油田产量构成的多阶段多目标优化

为了确保中后期原油稳产,如何将油田总产量合理细分到各采油厂成为油田开发规划面临的重要问题.建立了油田产量构成的多阶段多目标优化模型,将油田总产量按照产量构成的类型分配给各分项产量,进一步将各分项产量分配到各采油厂.结果表明,通过多阶段优化,在确保油田总产量稳定提高的同时,油田的总成本在两个阶段都有所下降,油田效益提高;此外,油田总产量目标被细分到了各采油厂的各分项产量,为油田决策者下达具体的产量指标提供了依据,以便油厂根据自身实际优化开发指标,完成油田下达的产量任务.     

警力分配问题中的模糊优选动态规划法

根据市区公安分局基层警力的分配问题的特点,将模糊优选理论与动态规划法相结合建立了多维多目标模糊优选动态规划模型,用此模型对警力进行合理分配,以得到最优警力分配方案,为公安决策者在警力分配问题中提供科学的理论依据.     

燃气输配的数学模型

研究了某天然气公司向市民供应优质燃气的输配问题 ,建立了寻求合理的配产方案的非线性数学模型 ,运用拉格朗日乘子法、最速下降法、修正牛顿法、动态规划方法、化二次规划为线性规划的单纯形法和罚函数法等不同方法给出了各气井的合理的配产方案 .对于实际应用与大学生数学建模训练有一定的指导意义 .     

一个电力分配的数学模型与算法

用电分配涉及整个社会的各行各业和千家万户,评价分配方案优劣既要考虑经济效益又要考虑社会效益,因此属于多目标决策分析问题。本文运用目标规划原理建立了用电分配数学模型,其中包括利润、产值、电业局收入及各种电量限制等96个目标,按5个优先级进行优化。文中所用算法的基础是单纯形方法,为给出有实用价值的优化分配方案,本文提出以上一年同期实际用电指标为基础研究现行分配方案的基本思想,并采取若干相应措施。     

基于多数量需求拍卖机制的动态存贮/分配模型

该文分析了折扣准则下基于多数量需求拍卖机制的多阶段存贮问题,运用动态规划方法,在有限阶段对该问题研究了每个时期应该出售的最优产品数量、最优分配方案和最优订购策略,提出了运用修正的多需求二级价格拍卖模型来实现最优分配,并对无限阶段下的动态存贮/分配问题进行了讨论.     

公务员最优录用分配方案的数学模型

本文通过建立0-1规划模型,设计了一种公务员招聘中的最优录用分配方案,并运用L INGO软件求得了一个实际问题的最优解.     

初始排污权分配及定价的双层多目标规划模型

初始排污权的分配及定价是排污权交易制度实施过程中的一个难点。本文利用双层多目标规划研究了初始排污权的分配及定价问题。根据排污权管理机构和各排污者在排污权市场上的行为特征,构建了初始排污权分配及定价的双层多目标规划模型,并给出了相应的求解算法。最后用一个简单的实例验证了模型的可行性。     

基于Grbner基方法的交通分配算法

交通规划中的第四阶段交通分配是交通规划中最重要的环节之一,合理的交通分配方法是未来规划期内交通运输系统状态良好的关键,对交通分配模型进行优化有利于交通规划正确高效.经典的交通规划分配模型算法计算复杂,比较次数多,计算量大,而Grbner基方法在计算机上容易实现,计算思路清晰简洁,适合在交通分配中采用.选取了交通分配中的典型算法增量分配法,对其中最短路算法用Grbner基方法改进,构造了基于Grbner基方法的交通分配模型.模型先将交通分配中的最短路问题转化为求多项式集的Grbner基,然后直接得出交通分配中的最短路径,使交通分配算法高效简洁.最后,为算法加以实例佐证,证实算法在工程应用中可行.     

污染物排放总量分配的群体决策方法研究

污染物排放总量控制是防治污染的重要途径,污染物排放权的分配是区域污染物排放总量控制工作的核心.本文提出了经济最优性(P1方案)、合理公平性(P2方案)和经济发展连续性(P3方案)的污染物排放权分配原则,研究了以P1方案、P2方案和P3方案为基点的群体决策方法,给出了污染物总量分配的群体决策分配模型.     

线材的合理利用问题研究

线材的合理利用问题是一类很有代表性的整数规划问题。本文对线材下料问题决策的方案选择、模型的建立、解的分析进行了系统的分析和研究。     

研究生录取问题的数学模型

针对研究生录取问题,建立了模糊综合评价模型和一般指派问题的规划模型.首先,利用模糊综合评价模型对学生的综合成绩加以量化.其次,利用一般指派问题的规划模型制定了学生和导师的最佳双向选择方案.最后,给出了一种更能体现“双向选择”的研究生录取方案.实例分析的结果表明:按本文的方法所确定的“双向选择”的录取方案是科学的、合理的.     

装载与运输路径的联合最优规划

运输问题中可以分为两个过程:分配装载和规划路径运输,后者是图论问题,前者因为涉及到分配不同的货物装载到不同的运输工具上,是非线性整数规划问题,所以整个问题也是NP复杂问题,随着问题复杂度的增加,变量增多,求解将会非常耗时和困难.提出了基于多旅行商的M-TSP图论装载运输优化模型,和对此模型进行简化后的基于确定路线的整数线性规划装载模型,从而极大的方便此类问题的快速求解,为实际生产运输商业行为提供了一种方便、科学、可靠的决策模型和方案.     

基于“货到人”拣选模式的储位分配问题研究

研究了“货到人”拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法。首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法。然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解。最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析。结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法。本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法。     

基于众包平台任务定价的共享经济新模式

随着互联网经济的发展和国家对共享经济建设的逐步重视,越来越多的商业任务以众包的共享经济模式解决.本文针对2017年全国大学生数学建模竞赛B题"拍照赚钱"的任务定价问题,通过建立基于双边市场定价模型,以及基于定价体制的多元非线性规划模型,最终确定了更合理的任务定价方案.受此启发,后续研究开发了一款基于定价模型的共享平台小程序"易享share".     

基于Benders分解算法的反恐应急设施选址-定容-分配问题

反恐应急设施的合理布局和资源配置可缩短救援到达时间并提高应急效率。对已有反恐应急设施选址研究拓展，进一步考虑设施容量有限的情形，并将袭击前后关于应急设施的选址、定容和救援物资分配问题进行集成考虑。将该问题构造为三层规划模型，上中下各层规划分别对应袭击前的选址定容问题、袭击时的袭击点选择问题和袭击后的救援物资分配问题。利用下层规划的对偶变换转化为双层规划，并设计Benders分解算法求解。最后，结合南疆交通网络进行仿真分析，验证了模型和算法的有效性。     

基于ARIMA-LSTM组合模型的原油产量时序预测研究

针对现阶段油田产量预测中所出现的一些预测效果不理想的问题,开展了对全国原油产量的时序预测研究.针对全国原油2011-2020年产量所呈现出来的特点,采用一种基于时间序列自回归移动平均模型(ARIMA)结合长短期记忆网络(LSTM)组合模型的预测方法.首先,运用时间序列ARIMA模型的建模思想,对全国原油产量进行初步预测,再通过LSTM训练拟合残差并进行预测.最后将LSTM的预测结果补偿到初步预测结果中,得到组合预测值.组合模型预测结果显示,预测结果比较可靠,对预估原油产量具有一定的参考价值.     

油田开发规划多目标产量分配优化模型及其应用

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系，研究并建立了油田开发规划中的产量最大，成本最低。效益最好的多目标产量分配优化模型。这些优化模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题，将模型应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。     

敏捷供应链管理中最优激励方案的实现问题研究

合理的利益分配策略可以稳定敏捷供应链的运营过程,加速敏捷供应链目标的实现.基于委托-代理理论,研究了敏捷供应链利益分配中最优激励方案的设计问题,得出在信息对称条件下由于合作伙伴企业的努力水平可以为主导企业所观测,因而容易制定最优激励方案并实现利益分配.而在更多的信息不对称条件下,需要对合作伙伴企业的产出结果进行监督和评估,通过不同努力水平下的分布概率间接地获得努力水平信息.该结论对于敏捷供应链利益分配系统的设计与实现具有重要指导意义.对最优激励方案在敏捷供应链利益分配中的实现过程进行了说明,通过适当的评价指标体系和评价方法,实现了利益分配中考虑努力水平等因素的激励策略.     

多指标席位分配模型及其应用

将经典席位分配模型推广,建立了多指标席位分配模型,它是一个有界整数变量非线性规划模型。将模型转化为非线性连续规划模型,因而可用各种具有良好收敛性和收敛速度的求解非线性连续规划的算法求解。给出多指标席位分配模型的一个简单有效的算法。最后实例说明多指标席位分配模型应用更加合理、更加广泛。     

模糊环境下合作联盟收益分配模型和算法研究

在合作联盟中,由于不确定性因素的存在,联盟收益不能精确得到分配。文章将合作对策的支付值用三角模糊数来表示,解决模糊收益分配问题,并考虑了联盟的重要性(即权重)及有效性等因素对利益分配的影响。通过构建多权重模糊分配二次规划模型,给出其解析式,据此确定参与合作联盟的局中人的三角形模糊数分配值。最后,通过数值算例验证了该模型的合理性和优越性,从而为合作联盟利益分配提供了一种合理、有效的计算方法。