多种费用下具有时间转换约束的工期费用均衡项目调度研究

传统离散时间-费用均衡项目调度问题DTCTP未考虑各个活动执行时间差别,本文将时间转换约束引入传统DTCTP,同时考虑项目间接费用和联系合同双方的奖惩费用,形成多种费用条件下具有活动类型时间转换约束的工期-费用均衡项目调度模型DTCTPTSC,并对模型进行优化分析.实例结果表明,间接费用率对工期-费用决策产生影响的阈值减小,业主设置的奖惩因子对承包商的激励约束效果具有区间响应特点;进一步从业主和承包商双方角度探讨了奖惩因子的取值对各自行为的影响,分析结果对双方在项目谈判过程中具有借鉴意义.     

求解GPRs条件下的项目最小费用问题

在项目管理中,最低成本是主要目标之一,也是求解诸如时间-费用权衡等相关问题时必备的起始点,通常只需令各工序选用费用最低的工期即可.但是当工序之间存在一般优先关系(简称GPRs)时,各工序选用费用最低的工期往往无法满足时间约束,使得项目不可行,因此需要考虑其它费用较高的工期.针对如何在满足GPRs条件下使项目成本最低,首先,通过分析GPRs网络的特点,建立了GPRs网络的最小费用模型;其次,对模型进行对偶变换,等效转化为最小费用流模型,其特点是,除了与起点或终点连接的弧,其余均没有容量限制.当前已有的算法能够有效求解该模型,并跟据其最优解可求得原问题的最优解.     

带时间限制的最小费用运输问题的求解方法

本文研究了带时间限制的最小费用运输问题。首先分析了运输量与运输时间的关系,并把运输时间划分成两部分,一部分与运输量无关,一部分与运输量有关;进一步根据运输时间与运输量的关系,把带时间限制的最小费用运输问题转化为变量有上界的运输问题,给出了求解该问题的有效算法,并通过实例进行了计算。     

最小化总完工时间与分批费用之和的有界分批排序问题

考虑了当每分一批均产生固定费用、批容量有界且为固定值b、加工不允许中断抢先.所有工件在零时刻到达时的单机平行分批排序问题.目标是最小化总完工时间与分批费用之和.利用动态规划方法给出了多项式时间算法,时间界为O(n~(b(b-1))).     

随机活动工期下考虑缓冲成本及效用的融资费用最小化项目调度优化研究

巨额融资所带来的高昂融资费用,推高承包商的总成本,严重挤压其利润空间。承包商迫切需要对项目现金流进行优化,提高资金配置效率,降低融资费用。此外,为了应对不确定性干扰,承包商通常花费事前成本为活动添加时间缓冲,以保证进度计划稳定性,以减少事后变更和调整费用。因此,本文研究随机活动工期下考虑缓冲成本及效用的融资费用最小化项目调度优化研究,旨在为承包商生成具有一定鲁棒性的融资费用最小化基准进度。首先,界定研究问题并构建优化模型,在此考虑为活动插入时间缓冲所带来的成本及效用。其次,设计VNTS混合算法对模型进行求解,提炼相关性质以提高算法搜索效率,并在算例集合上进行算法测试。最后,通过案例对本文研究进行说明。研究结果可以为随机活动工期下承包商控制融资费用、提高项目收益,提供定量化决策支持。     

考虑均衡性的不确定时间车辆调度问题研究

本文针对车辆调度实际运行过程中时间的不确定性问题,提出了包含时间窗口、车辆容量约束的配送服务线路随机规划模型,以最小化调用的车辆数目和运行距离,降低顾客的不满意度并且尽可能保证每条路线的均衡性。结合模型,给出了基于禁忌搜索的混合启发式算法,并且生成多个算例,依据算例结果说明模型和算法优越性,同时说明可以在不降低顾客满意度和不提高总运输成本的基础上,降低各条线路之间的时间差异。     

等效化简带有广义优先关系的时间-费用权衡问题

对于经典的时间-费用权衡问题,工序之间只存在单一时间约束,可用CPM网络表示。但是对于工序之间存在多种时间约束的时间-费用权衡问题,包括最大和最小时间约束(称为广义优先关系,简称GPRs),则只能用GPRs网络表示,比CPM网络复杂许多。首先,论述了带有GPRs的时间-费用权衡问题与经典问题的巨大差别:在GPRs中,(1)缩短某些关键工序的工期能使总工期缩短,但缩短另一些关键工序的工期反而能使总工期延长;(2)缩短或延长工序的工期可能会破坏项目自身的可行性;等。其次,研究了GPRs网络的特性,推导出该网络的路长定理。第三,根据该定理,设计出等效化简带有GPRs的大型时间-费用权衡问题的简单方法,从而大幅减小求解该问题的难度和计算量。最后,通过算例演示了该方法。     

非线性时间序列周期分析的R/S分析方法及其应用

许多时间序列 ,例如资本数据等经济类时间序列 ,是由众多错综复杂因素共同作用的结果 ,存在着种种线性和非线性作用机制 ,频谱分析及其种种变形不应该是这些时间序列周期分析的合适工具 ,R/S分析因为不象频谱分析那样有正弦或余弦的假设 ,因而具有明显的优势 .通过对上证指数的 R/S分析 ,发现上证指数具有长程正相关和大约 5个月一个周期的特点 .     

基于R/S分析的我国股票市场标度特性研究

应用重标度极差分析法(R/S),对我国股票市场不同时间间隔的收盘指数进行实证分析,研究我国股票市场的标度特性.结果表明我国股票市场具有长期记忆性和标度不变性,分别存在244天(上海)和190天(深圳)的非周期循环,并呈现多重分形特征.     

G/G/k模型下面对时间敏感顾客的即时服务平台供需协调问题研究

服务方通过一个即时服务平台为时间和价格均敏感的顾客提供服务,平台决定服务价格和服务方工资.基于即时服务平台的特征建立随机需求排队模型,将G/G/k排队模型等待时间函数引入顾客效用中,研究影响平台决策的市场因素.首先分析使用固定支付比例时平台的最优决策特征,然后扩展到使用动态支付比例的即时服务平台决策模型,并进行数值实验...     

基于区间意见的非对称最小成本共识决策问题研究

针对已有共识模型大多是基于精确意见且未考虑决策者意见调整方向约束的不足,引入区间型意见,从最优化角度研究了非对称调整成本下的群决策共识模型。首先,基于区间意见构建了非对称最小成本共识模型。其次,考虑到决策者对不同共识水平的实际需求,通过引入软共识测度,提出了基于区间长度的决策者权重分配方法,据此构建了基于区间意见的非对称最小成本软共识模型。最后,通过政府与污染企业之间关于污染减排决策的实例验证了模型的有效性,并进行了灵敏度分析与比较研究。结果表明:(1)同精确值信息相比,区间意见能够缩减共识成本;(2)与对称成本共识模型相比,非对称调整成本的总共识成本不会随着单位调整成本的增加而无限增大。     

基于时间约束的生产过程优化问题研究

本文提出一个实际的生产过程优化问题:基于时间约束的生产过程优化问题。客户要求企业在规定时间内完成指定批量工件的生产任务,该问题便是从中引出的。该问题的目标是在满足生产时间的条件下最小化总生产成本。本文为该问题建立了整数规划模型。然后以某厂工作缸生产过程为例,采用数学规划软件Cplex 9.0求解模型。     

基于资本约束的资本机会成本定价研究

资本约束与信息不对称密切相关 ,当企业内部存在信息不对称时 ,企业实施内部资本约束 ,此时 ,由于外部资本市场能够产生正确的资本机会成本信号 ,净现值准则可以用于项目选择 .而当企业外部资本市场存在信息不对称时 ,资本提供者会实施外部资本约束 ,由于信息不对称歪曲了资本机会成本的市场信号 ,净现值准则失效 ,此时 ,机会成本的定价研究需要引进效用函数及主观资本回报率等工具 .     

基于折合劳动成本视角的工作时间优化及影响因素研究

基于劳动力天然再生成与有限存储的假设,采用经济优化方法,将工作过程中的疲劳积累与以劳动力储蓄池的再生产为目的的休息活动对生产所造成的负面影响折合为劳动成本,分别构建等分模型和拓展模型研究确定时域和不确定时域两种情形下的最佳工作时间,并基于上述模型对工作时间的影响因素进行灵敏度分析。结果表明：劳动强度系数和疲劳成本系数与最佳工作时间负相关,敏感性相等且为最高;休息成本系数与最佳工作时间正相关,敏感性次之;必要休息时间对工作周期决策的影响则取决于各项成本系数的构成比例,且敏感性为最弱。本研究丰富了劳动科学理论体系,成果可指导工作制度的改进,对于缓解当前产业工人中普遍存在的过劳问题具有重要意义。     

最短时限最少耗费的缺省指派问题及决策求解

文章指出了存在于军事决策与管理科学中最短时限最少耗费的缺省指派问题，并对其进行了深入的理论研究。论证了逼近最短时限的一个重要的定理及联系最短时限、最少耗费缺省指派最优解与经典指派问题最优解之间的相关性定理。据此首次建立了求解最短时限、最少耗费缺省指派的决策方法。这一方法可被广泛地应用于军事决策中进攻目标最优缺省选择与经济建设中工程最优缺省立项尽快见效等方面的一类新的科学决策。     

基于BP神经网络的时间序列预测问题研究

分析指出了基于标准BP神经网络的时间序列预测问题存在的不足.根据基于BP神经网络的时间序列预测问题的特点,研究给出了一种以y=x作为传递函数的时间序列预测方法,经实例验证表明,给出的以y=x作为传递函数的时间序列预测方法较基于标准BP神经网络的时间序列预测方法具有较好的结果.     

Cost Based Filtering for the Constrained Knapsack Problem

We present cost based filtering methods for Knapsack Problems (KPs). Cost based filtering aims at fixing variables with respect to the objective function. It is an important technique when solving complex problems such as Quadratic Knapsack Problems, or KPs with additional constraints (Constrained Knapsack Problems (CKPs)). They evolve, e.g., when Constraint Based Column Generation is applied to appropriate optimization problems. We develop new reduction algorithms for KP. They are used as propagation routines for the CKP with (nlogn) preprocessing time and (n) time per call. This sums up to an amortized time (n) for (logn) incremental calls where the subsequent problems may differ with respect to arbitrary sets of necessarily included and excluded items.     

基于IGA的供应链库存成本优化研究

随着市场竞争的加剧,企业之间的竞争已经演变为了供应链之间的竞争.传统的库存管理主要侧重于单个企业的库存最优,而供应链环境下的库存管理需要最大程度地实现供应链的库存整体最优.本文分析了供应链环境下的库存成本结构和供应链内成本,在此基础上,建立了多个供应商、一个核心制造企业、多个分销商的供应链库存成本模型,在分析免疫遗传算法(IGA)原理的基础上,详细说明基于免疫遗传算法的供应链库存成本模型的求解方法,最后通过算例仿真验证了模型和算法的可行性和有效性.     

一类脉冲控制模型的最小费用问题

本文研究了一类脉冲控制模型的最小费用问题,在一定条件下,给出了相应的最佳费用函数具体解析式．