多周期多产品采购量分配优化模型

为了解决随机需求与价格折扣并存条件下的多周期多产品采购量分配问题,建立了相应的多目标混合整数随机规划模型.该模型的特点是:①模型的约束条件中兼具确定性和随机性;②通过累计需求和累计采购量表示多周期的库存持有成本;③通过约束条件方程式准确地表现随机需求和价格折扣两大假设条件.针对该模型的特殊结构,提出了一种适用的求解策略:首先,通过把机会约束转化为确定性等价类,从而将多目标混合整数随机规划模型转化为确定型多目标混合整数规划模型;然后,采用目标规划法求得问题的满意解.此外,通过应用算例说明了模型的有效性和可行性.     

一个采购问题的未确知规划模型

利用未确知信息的数学理论,以采购问题为实例,建立了一个含未确知状态变量的采购问题的未确知规划模型,并求出了未确知期望最小这一意义下的最优解,最后对模型求解的算法进行了讨论。     

基于多目标粒子群算法的电梯备件采购配置

电梯备件采购配置问题是典型.的多目标、多约束、非线性规划问题.针对该问题,根据维修BOM配置出所需采购的备件清单,并得到备件的损坏率及消耗率.最后,提出了一种多目标粒子群算法,并运用算法对某一待采购备件的配置问题进行了优化求解.实例的结果表明,对该类问题,算法能快速准确地得到最优的解.     

大庆油田物资采购及库存优化机制设计与模型研究

本文结合大庆油田物资采购中的实际问题, 考虑物资市场、需求、库存三方之间的不确定性和复杂性,分别讨论了物资采购价格时变、物资需求时变、以及不同仓储容量限制下的库存优化模型的研究进展。进一步,设计了针对大庆油田物资的采购及库存优化机制,并选取大庆油田实际采购中的4种A类物资,基于时间序列方法和0-1混合整数规划,分别对机制中的价格预测部分和策略优化部分进行了数值试算,结果表明,基于准确度较高的预测价格,运用混合0-1整数规划模型制定的多品种物资的最优联合采购策略,可以实现采购成本的节省,相比于4种物资2009年的实际采购成本,节约比率高达7.66%,同时价格预测的精度也得到了用户的认可。该机制为油田物资采购和库存优化管理项目中的辅助决策支持系统原型设计提供了参照。但考虑到大庆油田实际采购中的各种复杂因素的影响,还需进一步完善该优化机制,并对相关模型进行改进。     

到货不确定的多商品多阶段多折扣的采购与存储问题

考虑一个制造商和多个供应商的采购与存储问题。多个供应商分别提供多种原材料，采用一种折扣方案，或单品全量折扣，或总量全量折扣，或混合全量折扣。制造商根据供应商提供的原材料品种和折扣方案，考虑不能按时到货的情况下，确定订货量，制定运输和仓储方案，以最小化总体运营成本。受运输过程中多种因素的影响，到货时间存在一定的不确定性，由此引出调货问题。用模糊随机变量表示到货率，建立相应的模糊随机数学优化模型，通过建立模糊随机期望值模型的方法将不确定的模糊随机优化模型转化为确定的混合整数非线性规划模型。给出求解该问题的算法——基于核搜索的启发式算法，对算例求解并证明了算法的可行性与有效性。通过数值实验，对相关参数进行分析，给出其经济解释，为管理者决策提供参考。     

蜂群算法求解支持模糊QoS约束的电子采购模型

基于Web的电子物流采购是电子商务的热点.通过将模糊量化的QoS约束加入到Web电子物流采购模型,构造一种带有QoS约束的Web电子物流采购模型,并设计一种改进的人工蜂群算法进行求解.模型基于现有Web采购系统的采购模式,融合了非功能性Web服务评价理论,着重将带QoS约束的电子物流采购选择过程与人工蜂群算法求解过程相结合,从而能快速准确地获得使整体利益最大的解.经仿真计算,验证了模型的有效性.     

一类非线性两级整数规划问题的全局优化方法

本文研究了整数规划连续化的途径,对一类非线性两级整数规划问题的上级规划连续化以后采用模拟退火算法;其对应的下级规划问题采用离散搜索法求解,从而给出了求解一类非线性两级整数规划问题的一种全局优化算法,并通过算例验证了该算法是有效的.     

向多个供应商采购的存贮模型研究

本文研究当需求量巨大、单一供应商无法满足供货要求情况下的多供应商采购-库存问题,建立了一个向多个有能力约束的供应商采购的库存模型;将模型简化以后用Kuhn-Tucker条件分析了其松弛问题的最优解的必要条件及其相应的搜索算法;随后给出了模型的整数近似解算法,最后给出本文结论以及未来的研究方向。     

整数规划的一类填充函数算法

填充函数算法是求解连续总体优化问题的一类有效算法。本文改造[1]的填充函数算法使之适于直接求解整数规划问题。首先,给出整数规划问题的离散局部极小解的定义,并设计找离散局部极小解的领域搜索算法。其次,构造整数规划问题的填充函数算法。该方法通过寻找填充函数的离散局部极小解以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解。本文的算法是直接法,数值试验表明算法是有效的。     

基于DNA遗传算法的随机整数规划期望值模型求解

为了求解随机整数规划问题,提出了随机整数规划期望值模型的概念,分析了利用DNA遗传算法求解此类问题的优点,并设计了求解算法,最后通过报童问题,验证了算法的可行性和有效性.     

整数非线性规划的一种直接搜索寻优算法

本文的工作是将Rosenbrock算法移殖求解整数非线性规划,得到一种求解整数非线性规划的直接搜索寻优算法,该算法只要求函数是可计算的,可适用于实际规划问题。     

微粒群算法及其在热轧生产调度中的应用

针对整数规划问题的特点,提出了一种在整数空间中进行进化计算的PSO算法,使微粒群的进化限于整数空间。给出了热轧生产调度问题的最优轧制单元数学规划模型。并将该方法成功应用于最优轧制单元求解。     

一种高压开关产品的装配过程优化问题研究

本文针对高压开关产品的装配线提出一个实际的装配过程优化问题:高压开关产品的装配过程优化问题。该问题是在传统的空间布局问题中,加入了装配线工艺流程约束,是一类新的优化问题。本文为该问题建立了整数规划模型,并为该模型开发了启发式算法。然后以ZF11-252产品的装配过程为例,采用启发式算法求解模型。     

稀疏优化在数独中的应用

数独是一个难以求解的整数规划问题,可以通过实数编码的方式去除整数约束的限制,将整数规划模型转化为一个l0范数极小化模型.已有算法大多是求解松弛的l1范数极小化模型,只能求解部分数独问题.本文证明对于数独这样一个特殊的问题,lq(0＜q＜1)范数极小化模型等价于l0范数极小化模型,同时用l1/2-SLP(sequenti...     

整数规划的布谷鸟算法

布谷鸟搜索算法是一种新型的智能优化算法．本文采用截断取整的方法将基本布谷鸟搜索算法用于求解整数规划问题．通过对标准测试函数进行仿真实验并与粒子群算法进行比较,结果表明本文所提算法比粒子群算法拥有更好的性能和更强的全局寻优能力,可以作为一种实用方法用于求解整数规划问题．     

离散单因素投资组合模型的对偶算法

本文研究金融优化中的离散单因素投资组合问题,该问题与传统投资组合模型的不同之处是决策变量为整数(交易手数),从而导致要求解一个二次整数规划问题．针对该模型的可分离性结构,我们提出了一种基于拉格朗日对偶和连续松弛的分枝定界算法。我们分别用美国股票市场的交易数据和随机产生的数据对算法进行了测试．数值结果表明该算法是有效的,可以求解多达150个风险证券的离散投资组合问题．     

混合整数半无限规划问题

本文主要讨论混合整数半无限规划(mixed integer semi-infinite programming, MISIP)问题的求解方法.首先分离内层约束中的连续变量和整数变量并将原问题转化为混合整数互补约束规划(mixed integer mathematical programming with complementarity constraints, MIMPCC)问题.其次在假设内层问题满足Slater约束规范的条件下得到了转化前后问题的等价性.继而分别将MIMPCC问题转化为可用常规优化软件求解的混合整数规划问题和非线性规划问题.由于在转化过程中会生成大量的变量和约束,为求解内层问题中变量较多的MISIP问题,本文提出一种行约束生成法,并证明该算法可在最多O(|Z|)次迭代之后得到最优解.最后通过一些数值实例验证算法的有效性.     

求解中大规模复杂凸二次整数规划问题的新型分枝定界算法

针对现有分枝定界算法在求解高维复杂二次整数规划问题时所存在的诸多不足，本文通过充分挖掘二次整数规划问题的结构特性来设计选择分枝变量与分枝方向的新方法，并将HNF算法与原问题松弛问题的求解相结合来寻求较好的初始整数可行解，由此导出可用于有效求解中大规模复杂二次整数规划问题的改进型分枝定界算法．数值试验结果表明所给算法大大改进了已有相关的分枝定界算法，并具有较好的稳定性与广泛的适用性．     

多气源天然气管网运行优化问题的混合整数规划模型及其算法

对于多气源天然气管网运行优化问题,文章首先引入了刻画压缩机开关的0-1整数变量,并对非线性的管道压降方程进行了合理的松弛化处理,建立了更符合实际的非线性混合整数规划模型.其次,基于序列线性化的思想,设计了一种求解该模型的序列混合整数线性化算法.最后,在不同规模的天然气管网系统中进行了多方面的对比实验.实验结果表明,新模型及求解算法能够有效降低成本、减少压缩机能耗,并且所需求解时间大大减少.     

基于Epsilon约束法的短纤维生产调度的双目标优化研究

针对短纤维生产行业实际,本文综合考虑客户的需求差异、客户的重要程度、纤维生产设备的准备时间以及交货期差异等因素,研究连续需求下的短纤维生产排序优化问题。首先,本文建立双目标整数规划模型,即最小化客户订单总延迟和最小化机器总准备时间;其次,设计Epsilon约束算法并调用CPLEX精确求解调度方案,即帕累托前沿;最后设计非支配排序的遗传算法(NSGA-II)求解大规模生产下的调度优化方案。通过实验,证明该整数规划模型和算法对解决多客户连续需求问题具有实际价值,进而可以为短纤维生产企业提供参考。