区间数线性规划问题的解法

基于区间数与实数之间的关系,提出了区间数线性规划的激进最优解,保守最优解的定义.利用约束集之间以及目标函数值之间的关系,在原有区间数线性规划的基础之上,给出了两个求解激进最优解、保守最优解的方法.数值例子验证了该方法的有效性和可行性.     

基于区间数的证券组合投资模型研究

提出了证券组合投资的区间数线性规划模型.通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平α和约束水平β将目标函数和约束条件均为区间数的线性规划问题转化为确定型的线性规划问题.投资者可以根据自己的风险喜好程度和客观情况,对这两个参数做出不同的估计,从而得到相应情况下的有效投资方案,使证券组合投资决策更具柔性.最后通过实例分析说明了该模型的可行性.     

区间数线性规划问题的最优性条件

分别讨论了区间数线性规划问题保守可能解、保守必然解、冒进可能解和冒进必然解的最优性条件。     

含交易费用的证券组合投资模型的满意解

在证券组合投资过程中,忽略交易费用会导致非有效的证券组合投资,本文提出了一个考虑交易费用的证券组合投资的区间数线性规划模型,通过引入区间数线性规划问题中的目标函数优化水平参数λ和约束条件满足水平参数η将目标函数和约束条件均为区间数的区间数线性规划模型转化为确定型的一般线性规划模型,进而求得相应于优化水平λ和满足水平η的满意解.     

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.     

三端点区间数的判断矩阵分解及基于Fermat的算法集结研究

在三端点区间数已有研究的基础上,有效的将三端点区间数判断矩阵分解再集结从而转化为最优两端点判断矩阵.建立集结区间数信息的非线性规划模型,通过植物模拟生长算法进行三端点区间数判断矩阵的最优集结区间的合成,在保持最有可能点的基础上(数学模型推导证明费马点将最有可能点包含在内)有效将三端点区间数进行集结,然后运用投影理论进行方案排序.算例结果表明,模拟植物生长算法不仅计算简单、灵活,而且弥补了原两端点区间数取值范围过大、重心不明确的缺陷,同时简化了三端点区间数权重排序问题,显示出人工智能算法在信息集结方面的优越性.     

区间值模糊线性规划在证券组合投资优化中的应用

针对期望收益率与风险损失率为区间值模糊数的特征,就证券组合投资问题建立了一种区间值模糊线性规划模型,运用一种对区间值模糊数排序的新算法,将模型转化为经典的线性规划问题进行求解,最后通过一个算例说明其有效性和可靠性,为证券组合投资优化问题的解决提供了一种新的方法,对证券组合的理性投资具有重要的指导意义.     

区间自适应遗传算法优化无约束非线性规划问题

针对无约束非线性规划传统优化方法存在的问题,将区间自适应遗传算法引入无约束非线性规划优化中,算法可以利用当前进化信息,自适应移动搜索区间,找到全局最优解,故可缩短搜索区间长度,提高编码精度,降低算法计算量,解决了传统遗传算法处理优化问题时,给定区间必须包含最优解这一问题,这也是本算法有别于其他优化算法的独特优势,为某些最优解所在区间难以估计的无约束非线性规划问题的优化提供了一条有效可行的途径.系统阐述了区间自适应遗传算法的原理,给出了算法优化无约束非线性规划问题的步骤,以MatlabR2016b仿真方式对算法进行了实例测试,结果表明,方法是一种计算稳定、正确、有效、可靠实用的无约束非线性规划优化方法.     

一类线性规划问题的区间调节熵算法

本文将熵函数的思想和区间分析相结合,构造了一类线性规划问题的区间调节熵算法,讨论了调节熵函数的区间扩张及其收敛阶,以及相关的区域删除检验原则,证明了算法的收敛性,给出了数值算例.理论与数值结果表明该方法是可靠和有效的.     

区间线性规划的代数最优解

提出了区间线性规划问题代数最优解的概念,给出了在非负约束的条件下区间矩阵与区间向量乘积的刻画形式,在此基础上建立了区间线性方程组及区间线性不等式组代数可行性的等价条件.最后,建立了标准型区间线性规划问题代数最优解及代数最优值的有效算法,并用若干实例说明了算法的实施过程.