油田增产措施合理规划的优化模型研究

在考虑均衡使用增产措施的前提下,以油田规划期内增产措施5年的产油量最大为目标,以增产措施的产油量下限、产水量和费用的上限、增产措施的工作量上限为约束条件建立了规划期内增产措施产油量最大的整数线性优化模型,并运用LINDO6.1对模型编程求解和分析,给油田规划提供一个很好的参照.     

油田高含水期稳产措施配置多层目标规划

措施规划对于延长油田稳产年限 ,提高采油速度及提高最终采收率是十分必要的 .有些学者建立了油田稳产措施规划的整体或区块规划模型 ,但没有考虑实际油田生产各生产层系的地质特性和所采取措施的差别 .本文针对油田开发实际中存在多层现象 ,以区块的各个生产层为基础 ,建立了油田措施的多层目标规划模型 ,并采用合理的算法进行求解 .应用结果表明 ,多层目标规划使措施配置更精细 ,更能反映生产实际 ,是解决油田措施配置问题的一项有力工具     

考虑投资者异质信念和目标优先级的投资组合问题研究

考虑证券市场的模糊不确定性及投资者的模糊决策特征,以资产收益、下方风险及流动性为模糊投资目标,构建考虑投资者异质信念和目标优先级的多目标投资组合模型。进一步,以我国主板、中小板和创业板市场为背景,采用CPT-TOPSIS交互式算法进行实证分析。研究发现:乐观、理性和悲观投资者权衡收益、风险和流动性目标时偏好的优先顺序不同,导致资产配置结构、最优决策和绩效表现存在差别。结果表明模糊多目标模型能够满足不同投资者权衡多目标的差异化投资需求,取得优于基准随机投资组合的投资效果,可作为投资者投资决策的参考依据。     

NSGA-II算法在农业水保措施配置优化中的应用

农业水保措施的配置要考虑其生态效益和经济效益.不同水保措施组合方案有其相应的生态和经济效益,如何配置使综合效益最佳是一个最优化问题.分析了农业水保措施配置最优化需要考虑的两个目标,并将其公式化,建立了水保措施配置优化模型,并应用NSGA-II多目标遗传算法求解该模型.最后,以甘肃天水市罗玉沟流域的水保措施配置为例,进行了初步应用.结果表明,采用NSGA-II算法在水保措施配置优化模型求解时,计算效率较高,优化结果稳定,具有一定的应用价值.     

用回归正交设计建立油田堵水增产模型

在油田注水开发过程中，油井产水率的不断上升严重影响了油田的原油产量。因此油田进行堵水是油田高产稳产的一项重要工作。本文用回归正交设计方法建立油田区块堵水增产模型，从而为油田区块堵水最优化方案的目标函数的确立奠定了基础。     

油田开发措施配置的最优控制建模及求解

为了解决油田开发后期各种措施的规划问题,本文提出了一个最优控制数学模型,并讨论了其求解方法,将其应用于油田后期的开发措施配置,并通过油田实例应用证明了这一方法的实用性.     

“货到人”拣选系统机器人任务分配的鲁棒双层规划模型

在电商“货到人”拣选系统中,如何调度系统中的机器人并对任务进行合理地分配决定着整个系统的运行效率与成本。分析“货到人”拣选系统作业流程,建立机器人数量配置、机器人调度与机器人任务分配的双层规划模型。上层模型以批量订单完成总成本最小为目标函数,以机器人调度为决策变量,构建整数规划模型;下层模型以机器人完成所有任务的平均空闲率最小为目标函数,以任务分配为决策变量,考虑机器人在完成任务过程中由于调度、避障、路径规划等导致的行走距离不确定因素,构建鲁棒优化模型。上层的调度结果制约了下层的最小平均空闲率,下层的任务分配结果影响上层的最小成本,上下层结果共同决定机器人配置决策。利用遗传算法求解模型,通过实例仿真验证了模型的有效性。     

工程建设企业多项目人力资源配置研究——基于胜任力和两阶段优化视角

主要研究工程建设企业多项目人力资源优化配置问题。以项目经理这一关键性人力资源为对象,构建了基于胜任力模型的工程建设企业项目经理能力定级指标体系,给出了具体的能级评价方法,解决了待分配人员的定级和排序问题;在项目优先级和人员能级界定的基础上,以多项目工期均衡和人工总成本最低为目标建立了两阶段优化模型,给出了基于贪婪算法和线性规划的模型求解算法,设计了MATLAB程序对模型进行求解;最后通过实例验证了优化配置模型和求解算法的有效性。     

城市公共设施事故应急资源配置优化模型

城市公共设施事故发生时,迅速调动应急资源,尽早展开救援,对促进社会发展和保持社会稳定具有重要意义。本文根据城市公共设施突发事故中资源配置问题的特点,运用多目标规划的思想,建立了应急资源配置的多目标规划模型,并通过实验模拟对模型进行了求解验证。此模型可以成功实现城市公共设施事故应急资源的有效配置,为相关部门的决策提供理论指导。     

基于前景理论和双边匹配决策的合作伙伴初选决策

针对决策信息获取困难的情况采用不同粒度的模糊语言表达属性值,并提出了一种不同粒度模糊语言一致化方法.针对线性加权存在的决策补偿效应,采用基于级别优先序理论的ELECTRE集结基于前景理论的价值函数得到满意度值.传统合作伙伴决策方式只是制造企业对供应商评价并从中选择出评价结果最好的供应商,全然不考虑供应商对制造企业的接受程度,在集中式决策方法中采用双边匹配决策方法构造多目标优化模型,并采用模糊规划中的两阶段法求解多目标优化得到最终匹配结果.实例分析表明该方法的有效性.     

Inferring consensus weights from pairwise comparison matrices without suitable properties

Pairwise comparison is a popular method for establishing the relative importance of n objects. Its main purpose is to get a set of weights (priority vector) associated with the objects. When the information gathered from the decision maker does not verify some rational properties, it is not easy to search the priority vector. Goal programming is a flexible tool for addressing this type of problem. In this paper, we focus on a group decision-making scenario. Thus, we analyze different methodologies for getting a collective priority vector. The first method is to aggregate general pairwise comparison matrices (i.e., matrices without suitable properties) and then get the priority vector from the consensus matrix. The second method proposes to get the collective priority vector by formulating an optimization problem without determining the consensus pairwise comparison matrix beforehand.     

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.     

基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法及应用

在现实决策问题中,决策对象在不同时期行为状态和所属类型往往呈现一定的发展规律,而现有聚类方法难以充分挖掘聚类对象的发展信息、对象间的关系信息和发展属性的差异信息。为有效处理此类问题,考虑到研究对象的发展趋势、发展行为和发展绝对量与增长量的属性差异,采用GM(1,1)和灰色定权聚类方法,构建了基于对象多属性差异的灰色发展聚类方法,并以我国区域高新技术产业化聚类评估问题为例验证了模型的有效性与合理性。结果表明,所构建模型能够有效描述研究对象呈现发展趋势或未来行为,并实现对研究对象的有效聚类。     

TASC: Two-attribute-set clustering through decision tree construction

Clustering is the process of grouping a set of objects into classes of similar objects. In the past, clustering algorithms had a common problem that they use only one set of attributes for both partitioning the data space and measuring the similarity between objects. This problem has limited the use of the existing algorithms on some practical situation. Hence, this paper introduces a new clustering algorithm, which partitions data space by constructing a decision tree using one attribute set, and measures the degree of similarity using another. Three different partitioning methods are presented. The algorithm is explained with illustration. The performance and accuracy of the four partitioning methods are evaluated and compared.     

Priority planning of a dynamic complex product mix: Elements for a computerized interface between delivery times and plant utilization

The priority planning process is both the management of ensuring reliability in confirming delivery times and maximizing plant capacity utilization.A framework is presented for the decision process of order planning in a business environment with a dynamic product mix consisting of both standard and non-standard products and with a limited machine capacity.The concept of a computerized interface between the priority planning process and the confirmed order file is presented.A simulation study is done to determine the relationship between different manufacturing strategies, delivery time policies and plant efficiency. The method is applied to the production of engineering plastic materials.     

Analysis of Hospital Capital Decision Alternatives: A Priority Assignment Model

In the not-for-profit sector in general and in the hospital industry in particular, the systematic analysis of capital decision alternatives is often not attempted because those decision making criteria which do not have objective measures, but for which judgments must be rendered, are not explicitly integrated into the analysis of decision alternatives. Rather, judgments on these criteria enter the decision making process in some vague manner after an attempt has been made to develop a quantitative profile for each of the decision alternatives. The purpose of this paper is to examine a priority assignment model which (1) uses judgmental transitivity as a measure of the quality of the judgments rendered, and (2) provides for the mathematical integration of the quality adjusted judgmental information into the development of priority weights. Various operational aspects of the model are examined and illustrated and an example of its application provided.     

井位不确定环境下的油田仓库选址问题

油田工作中,合理的仓库选址决策不仅能节约物流成本,而且能提高油田作业效率。现有研究通常基于当前的油井位置(简称井位),没有考虑未来井位变化对仓库选址的影响。同时井位受到地下储层条件及油气公司远景规划等因素影响,未来的井位具有很强的不确定性。此外,仓库选址决策属中长期决策,将长期影响油田的物流费用、管理工作甚至开发工作,而且油田生产要求仓库能持续供应物资,所以油田仓库选址应考虑井位的不确定性和仓库服务中断等因素。本文首先根据油田井位分布和钻井规划采用随机模拟方法模拟未来井位,建立并求解考虑设施中断的离散选址模型。然后以鄂南油区物资仓库选址问题为例,模拟井位并求解仓库选址问题,从8个候选点中选出3个建库/租库。最后,分析井位和需求量变化对仓库选址结果的影响。井位不确定环境下油田物资仓库选址问题的研究,不仅对油田物流系统管理的研究具有一定的理论意义,也对油田的物流决策有重要的现实意义。     

区间二型模糊集效用函数和熵在风险决策中的应用

针对以区间二型模糊集(IT2FS)为信息环境的多属性决策(MADM)问题,引入IT2FS效用函数,并提出基于IT2FS效用函数,熵和风险因子的风险决策模型。首先基于截集思想提出两种IT2FS效用函数公式,有效提取了IT2FS全部信息,比以往的序值型公式更加科学有效。其次基于已提出的IT2FS三种不确定度量存在的问题提出三种新型不确定度量,并基于此三种不确定度量提出IT2FS熵公式弥补原有熵度量的不足。再次引入风险偏好因子反映决策者不同的风险态度,并改进风险偏好因子范围。构造基于效用函数,熵和风险偏好因子的风险决策模型。最后利用一个实例分析结果表明,该风险决策模型中决策者风险偏好对属性权重以及方案的排序存在影响,该决策思想对风险投资决策和风险管理决策均有一定的参考作用。