应急避难场所选址问题的多目标规划模型及算法

城市应急避难场所选址问题是城市应急管理中首要解决的问题,应急避难场所的选址决策对处置突发事件应急的成败有至关重要的意义.目前国内外学者已经从不同的研究角度提出了避难场所规划的原则和方法.绝大多数国内外学者在研究设置避难场所时没有考虑在疏散过程中不同线路的通行速度问题,另外避难场所基本都是在现有的节点中选择若干个节点来建立避难场所,这与实际应急避难场所规划是不一样的.主要问题在综合考虑了避难场所个数、疏散时间、人员分配的平衡性、在疏散过程中不同线路的速度构建数学模型.针对所建模型,设计了求解该问题的一个启发式算法.最后结合实际案例来验证模型和算法的有效性.     

线性等式约束多目标规划的一个降维算法

本文提出具有线性等式约束多目标规划问题的一个降维算法．当目标函数全是二次或线性但至少有一个二次型时，用线性加权法转化原问题为单目标二次规划，再用降维方法转化为求解一个线性方程组．若目标函数非上述情形，首先用线性加权法将原问题转化为具有线性等式约束的非线性规划，然后，对这一非线性规划的目标函数二次逼近，构成线性等式约束二次规划序列，用降维法求解，直到满足精度要求为止．     

带时效性约束的配送中心多源选址问题研究

应用启发式算法求解带时效性约束的多源选址问题.分析物流配送的时效性问题,建立带时效性约束的配送中心多源选址模型.构造两步启发式算法:1)借助传统迭代算法,求解物流服务分配矩阵,把多源选址问题转化为单源选址问题;2)基于M ATLAB函数,设计优化程序,计算带时效性约束的单源选址模型.并给出算例,验证模型和算法的可行性.研究表明两步启发式算法是求解带时效性约束的物流配送中心多源连续选址问题的有效算法.     

多目标运输问题的区间模型及其算法

主要给出一类目标函数的系数、供应量和需求量均为区间数的多目标运输问题模型,根据参数的实际意义和区间数的序关系,针对所建立模型,利用区间规划的方法,将其转化为确定型的多目标运输问题,最后用模糊规划技术处理等价的多目标运输问题.数值例子表明算法的有效性和可行性.     

自适应蚁群算法及其在多约束多目标柔性Job-Shop调度中的应用

实际生产系统的车间作业调度一般是多约束多目标柔性Job-Shop调度,比经典的Job-Shop调度更复杂,存在多约束、多目标、动态柔性、建模复杂等特性.建立了多约束多目标柔性Job-Shop调度模型,提出了一种自适应蚁群算法,采用自适应机制和遗传原理防止算法过早停滞和加快收敛速度.西安航空发动机(集团)有限公司制造单元调度实例表明,提出的自适应蚁群算法是求解多约束多目标柔性Job-Shop调度的有效方法.     

数学规划与约束规划整合下的多目标分组排序问题研究

分组排序问题属于NP-难题, 单纯的数学规划模型或约束规划模型都无法在有效时间内解决相当规模的此类问题. 控制成本、缩短工期和减少任务延迟是排序问题的三个基本目标, 在实际工作中决策者通常需要兼顾三者, 并在 三者之间进行权衡. 多目标分组排序问题 的研究增强了排序问题的实际应用价值, 有利于帮助决策者处理复杂的多目标环境. 然而, 多目标的引入也增加了问题求解难度, 针对数学规划擅长寻找最优, 约束规划擅长排序的特点, 将两类方法整合起来, 提出一个基于Benders分解算法, 极大提高了此类问题的求解 效率.     

较多约束多目标规划的最优性条件

本文研究较多约束多目标规划的最优性条件.借助于所给问题的较多约束集结构表示,定义了较多约束规划问题的较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解,给出较多约束Pareto有效解和较多约束Pareto弱有效解要满足的Fritz John条件和Kuhn-Tucker条件,最后给出在凸性条件下它的一些最优性充分条件.     

完全分层多目标规划的基线算法

本文采用基线算法求解完全分层多目标规划问题。给出了简单完全分层多目标规划基线算法的求解步骤，并对其进行了修正，从而得到完全分层多目标规划的宽容基线算法。并给出了两个计算实例。     

非光滑多目标规划的不动点算法

本文讨论不动点算法在非光滑多目标规划中的应用，得到了一些新的最优性条件以及不动点与非光滑多目标的解之间的关系，并且给出了解非光滑多目标规划的不动点算法的收敛性。     

一类带单源约束的选址运输问题算法研究

带单源约束的选址运输问题是在经典的选址运输问题基础上考虑每个顾客需求的产品仅由一家工厂供应的情况。所建立的模型是整数规划，是NP难的。本文先考虑了开办费用为零的带单源约束的选址运输问题，即带单源约束的运输问题。松弛其中一种变量约束，借鉴求解运输问题的表上作业法，给出了一种修正的表上作业法，然后将算法推广。最后给出了将算法应用在Excel随机生成的测试问题上所得到的结果，与LINDO求得的最优解相比，差距很小。由此得出结论：对规模较小的带单源约束的选址运输问题，本文提出的算法是简便且行之有效的。     

线性约束多目标规划的非单调信赖域算法

本文对线性约束多规划问题提出了一类非单调信赖域算法 ,该方法是可行点法与信赖域技巧的结合 .在一定的条件下证明了算法的全局收敛性 .并进行了数值试验 .     

多类型需求流的截流选址问题研究和算法实现

本文研究了网络上固定的O-D对上存在不同类型的需求流的选址问题。在基本截流模型的基础上提出了多类型需求流多目标截流选址问题的模型,将模型转化为多目标模糊规划问题,运用混合遗传算法求解模型,最后给出了算例,并与分支定界法相比,证明了混合遗传算法可以有效的求解此模型。     

概率约束问题的对偶切平面算法

概率约束问题的对偶切平面算法唐恒永（沈阳师范学院数学计算机系，沈阳１１００３１）一、引言随机规划中的概率约束问题能应用于很多工程技术和经济问题。由于该问题具有难以处理的非线性的概率约束，所以求解起来比较困难。［１］给出了求解这类问题的一个综述，比较容...     

基于NSGA-Ⅱ的应急储备库多目标选址决策模型及算法研究

应急物资储备库选址问题是在近年世界灾害多发的现实背景下产生的,根据具体选址问题特点建立了多目标选址决策模型。该模型综合考虑了两种灾害风险下储备库的成本费用、覆盖效率以及对重点地区的备用覆盖,以使模型更加符合实际目标及约束情况。算法设计上,首次采用带精英策略的非支配排序遗传算法(Fast and elitist Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)解决储备库多目标选址问题,得到了Pareto非劣解分布并同不带精英策略的常规NSGA算法下的仿真结果进行对比分析。验证了模型的可行性以及NSGA-Ⅱ在解决储备库多目标选址问题的有效性。     

多目标0-1规划问题的蜂群算法

针对多目标0-1规划问题,本文给出一种新型的智能优化算法——蜂群算法进行求解,并通过实例验证,与遗传算法、蚁群算法和元胞蚁群算法作了相应比较。就多目标0-1规划问题而言,蜂群算法能得到更多的Pareto解,说明了蜂群算法在解决该类问题上的有效性。     

生鲜农产品多配送中心连续选址FCM-ISA算法及应用

本文对生鲜农产品多配送中心连续选址问题进行了研究,在建立考虑最小距离约束下连续选址模型的基础上,针对以往连续选址模型求解过程中采用随机方式生成初始解会造成算法搜索范围过大且易陷入局部最优的局限,创新性地提出了连续选址模型的模糊C均值聚类-改进模拟退火(FCM-ISA)算法,并以杭州市为例验证了所建模型及设计算法的有效性。计算结果表明,本文所建立的生鲜农产品多配送中心连续选址模型更符合实际选址情景,设计的FCM-ISA算法收敛速度快且全局寻优效果好,对科学地进行生鲜农产品多配送中心选址决策具有重要的指导意义。     

求解随机凸规划概率约束问题的对偶算法

1引言随机规划中的概率约束问题在工程和管理中有广泛的应用.因为问题中包含非线性的概率约束,它们的求解非常困难.如果目标函数是线性的,问题的求解就比较容易.给出了一个求解随机线性规划概率约束问题的综述.原-对偶算法和切平面算法是比较有效的.在本文中,我们讨论随机凸规划概率约束问题:     

时间窗约束下的车辆路径问题多目标优化算法

讨论了带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)其数学模型,分析了以遗传算法求解该类问题时的染色体表示和有关遗传操作,将VRPTw视为一个多目标优化问题,用Pareto评等技术来求解最优解,并以Solomen基准问题为例验证了该方法的有效性.结果表明:该方法与以往文献中的最好结果具有竞争性.     

多约束水平运输问题的时间费用均衡

基于为顾客提供最佳服务的现代营销理念,剖析了从一定产地到一定销地所发生的运输问题,构建了时间用均衡的目标模式及多目标约束水平MC^2运输问题的数学模型,本文在建立一系列定义,定理的基础上,提出了认明时间费用均衡解空间的优化决策方法,并结合示例展现了这一方法在解决客观实际问题中的有效性。