危险化学品车辆路径问题的一个新模型及算法研究

危险化学品因其固有的危险性,容易引发事故,且事故后果往往很严重,对于危险化学品各个管理环节必须考虑其安全性.文章针对危险化学品运输环节的车辆路径选择问题,建立了同时考虑运输费用和运输安全风险的双目标优化模型.不同于该类传统模型,文章新引入了描述需求点访问次序的决策变量,减少了传统模型的决策变量个数和约束条件的数量,对传统模型进行了简化.针对新模型的求解,文章提出了一种改进的粒子群算法,将非支配解方法与种群杂交策略相结合来处理双目标问题,在迭代过程中加入了局部搜索策略以增强算法效率.数值实验说明改进的粒子群算法与传统的粒子群算法相比具有更优的搜索效率,能更有效地求解新模型.     

基于人机交互—蚁群算法的港口疏船调度优化

为解决因港口无法正常作业导致大量船舶压港后的疏船调度问题,从同时兼顾船公司和港口方利益出发,建立了船舶平均在港时间最短、额外作业成本最低、生产秩序恢复最快的调度生产多目标优化模型。利用多属性效用理论将多目标转换为单目标,并构建了相应的评价函数,采用改进的蚁群算法并结合人机交互以及邻域搜索方法求解,最后以大连港集装箱码头实际案例进行验证。结果表明,与通常调度方法相比,文中建立的优化模型能够更好地解决疏船问题;对比常规的蚁群算法,改进后的算法搜索效率更高。上述模型和算法为集装箱码头的生产组织调度提供了新的优化思路和方法。     

多目标规划的一种混合遗传算法

本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力，提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法．与Pareto遗传算法相比．本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率，并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解．最后，理论与实践证明其有有效性．     

考虑碳排放的多机可持续调度问题

考虑多机器生产环境下,研究在加工空档期允许关闭机器的可持续调度问题。同时对工件的指派、工件的开始加工时刻和机器在空档期是否开关机进行决策,以最小化碳排放为目标建立数学规划模型。设计了禁忌搜索混合算法求解模型,首先通过一个企业案例验证了模型和算法的有效性,然后通过仿真算例分析了算法的效率。计算结果表明,可持续调度方式在机器调度层面为企业减少了大量的碳排放。     

装配型企业订货量分配与订单排产联合决策研究

针对供应商交货数量不确定环境下,多品种小批量装配型制造企业因生产物料不配套造成生产计划不可行甚至客户订单拖期的问题,从企业运作整体出发,考虑订货量分配决策对订单生产和交货的影响,以最小化采购成本和最小化订单排产相关成本为优化目标,在允许零部件拖期交货且供应商提供拖期价格折扣条件下,建立订货量分配与订单排产联合优化模型。针对可行解空间巨大、传统数学规划方法难以求解的问题,从增强搜索性能角度出发,设计基于自定义邻域搜索算子的局部搜索机制和基于随机与种群重构变异机制的改进粒子群算法的模型求解策略。通过应用实例对本文模型和算法进行了有效性验证和灵敏度分析,结果表明,相比于传统的分散决策方案,本文模型能够有效降低整体成本水平,引入的改进机制能够显著提升算法搜索性能,为企业供应风险下的运营决策制定提供理论参考。     

基于目标信息系统学习的多准则决策方法

给出目标信息系统学习的多准则决策方法，建立多准则决策的规则学习模型，讨论该模型的性质。该模型优于Z．Pawlak方法，将规则提取与信息融合为一体。也优于AHP等模型，具有简洁性．通过实例计算，取得了满意结果。     

基于IMO-SLFDA的大规模分布式光伏并网的智能配电网相位平衡研究

分布式光伏的大量接入智能配电网后,可能导致三相电流的失衡,进而破坏配电系统的安全稳定性。对此,本文构建了以电流不平衡和电能损失最小化为目标的含分布式光伏的配电网优化的多目标模型,旨在解决大规模分布式光伏发电并网后配电网相位平衡的问题;然后,用随机单纯形法对混合蛙跳算法进行优化,改进了蛙跳算法求解优化问题时极易陷入局部最优以及计算效率较低的缺点,并和决策算法相结合,提出适用本文算例的改进的多目标混合蛙跳决策算法,确保能以极快的搜索速度和较高的计算精度得到最优解;最后,以IEEE-123节点三相不平衡测试系统为例,通过控制变量的相关操作实现配电系统的三相平衡。对比分析基础案例和优化算例的差异,验证了本文所提算法的先进性和实用性。     

考虑油膜动态过程的海上溢油应急物资调度优化

针对溢油应急响应中海上油膜所具有的动态特性,综合考虑需求点的时变物资需求、运输网络的不确定性以及物资调度决策与外部决策环境之间的相互作用关系之后,构建了效率目标与成本目标相结合的多目标海上溢油应急物资调度优化模型。根据模型的特点,提出了一种基于鲸鱼算法的求解方法。该算法利用非线性收敛因子克服了算法后期易陷入局部最优的不足,同时还引入小生境共享机制以确保解的多样性。最后,通过仿真案例对模型与算法的有效性与可行性进行了验证。结果表明,该方法可以为决策者提供高质量的决策支持。     

基于多目标进化算法的供水系统优化运行研究

将多目标进化算法与启发式算法相接合,对供水管网微观模型进行优化调度研究.目标函数为供水系统的运行费用和维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化(保证安全供水),以各泵站各型号水泵的开启和调速泵的转数比为决策变量,进行二进制-实数混合编码,并采用新型的交叉算子.运用NSGA-Ⅱ、epsilon-MOEA、SPEA2三种多目标进化方法求解优化运行模型,并通过工程算例进行比较.应用表明,多目标进化算法能为供水系统的优化决策提供支持.     

随机需求下选址——库存问题

在由多个零售商和多个分销中心组成的供应链网络中，零售商的数量及位置已给定，零售商处的顾客需求是随机的。优化决策是确定分销中心的数量和位置、每个分销中心负责的零售商组、各零售商的订货策略，目标是使系统长期运行下的总成本达到最小。将这种选址——库存问题建模为整数线性规划模型，利用拉格朗日松弛方法和启发式算法分别获得问题的上下界，然后设计求解算法，并通过大量的算例考察算法的有效性。     

具有稳定系数的多目标多维模糊决策算法

对多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法做了进一步研究,分析了多目标多维模糊决策模型中主观监督因子在三维以上模糊决策时对目标权重调节不灵敏的原因,提出一种新的模糊环境下带有目标权重主观监督因子和稳定系数的目标函数,给出了具有稳定系数和主观监督因子的目标权重计算公式,并给出了多目标多维模糊决策的算法,实例计算说明了算法的有效性。     

基于熵的多目标多维模糊决策模型

顾及多目标多维决策中存在的模糊性和随机性,基于Jaynes的信息熵最大原理,提出一种模糊环境下带有主观监督因子和信息熵的目标函数,导出了新的计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式.该模型将基于目标的客观决策与主观决策有机结合起来,为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径,并把信息熵作为评价决策优劣的指标,进一步发展了多目标多维模糊决策理论模型.将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价,取得了较为满意的效果.     

Gradient projection and local region search for multiobjective optimisation

This paper presents a new method for multiobjective optimisation based on gradient projection and local region search. The gradient projection is conducted through the identification of normal vectors of an efficient frontier. The projection of the gradient of a nonlinear utility function onto the tangent plane of the efficient frontier at a given efficient solution leads to the definition of a feasible local region in a neighbourhood of the solution. Within this local region, a better efficient solution may be sought. To implement such a gradient-based local region search scheme, a new auxiliary problem is developed. If the utility function is given explicitly, this search scheme results in an iterative optimisation algorithm capable of general nonseparable multiobjective optimisation. Otherwise, an interactive decision making algorithm is developed where the decision maker (DM) is expected to provide local preference information in order to determine trade-off directions and step sizes. Optimality conditions for the algorithms are established and the convergence of the algorithms is proven. A multiobjective linear programming (MOLP) problem is taken for example to demonstrate this method both graphically and analytically. A nonlinear multiobjective water quality management problem is finally examined to show the potential application of the method to real world decision problems.     

多目标多维模糊决策模型的模糊交叉算法

对多目标多维模糊决策模型做了进一步研究，提出一种模糊环境下带有目标权重主观监督因子的目标函数，提出了计算模糊决策识别矩阵与目标权重的模糊交叉计算公式。该算法既充分利用了模糊决策中的客观信息，又充分利用了决策专家的知识与经验，将客观定权与主观定权有机结合起来，为求解最优模糊决策识别矩阵和确定目标最优权重提供了一种有效途径，进一步丰富了多目标多维模糊决策理论模型。将本文提出的模糊决策方法应用于16家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策，取得了较为满意的效果。     

多目标决策二级模糊优选模型

研究了近年来多目标决策系统模糊优选理论的发展状况,基于一种新的目标函数,给出了求解最优优属度与最优指标权重的模糊迭代算法;依据“数字-信息-知识”的思维,从系统的稳定性和可靠性角度,对原始数据进行信息挖掘,提出了二级模糊优选理论模型,进一步丰富了模糊优选理论模型.将提出的模糊决策模型应用于1 6家电炉炼钢企业的模糊综合评价决策,取得了较为满意的结果.     

多目标多层次系统多维模糊决策理论模型

分析了模糊优选理论模型,指出了其对大系统决策的局限性,利用模糊模式识别理论与模糊关系优选理论,建立了多目标多层次系统多维模糊决策理论模型,进一步丰富了系统模糊决策理论。     

Decision making in multiobjective optimization aided by the multicriteria tournament decision method

This paper proposes a new method for multicriteria analysis, named Multicriteria Tournament Decision (MTD). It provides the ranking of alternatives from best to worst, according to the preferences of a human decision-maker (DM). It has some positive aspects such as: it has a simple algorithm with intuitive appeal; it involves few input parameters (just the importance weight of each criterion).The helpfulness of MTD is demonstrated by using it to select the final solution of multiobjective optimization problems in an a posteriori decision making approach. Having at hand a discrete approximation of the Pareto front (provided by a multiobjective evolutionary search algorithm), the choice of the preferred Pareto-optimal solution is performed using MTD.A simple method, named Gain Analysis method (GAM), for verifying the existence of a better solution (a solution associated to higher marginal rates of return) than the one originally chosen by the DM, is also introduced here. The usefulness of MTD and GAM methods is confirmed by the suitable results shown in this paper.     

一类大系统模糊随机多目标决策的建模与求解方法

本文提出和建立了一类大系统模糊随机多目标决策（ＦＳＭＯＤＭ）模型，讨论了模糊事件的模糊概率的若干基本性质．在此基础上，将ＦＳＭＯＤＭ模型转化为清晰的多目标决策模型，并给出了递阶分解协调求解方法．把该模型应用到大连市水资源与经济发展规划研究中取得了令人满意的结果．     

An interactive fuzzy satisficing method for random fuzzy multiobjective integer programming problems through probability maximization with possibility

This paper considers multiobjective integer programming problems where each coefficient of the objective functions is expressed by a random fuzzy variable. A new decision making model is proposed by incorporating the concept of probability maximization into a possibilistic programming model. For solving transformed deterministic problems, genetic algorithms with double strings for nonlinear integer programming problems are introduced. An interactive fuzzy satisficing method is presented for deriving a satisficing solution to a decision maker by updating the reference probability levels. An illustrative numerical example is provided to clarify the proposed method.     

Decision making in multiobjective optimization aided by the multicriteria tournament decision method

This paper proposes a new method for multicriteria analysis, named Multicriteria Tournament Decision (MTD). It provides the ranking of alternatives from best to worst, according to the preferences of a human decision-maker (DM). It has some positive aspects such as: it has a simple algorithm with intuitive appeal; it involves few input parameters (just the importance weight of each criterion).The helpfulness of MTD is demonstrated by using it to select the final solution of multiobjective optimization problems in an a posteriori decision making approach. Having at hand a discrete approximation of the Pareto front (provided by a multiobjective evolutionary search algorithm), the choice of the preferred Pareto-optimal solution is performed using MTD.A simple method, named Gain Analysis method (GAM), for verifying the existence of a better solution (a solution associated to higher marginal rates of return) than the one originally chosen by the DM, is also introduced here. The usefulness of MTD and GAM methods is confirmed by the suitable results shown in this paper.