基于复杂网络的并联式项目群结构脆弱性评估

运用复杂网络研究并联式项目群的结构脆弱性。将项目群中的任务用节点表示、任务之间的依赖关系用边表示,依据任务的工期确定点权、任务之间的依赖强度确定边权,则并联式项目群被抽象为一个有向加权网络。在分析并联式项目群网络拓扑特征的基础上,构建并联式项目群脆弱性评估模型,并对一个并联式项目群进行脆弱性评估。仿真结果表明该方法可以对并联式项目群脆弱性进行定量化评估、能够有效识别结构中的脆弱环节。本研究为保障项目群顺利实施、抵御风险提供了新的思路。     

基于资源时间因子的DSM项目群进度优化研究

在项目实践中,由于资源约束,从而会延长项目群的工期。为此,本文引入资源时间因子概念,采用设计结构矩阵(DSM),利用资源进入和退出时间因子矩阵描述了项目任务对资源的需求。提出了基于资源时间因子的遗传粒子群项目群进度优化方法。通过案例计算表明,该法可以有效缩短项目群工期,同时为项目决策者合理增加资源提供了新思路。     

基于Panel Data的地区财政支出结构优化模型研究

本文用平面数据(PanelData)的协整理论和误差修正模型、多目标规划等方法,利用1994—2001年中国各地区财政支出结构的数据,构建了地区财政支出结构优化模型,并对河北省2000年和2001年的财政支出结构进行了实证分析,提出了优化方案。结论显示,在财政支出总量不变的前提下,模型拟合取得了满意的效果。     

基于复杂项目群优化选择的水电经济效益计算

针对目前已运行水电站经济效益计算存在的问题,本文提出了基于大系统分解协调模型选择水电站在不同运行时间的最优等效替代运行位置.考虑目前电力系统中正在逐步推行的两部制电价（容量电价与电量电价）,研究中分别计算了已运行水电站最优等效替代位置的边际容量成本和边际电量成本,并将其分别作为已运行水电站优化运行中各时段（刻）经济效益计算的容量价格与电量价格.以运行水电站经济效益最大作为优化准则,采用动态规划方法对其进行实时调度,从而实现其经济运行调度.文章给出的实例计算表明,本文提出的方法与模型是可行的.     

基于粒子群优化Kriging模型的边坡可靠度分析

采用传统极限平衡法进行边坡可靠度分析时,不可避免会遇到一个问题,即边坡功能函数形式的高度非线性以及隐含性.对于隐式功能函数,传统的求解方法是通过对功能函数进行多次迭代,从而得到安全系数值.但是由于功能函数的形式较为复杂,导致迭代计算的过程变得尤为繁琐且效率低下.鉴于传统边坡可靠度分析中存在的安全系数计算繁琐耗时的问题,...     

卫星舱内长方体群布局的优化模型及全局优化算法

本文研究了卫星舱内长方体群优化问题,建立了一个三维布局优化模型,并用图论,群论等工具克服了布局优化问题时断时续性质带来的困难,在此基础上构造了一个全局收敛的优化算法,文中所用的方法可用于求解类似问题。     

干线公路网等级结构优化的目标规划模型及算法

依据制定中长期公路网规划的需要，建立了一个干线公路网等级结构优化的目标规划模型，并给出了算法及算例。     

基于设计结构矩阵的复杂产品供应链管理优化

针对复杂产品复杂的供应商网络结构,运用DSM表示复杂产品结构元素之间的交互作用,显示复杂供应链中各供应商之间隐藏着的联系,并基于粒子群算法对DSM实现聚类划分,从而得到复杂产品结构元素的分类,并以此为依据将众多供应商进行分类,使紧密联系的结构元素的供应商可以更为有效地交流,从而达到优化复杂供应商网络管理和协调的目的.最后以汽车发动机供应链管理的优化作为算例对所提方法进行了应用.     

基于改进微粒群算法的建设项目多目标动态优化

针对建设项目的复杂性和动态性,建立基于改进微粒群算法的多目标动态优化模型.首先,为提高算法性能,引入外部归档集和阈值并构建基于理想点法的适应度函数;其次,分别建立工期模型、加入系统可靠度的质量模型以及加入费用现值的成本模型,由其得到综合优化模型;最后结合工程实例对算法进行验证并与非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ算法)对比.结果表明:方法比NSGA-Ⅱ算法的优化结果更科学、收敛速度更快.     

基于群智能算法的预防性维修周期优化

分析将蚁群优化算法应用于预防性维修周期工程寻优问题时遇到的算法参数选择困难等问题,提出将粒子群优化算法和空间划分方法引入该过程以改进原蚁群算法的寻优规则和历程.建立混合粒子群和蚁群算法的群智能优化策略:PS_ACO(Particle Swarm and Ant Colony Optimization),并将其应用于混联系统预防性维修周期优化过程中,以解决由于蚁群算法中参数选择不当和随机产生维修周期解值带来的求解精度差、寻优效率低等问题.算法的寻优结果对比分析表明:该PS_ACO算法应用于预防性维修周期优化问题,在寻优效率及寻优精度上有部分改进,且可相对削弱算法参数选择对优化结果的影响.     

运筹学在复杂网络社团结构分析中的应用

社团结构研究是复杂网络这一前沿领域中的重要问题,同运筹学有着密切的关联。本文介绍了传统社团结构问题的基本定义,以及最近十年通过应用运筹学理论对该问题的研究进展。这些进展包括启发式模型,到随后的概率优化模型,以及组合优化模型。通过这些介绍,说明了运筹学方法论和基本工具在复杂系统研究中所起到的重要作用。     

An Exact Solution Method for Reliability Optimization in Complex Systems

Systems reliability plays an important role in systems design, operation and management. Systems reliability can be improved by adding redundant components or increasing the reliability levels of subsystems. Determination of the optimal amount of redundancy and reliability levels among various subsystems under limited resource constraints leads to a mixed-integer nonlinear programming problem. The continuous relaxation of this problem in a complex system is a nonconvex nonseparable optimization problem with certain monotone properties. In this paper, we propose a convexification method to solve this class of continuous relaxation problems. Combined with a branch-and-bound method, our solution scheme provides an efficient way to find an exact optimal solution to integer reliability optimization in complex systems. This research was partially supported by the Research Grants Council of Hong Kong, grants CUHK4056/98E, CUHK4214/01E and 2050252, and the National Natural Science Foundation of China under Grants 79970107 and 10271073.     

城市交通疏导的优化算法及应用研究

城市交通是一个随机性很强、复杂的系统.影响城市交通顺畅的因素很多,针对目前交通存在的问题,由具体实例到抽象特性,从城市局部到整体进行了研究分析.在现有硬件设施的基础上,采用最优化算法,对比现有算法存在的缺点提出新的优化策略,便于智能交通管理.     

复杂电磁环境下兵力部署优化模型

兵力部署通常由任务区分、兵力编组和兵力配置顺序构成.从战场指挥与控制的角度看,以上3个阶段的局部优化并不意味兵力部署的优化,因此有必要建立具有反馈特征和循环机制的全局优化模型.以任务区分、兵力编组、兵力配置和兵力部署之间的逻辑关系为桥梁,以部队应对复杂电磁环境主要措施为控制点,从事件的角度研究"进行兵力部署"事件的最大发生概率,提出了它与"进行任务区分"、"进行兵力编组"和"进行兵力配置"事件发生概率的最优匹配关系.     

基于改进粒子群算法的复杂现实约束投资组合研究

基于可能性理论,假设各资产的未来收益率均为梯形模糊数,本文构建了带有V-型交易费用、投资比例上下限和基数约束限制的均值-方差-Yager熵模型。本文采用了带有宽容量的逐步宽容法使构建的三目标模型转化为单目标模型,通过调整宽容量的大小来控制收益和风险的大小,从而使得投资者根据自己的偏好选择适合自己的投资决策。此外,本文通过非线性惯性权重来刻画搜索速度,通过对个体最优适应度值较差的部分粒子进行初始化处理,提出了改进的粒子群算法,从而降低了陷入局部最优的可能性;同时通过0-1矩阵和放缩因子处理了基数约束和上下限约束,使得模型的求解更加有效。最后,通过实例说明了算法的可行性和有效性,给出了投资模型的有效前沿,分析了收益/风险宽容量不变时,风险/收益宽容量变化的作用,从而给投资者提供了更多的决策方案。     

机场新增卫星厅对登机口影响的评估方法

为了解决航站楼客流量饱和的问题,采用一种增加卫星厅的方法,实现了旅客分流.基于单目标整数线性规划和多目标优化的方法,分别构建了登机口优化分配网络模型和多目标优化模型.利用登机口优化分配网络算法筛选出所使用的共同登机口,建立了目标函数并列出约束条件,采用目标约束法对建立的模型进行求解.在此基础上,根据目标建模的思想,建立了可供中转旅客总体流程时间最短且使用登机口数量最小的航班-登机口分配模型.利用MATLAB计算可知,利用42个登机口即可实现303架航班的正常运转.     

基于加权风险收益的中小科技企业贷款组合优化决策模型

建立了基于加权风险收益的中小科技企业贷款组合优化决策模型.该模型依据贷款组合单位风险权重收益最大的基本思想、结合科技企业特点、国家对科技企业扶持的政策等,采用CreditRisk+模型测量风险,有效地控制了对科技企业贷款的风险,为科技企业贷款决策提供了选择方法.     

双层指派模型及算法

介绍了指派问题应用中出现的一种新类型——双层指派问题,建立了双层指派问题的数学模型,并提出了针对双层指派模型的算法,最后给出它在铁路客车车底周转运用中的实例.     

Dual and bidual problems for a Lipschitz optimization problem based on quasi-conjugation

In this paper, we consider a Lipschitz optimization problem (LOP) constrained by linear functions in Rn. In general, since it is hard to solve (LOP) directly, (LOP) is transformed into a certain problem (MP) constrained by a ball in Rn+1. Despite there is no guarantee that the objective function of (MP) is quasi-convex, by using the idea of the quasi-conjugate function defined by Thach (1991) [1], we can construct its dual problem (DP) as a quasi-convex maximization problem. We show that the optimal value of (DP) coincides with the multiplication of the optimal value of (MP) by −1, and that each optimal solution of the primal and dual problems can be easily obtained by the other. Moreover, we formulate a bidual problem (BDP) for (MP) (that is, a dual problem for (DP)). We show that the objective function of (BDP) is a quasi-convex function majorized by the objective function of (MP) and that both optimal solution sets of (MP) and (BDP) coincide. Furthermore, we propose an outer approximation method for solving (DP).     

分块分层优化的旅游路线规划问题研究

针对旅游路线规划决定着自驾旅游者的旅游成败问题,利用分块分层优化的思想解决了旅游路线规划这一网络优化问题。用赋权图和近邻聚类的思想构建分块网络加权图,建立考虑旅游时间、行车时间和游览时间的改进旅行商优化模型,规划区块内景点的自驾旅游路线;然后将各区块视为节点、区块间旅游时间作为时间权值之一,建立改进的多旅行商优化模型,并用模拟退火算法规划出区块间的自驾旅游路线;其次,用类比一维装箱问题的思想,建立了求最少旅游年数的一维装箱模型,并用交叉装填算法求得其最小值;最后,应用提出的方法为西安市的自驾旅游爱好者规划出了满足多种约束的游遍全国201个5A级景区的最佳旅游路线。