一维下料问题数学模型的计算机自动生成与优化计算

介绍了一维下料问题的下料方式,采用计算机自动生成相应的线性规划数学模型,给出了最优下料方案的求解方法。     

Banach空间中一类广义扰动优化问题最优解的存在性

设X是Banach空间,G是X的非空闭子集,C是X的有界闭凸子集,且0是C的内点,J:G→R是下半连续下有界函数;取x∈X,设φ(x)=infz∈G(J(z)+pC(x-z)).研究了广义扰动优化问题infz∈G(J(z)+pC(x-z))(记作(JC,x)-inf)解的存在性;讨论了函数φ(x)的单侧导数与(JC,x)-inf问题解的存在性的关系;给出了当C紧局一致凸,φ(x)的单侧导数等于1或-1时,(JC,x)-inf问题有解.所得结果推广了已有的一些结果.     

匈牙利方法在资源分配问题中的应用

通过对一维资源平行分配问题的讨论,给出了将该问题分解成若干个指派问题的方法,通过用匈牙利方法求解应对的指派问题,得出该资源分配问题的最优解。     

一种新的简化粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优中存在早熟和收敛精度不高等问题,论文对粒子位置的更新策略以及更新公式进行改进,提出了一种新的简化粒子群优化算法(New Simple Particle Swarm Optimization,NSPSO),并将其在15个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,NSPSO算法收敛的精度大大提高了,而且算法收敛速度也很快,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

基于改进粒子群算法的集成网络节点部署优化

针对集成RFID与WSNs网络中智能节点最佳位置的选择问题,采用改进粒子群算法优化策略,在复杂的传播环境、交叉覆盖及智能节点间不可避免的干扰等影响因素下,寻找智能节点的最佳位置。该最佳位置不仅要保证给定智能节点对标签的最大覆盖率,而且要使得智能节点间的干扰最小。仿真结果表明,基于惯性权重线性递减策略的粒子群算法,加快了寻找最优节点部署的速度,并能快速有效地收敛于最优解,从而在保证覆盖率的前提下使干扰最小。     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

仿真机房系统的优化设计

本文选择具有普适性的机房作为研究对象,首先对机房内的温度、位置、风速等参数进行搜集和处理,建立了基于插值拟合方法的机房热分布数学模型,得到了服务器最优任务分配方案,并根据方案对出风槽的风速和温度等参数进行调节,以达到降低机房内的温度极值点的目的,最后实现了机房散热系统的优化设计。     

抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用效益的测算

以抽水蓄能电站各项辅助服务中最为重要一项———旋转备用辅助服务为对象,利用蒙特卡罗随机生产模拟技术,研究抽水蓄能电站最优抽水策略下发电工况下旋转备用容量的定价理论,给出了以边际成本确定旋转备用容量电价的模型方法,以及抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用的效益模型。并结合算例说明了模型的正确性和合理性。目的在于使各厂家在发电工况下机组提供备用时能够在提供电能和提供备用之间作出合理的选择,充分体现出其容量的市场价值,使旋转备用的效益达到最优。     

市场经济条件下的企业产品最优定价决策模型的研究

定价决策,在市场经济条件下,已成为企业普遍关注的热门课题。该文以企业追求利润最大化为目标,从市场供求关系和边际分析出发,用定量的方法对企业产品最优定价问题进行理论探讨。     

报酬与时间有关的马氏决策规划

本文研究了报酬函数与时间有关的MDP模型,推广了[1]文献中相应的结果.文中在放弃了文献[2]、[3]中某些限制条件的情况下,讨论最优周期策略、ε最优周期策略的存在性,并给出算法.