主从递阶多目标风险决策模型构建及算法研究

针对一类表现出主从递阶、多目标、风险决策等特点决策问题,文献回顾指出目前问题是缺乏一体化集成研究。为了研究该类问题,首先构建了主从递阶多目标风险决策模型。引入模糊随机模拟、多目标满意度计算、主从递阶博弈、基于粒子群算法的演化博弈求解技术,建立了具有逻辑关系的算法体系。案例研究表明算法是可行的,可为同类问题研究提供算法。     

具有引导变量的多层递阶方法在黑龙江省哈尔滨市天气预报中的应用

对多层递阶基本问题做了简要的叙述,紧紧围绕多层递阶方法发展的两个新方向,即多模型、多算法的综合预报模式和带有引导变量模型的预报模式,并对其进行改进,利用改进后的模型和算法对黑龙江省哈尔滨市的月平均气温进行了具体的预报,预报的效果令人满意.     

春季平均气温的多层递阶长期预报

本文以D.G.Lainiotis在估计理论方面的工作为理论依据（文献[1]），运用文献[2][4][5]中给出的方法，扼要介绍了一种高精度自适应预报－－多层递阶预报在春季平均气温长期预报上的应用。它克服了通常方法中因固定参数模型所造成较大误差的缺陷，在预报中充分考虑到系统的时变特性，将预报问题分害成对系统的时变参数预报及对系统的状态（输出）预报两部分。文章利用了黑龙江省某地区1961－1989年二十九年的春季平均气温的历史资料，对1990－2010年二十一个年份的春季平均气温进行了长期预报。这一测试结果表明这一方法比其它方法更准确。     

项目评价双层规划、性质及应用

针对基金项目评审、职称（教授，副教授等）评审、奖学金、科研成果奖等评审中常出现的难于处理的各等级之间边界划分问题，提出了非识度等概念，依此建立双层规划模型及算法，论述了相应的数学性质、并应用于面上基金项目的评审中。     

多属性决策中的目标规划

针对只有部分权重信息的对方案有偏好的多属性决策问题,本文给出了一种简单的目标规划模型,通过对该模型的求解却可得到决策方案的排序。最后给出了一个算例。     

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．     

双层规划问题的一种模式搜索Filter方法

双层规划在工程设计和经济管理中应用广泛,结合模式搜索方法和Filter方法提出了一种解决双层规划问题的算法—模式搜索Filter方法.算法以Filter法思想构造接受准则,以模式搜索提供迭代方向和步长,能够有效的解决一类双层规划问题.     

多目标规划数值建模交互优化方式研究

本基于多目标规划理论和数据拟合法,提出了一种求解多目标规划的新方法,实现了决策与系统的信息交通及对规划过程的参与。     

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。     

多层规划和多目标规划的讨论

对任意给定的正整数 (n1,n2 ) ,构造了上下层决策变量分别是n1和n2 维的两层线性规划 ,其最优解不是相应双目标规划的有效解 ,进而构造出以任意给定的线性无关的向量d1,d2 为价格向量的两层规划 ,其最优解不是有效解 .这些讨论对现实问题的合理建模提供了理论依据 .此外 ,给出多层规划最优解是有效解的一个充分条件及判断其无效的方法 .     

二层决策问题的灵敏度分析(2)

二层决策系统包含着两个最优化决策问题,其中上层决策问题的目标值是由下层决策的解所隐含地确定的.本文研究了二层决策问题的另一方面的灵敏度分析问题,讨论了上层决策者的价值系数发生变化而二层决策问题的最优解不变所产生的灵敏度分析问题.为了确定二层决策问题价值系数发生变化的范围,首先我们给出了灵敏度分析的基本方法,结合“k th-best”算法我们又给出了灵敏度分析的操作步骤.在所确定的变化范围内,价值系数的变化,不会引起二层决策问题的全局最优解的变化,从而为决策者提供了相对稳定的决策方案.最后我们给出了数值实例,它表明本文所给出的灵敏度分析的方法是正确的.     

一种改进的双层规划内点算法(英文)

本文针对线性双层规划问题提出一个由KMY算法演变而来的原对偶内点算法.与现在很多线性双层规划单纯型算法不同,作者提出的算法从一可行初始点穿过约束多面体内部直接得到近似最优解,当约束条件和变量数目增加时,本算法的迭代次数和计算时间变化很小.所以大大提高实际可操作性能和运算效率.     

求解离散多准则决策问题的一种交互法

本文在 [1 ]的基础上发展了一种求解离散多准则决策问题的交互法 ,并举例说明其具体应用情况     

On the Quasiconcave Bilevel Programming Problem

Bilevel programming involves two optimization problems where the constraint region of the first-level problem is implicitly determined by another optimization problem. In this paper, we consider the case in which both objective functions are quasiconcave and the constraint region common to both levels is a polyhedron. First, it is proved that this problem is equivalent to minimizing a quasiconcave function over a feasible region comprised of connected faces of the polyhedron. Consequently, there is an extreme point of the polyhedron that solves the problem. Finally, it is shown that this model includes the most important case where the objective functions are ratios of concave and convex functions     

Global Optimization of Nonlinear Bilevel Programming Problems

A novel technique that addresses the solution of the general nonlinear bilevel programming problem to global optimality is presented. Global optimality is guaranteed for problems that involve twice differentiable nonlinear functions as long as the linear independence constraint qualification condition holds for the inner problem constraints. The approach is based on the relaxation of the feasible region by convex underestimation, embedded in a branch and bound framework utilizing the basic principles of the deterministic global optimization algorithm, BB [2, 4, 5, 11]. Epsilon global optimality in a finite number of iterations is theoretically guaranteed. Computational studies on several literature problems are reported.     

Bundle Trust-Region Algorithm for Bilinear Bilevel Programming

The bilevel programming problem (BLPP) is equivalent to a two-person Stackelberg game in which the leader and follower pursue individual objectives. Play is sequential and the choices of one affect the choices and attainable payoffs of the other. The purpose of this paper is to investigate an extension of the linear BLPP where the objective functions of both players are bilinear. To overcome certain discontinuities in the master problem, a regularized term is added to the follower objective function. Using ideas from parametric programming, the generalized Jacobian and the pseudodifferential of the regularized follower solution function are computed. This allows us to develop a bundle trust-region algorithm. Convergence analysis of the proposed methodology is given.     

First-Order Necessary Optimality Conditions for General Bilevel Programming Problems

In Ref. 1, bilevel programming problems have been investigated using an equivalent formulation by use of the optimal value function of the lower level problem. In this comment, it is shown that Ref. 1 contains two incorrect results: in Proposition 2.1, upper semicontinuity instead of lower semicontinuity has to be used for guaranteeing existence of optimal solutions; in Theorem 5.1, the assumption that the abnormal part of the directional derivative of the optimal value function reduces to zero has to be replaced by the demand that a nonzero abnormal Lagrange multiplier does not exist.     

关于双层规划约束规格的一个注记

本文表明了非线性规划中常见的约束规格对一般双层规划不成立,并对双层规划可以满足的较弱的约束规格“部分平静”,给出了使其成立的充分条件．     

二层规划可行解的存在性

二层规划通常是用两个最优化问题来描述，其中第一个问题(上层问题)的约束集部分受限于第二个问题(下层问题)的最优响应。可行解的存在性是二层规划问题中一个基本而重要的研究内容, 该文借助于下层目标函数的Clarke'次微分映射的w伪单调性，着重讨论了这一问题。