不等式约束又有模糊等式约束的全模糊系数线性规划问题。在给定的模糊隶属度水平下 ,将模型转化为区间数线性规划模型 ,通过确定区间模型的最佳目标函数和最大可行域以及最劣目标函数和最小可行域 ,求出目标函数的模糊最优区间值 ,从而为决策者提供更多的决策信息。最后给出一个数值例子。     

多维多目标模糊优选动态规划及其在资源分配中的应用

将目前所研究的一维模糊优选动态规划扩展为多维模糊优选动态规划。在求解多维多阶段问题时,采用遗传算法与模糊动态规划法相结合进行求解,保证了优化变量的全局最优性。在其中权系数的处理中,本文采用了主客观综合评定的方法,保证了数据的合理性及准确性。并且文中用此方法解决了多维多阶段多目标的资源分配问题。     

模糊线性规划问题的一种新的单纯形算法

提出求解模糊线性规划问题的一种新的思路 ,就是应用单纯形法先求解与 (FLP)相应的普通线性规划问题 ,通过模糊约束集与模糊目标集的隶属度的比较 ,获得两个集合交集的最优隶属度 ,将此最优隶属度代入最优单纯形表中 ,即可求得 (FLP)的解。本算法只需在一张适当的迭代表台上执行单纯形迭代过程 ,简捷方便适用     

关于FLP问题一种新的单纯形算法的推广

指出FLP问题的一种新的单纯形算法[1]中主要结论成立的适用条件,并给出了该适用条件不成立时,一般条件下的推广.