一类具有非线性发生率的传染病模型的稳定性

建立和研究一类具有非线性发生率的传染病模型,得到该模型基本再生数R_0的表达式,运用Lyapunov函数和第二加性复合矩阵理论证明了当R_0<1时无病平衡点全局渐近稳定,此时疾病消失,当R_0>1时地方病平衡点全局渐近稳定,此时疾病在人群中流行.     

具有ISO的生态工业共生网络的鲁棒优化模型

生态工业共生网络(EISN)的稳定可持续运行是生态工业园中各企业实现经济和环境利益最大化的基本保障。在考虑信息服务外包(ISO)和政府激励等情况下,建立一个以n个生产者企业和m个分解者企业为核心的EISN利润最大化问题的最优化模型。在此基础上,为更真实反映EISN的运行情况,分析了ISO中诸多风险因素对生产者企业和分解者企业各自交易成本不确定性的影响,构建了EISN利润最大化问题的鲁棒优化模型,提出了基于强对偶理论的求解方法,证明了最优化问题最优解的存在性,并通过相关案例分析进一步验证了鲁棒优化模型的有效性。     

多周期多种设备公用工程系统优化模型的改进及应用

本文提出了多周期多种设备公用工程系统改进的混合整数双线性优化模型,它含有两种优化变量和系统运行过程的离散动态约束,期望系统总设备投资(含设备折旧)与全周期运行操作费用之和最小。针对改进优化模型求解上的困难,给出将改进优化模型分解成有限多个关于连续变量的线性规划。论述了改进优化模型与分解模型的等价性以及两种模型的主要数学性质,并在此基础上提出了求解策略。最后将改进优化模型应用于某石化企业的蒸汽动力系统最优设计与运行优化集成实例。     

集装箱翻箱问题的蚁群算法改进

翻箱问题属于NP难问题,基本蚁群算法在求解该问题上收敛困难且寻优能力低。因此,本文提出了一种适合于翻箱模型的改进型蚁群算法,在概率决策机制、解的重构、信息素更新机制三个方面对基本蚁群算法进行改进。最后通过与其他算法的分析比较,验证了该改进算法的可行性与有效性。     

一类带反凸约束的非线性比式和问题的全局优化算法

本文针对一类带有反凸约束的非线性比式和分式规划问题,提出一种求其全局最优解的单纯形分支和对偶定界算法.该算法利用Lagrange对偶理论将其中关键的定界问题转化为一系列易于求解的线性规划问题.收敛性分析和数值算例均表明提出的算法是可行的.     

优化Sobolev体及其仿射性质

Sobolev不等式是联系分析和几何的基础不等式之一,而优化Sobolev体是优化Sobolev范数的临界几何核.首先,证明优化Sobolev体的一些仿射性质.然后,运用Barthe的优化迁移方法研究了凸体的特征函数和多胞形仿射函数的优化Sobolev体.     

基于时间的随机需求二级分销网络物流系统集成优化研究

分销网络设计包括设施选址、库存控制、运输等方面的设计与优化,但以往只是从战略层、战术层、运作层来分别进行各自的研究。实际上,这三个层次的决策要素之间存在着复杂的互动关系,并存在着广泛的效益悖反关系,这些在变化的环境下显得尤为突出。本文充分考虑时间因素的重要性,从物流系统的集成优化高度出发,研究建立需求随机的多分销中心多顾客的设施选址———运输路线安排———库存控制问题(ILRIP)的模型,对此设计了一个两层粒子群优化(PSO)算法,并给出了计算实例。研究结果有助于供应链分销网络的集成优化,缩短商品流转周期,提高顾客服务水平,提升竞争力。     

差异化需求下考虑患者预约行为的医疗服务供需匹配方法

如何根据患者的差异化需求,撮合医生与患者双方形成合理有效的医疗服务供需匹配,是医疗服务运作管理中重要的研究问题。本文针对医疗服务中医生与患者的实际需求,提出了一种考虑患者预约行为的匹配决策方法。在该方法中,首先依据患者的预约行为及特征分类;然后,通过计算不同情形下医患双方的差异度,获得了医患双方的满意度矩阵;在此基础上,提出了匹配预约患者与医生的E-HR算法,并进一步构建了匹配剩余患者和医生的多目标优化模型,通过模型求解得到最优匹配结果;最后,通过算例说明了本文提出方法的可行性和实用性。     

防护工程综合防护优化模型研究

防护工程综合防护技术研究对于提升防护工程的地位、作用和生存能力至关重要。利用综合防护优化模型可以对各类防护资源进行合理运用,进而为防护工程的建设改造提供科学的决策参考。本文基于如何对防护工程综合防护措施进行合理设置,建立了防护工程综合防护优化模型,并从易于计算求解角度对所建模型进行了可等价转换的理论推导。论文还结合实例计算结果对模型进行了分析验证。     

条形装箱问题的优化模型和增广Lagrange算法

This paper formulates a two-dimensional strip packing problem as a non-linear programming(NLP)problem and establishes the first-order optimality con-ditions for the NLP problem.A numerical algorithm for solving this NLP problemis given to find exact solutions to strip-packing problems involving up to 10 items.Approximate solutions can be found for big-sized problems by decomposing the setof items into small-sized blocks of which each block adopts the proposed numericalalgorithm.Numerical results show that the approximate solutions to big-sized prob-lems obtained by this method are superior to those by NFDH,FFDH and BFDHapproaches.