线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题

本文研究线型/圈型网络上单台车辆分群调度问题。给定一个线型/圈型网络,若干客户分布其中。所有客户被划分成若干个子集,每个子集称为一个群。每个客户有一个释放时间和一个服务时间。给定一台车辆,其需要服务所有客户,且每个群内的客户连续服务。问题的要求是计算一个时间表,使得车辆能够按要求服务完所有客户并返回初始出发位置所花费的时间最少。针对该问题,就线型网络和圈型网络,分别给出一个7/4和一个13/7近似算法。     

求解张量随机互补问题的光滑牛顿算法

近年来, 越来越多的人意识到随机互补问题在经济管理中具有十分重要的作用。有学者已将随机互补问题由矩阵推广到张量, 并提出了张量随机互补问题。本文通过引入一类光滑函数, 提出了求解张量随机互补问题的一种光滑牛顿算法, 并证明了算法的全局和局部收敛性, 最后通过数值实验验证了算法的有效性。     

煤炭码头船货匹配下泊位动态分配多目标优化模型及算法

本文针对输出型煤炭码头船货匹配下泊位动态分配问题,构建了堆场-取装线-泊位-船舶联合分配优化数学模型,并设计了采用仿真推演策略解码的遗传算法求解。首先,综合考虑船舶、泊位、堆场、取装线、煤种、航道开放时间和装船作业规则等要素,以船舶在港时间最短和作业效率最大为目标建立了相应的多约束多目标优化模型。然后,综合多目标优化、遗传算法以及仿真推演技术,设计了相应的遗传算法求解,包括:组合式编码、采用仿真推演策略的解码方法,追加了具有合法性检查的染色体生成算法,设计了采用多种策略的遗传操作等。最后实例表明,本算法的执行效率高而且优化效果好。     

改进的蝗虫优化算法在双目标应急物资中心选址问题中的应用

近年来世界各地频发灾情疫情等紧急事件,严重影响人民的生活物资保障。在这种情况下,急需建立应急物资中心来缓解燃眉之急。该类问题通常面临资源稀缺并且时间相对紧迫的处境,因此需要在短时间内获得合理的应急设施选址方案来提升服务的质量和效率。本文对应急物资中心选址问题展开研究,提出一种考虑后续运输成本以及有概率发生紧急事件而导致无法正常运送物资的双目标离散选址模型,并为此设计一种二进制多目标蝗虫优化算法。该算法采用模糊关联熵系数来引导迭代更新,同时为其添加外部档案,最优解选择机制和竞争决策机制来提升算法性能。多次数值实验表明该算法的计算效率和求解质量较高,可作为应急物资中心选址问题的一种可行且有效的算法。     

军民融合背景下地方政府支持与民企参军行为的演化博弈研究

民参军是军民融合的重要组成内容,政府支持对于民参军的顺利进行发挥着关键作用。本文通过建立军民融合背景下的地方政府支持与民企参军行为的演化博弈模型,考察了参与者的决策演化过程,分析了参与者的进化稳定策略及影响因素。研究表明,增加地方政府对民企的资金奖励、加大民企参军税收优惠、民企资金收益率的提升,以及积极参军成本的降低,会使民企策略选择向积极参军方向演化,但却使地方政府行为向弱力度支持策略演化;而提升中央政府对地方政府的资金补助,降低地方政府支持民企积极参军的服务成本,不仅促使民企选择积极参军策略,还能促使地方政府选择强力度支持策略。最后,对模型结果进行算例分析,验证了结论的合理性。研究结果可以为当前民参军实践提供一定的理论指导。     

一般工商业零售电价套餐适应性评估与优化方法

在电力体制改革的大背景下,合理评估零售电价套餐适应性,对控制电网经营风险和推进售电侧改革有重要意义。针对我国电力市场以及一般工商业的特点,首先从竞争、用户以及市场环境角度出发建立了一般工商业零售电价套餐评估指标体系;其次将层次分析法和改进的灰色白化权函数相结合,对电价套餐进行适应性评估;最后针对该评估方法建立了基于蚁群算法的优化模型,以最小成本得到提高电价套餐适应性等级的优化方案,并验证了该方法具有良好的鲁棒性,具有一定的参考意义。     

基于前景理论的药品质量安全监管演化博弈分析

现有药品质量安全监管的相关研究多从理性假设出发探讨政府与企业的互动机理,鲜有考虑企业质量安全意识的有限理性,导致模型对现实的解释能力不足。运用前景理论,通过价值函数和权重函数构建演化博弈的收益前景矩阵,研究了政府和药品生产企业的博弈过程,得到了影响企业质量安全意识的约束条件及因素。同时,研究了上市许可持有人质量激励、惩罚机制对药品生产企业质量安全意识的影响。研究结果表明:过度自信、风险偏好等是影响企业质量安全意识的重要因素;上市许可持有人的质量激励与惩罚能否发挥作用取决于企业的风险态度;在质量激励、惩罚条件下,上市许可持有人需加大监督或惩罚力度来改善企业的质量安全意识。     

考虑顾客便利半径和质量阈值的竞争设施选址问题

在竞争设施选址问题中,顾客选择行为是决定设施占领市场份额的重要因素,其描述了需求在设施之间的分配方式。为了贴近顾客真实的光顾行为,本文提出了一种考虑顾客便利半径和质量阈值的顾客选择规则,并研究了在该规则下市场中新进入公司的竞争设施选址问题。提出了一种基于排名的遗传算法(RGA)求解该问题,并将该算法与经典遗传算法(GA)和基于排名的离散优化算法(RDOA)进行了比较,结果说明了算法的有效性以及模型中质量阈值的重要性。     

第II类双边拆卸线平衡问题建模与优化

报废汽车体积大,废弃物污染大,拆卸过程复杂,将作业任务均衡分配难。为此,本文对工作站数量确定的双边拆卸线平衡问题进行研究,建立问题数学模型,设计一种变邻域蛙跳算法。所提算法在寻优过程中采用变邻域搜索提高族群局部搜索效率;引入个体学习机制加快精英个体进化速度;提出基于二分法的节拍时间调整策略加快对最优节拍的搜索。最后,通过算例对算法性能进行验证并通过实例说明任务在拆卸线上平衡分配的重要性。     

Convergence of an augmented Lagrange algorithm for nonlinear optimizations with second-order cone constraints

An augmented Lagrange algorithm for nonlinear optimizations with second-order cone constraints is proposed based on a Löwner operator associated with a potential function for the optimization problems with inequality constraints. The favorable properties of both the Löwner operator and the corresponding augmented Lagrangian are discussed. And under some mild assumptions, the rate of convergence of the augmented Lagrange algorithm is studied in detail.