不确定条件下环境友好型资源分配二层规划模型

本文讨论了不确定条件下环境友好型的资源分配问题:其中总公司作为上层领导者在各下属工厂间合理分配资源,以期获得最大收益的同时降低对环境的污染程度;而作为下层从属者的各工厂决定各自产量以期获得最大利润。该问题中的产品价格、生产成本、资源成本等被考虑为随机变量,环境污染指数被考虑为模糊变量,因而本文构造了不确定条件下的机会约束二层资源分配模型。运用等价定理对模型进行转换,并采用交互式满意度法将二层模型转化为单层模型以便求解。最后通过数值算例证实了模型和算法的可行性与有效性。此外,由于模型含有影响模型解的参数,故基于满意度和置信水平分别进行了灵敏度分析,进一步验证了所提出模型的科学性。     

离子液体表面活性剂1-丁基-3-甲基咪唑烷基硫酸酯的合成及其在水溶液中的聚集行为

采用离子交换法,由1-丁基-3甲基咪唑氯盐（C4mimCl）和烷基硫酸钠合成了一系列无卤素的阴离子表面活性离子液体—1-丁基-3-甲基咪唑烷基硫酸酯[C4mim][CnH2n 1SO4](n=8,12,16),利用表面张力仪、稳态荧光光谱等手段考察了表面活性离子液体在水溶液表面及体相中的聚集行为,结果表明,与传统无机反离子相比,有机咪唑阳离子[C4mim] 作为反离子的离子液体型表面活性剂具有较高的表面活性,[C4mim] 产生的氢键引起的抑制分子规则排列的作用小于其促进分子有序排列的疏水作用。长烷基链的阴离子是界面膜及胶束的主要组成成分,阴离子疏水烷基碳链的增长虽然可促进胶束的形成,但却在一定程度上抑制[C4mim] 离子参与界面或胶束的形成;阴离子所带烷基链越长,越不利于阳离子[C4mim]＋参与界面膜或胶束的形成,界面膜或胶束中表面活性剂排布越松散,即界面张力越大,体系中胶束聚集数较小。     

线性规划的改进行旋转算法

行旋转算法是求解线性不等式组的一种直接、有效的算法,为大数据时代众多与线性不等式组紧密相关的问题提供了统一、高效的解决思路.求解线性规划问题本质上是求解线性不等式组,因而行旋转算法可以作为基础算法直接应用于求解线性规划.不同于以单纯形法为代表的列旋转算法,线性规划的行旋转算法以行几何(或行向量)为基础,其核心思想是在保证最优性条件始终成立的前提下求解约束条件对应的线性不等式组.改进的行旋转算法保持了原算法的所有特色.该算法的改进之处在于利用约束条件变量的部分系数构成的非奇异矩阵的逆矩阵(称为特征逆矩阵)和原始数据计算出枢轴行和枢轴列,从而完成一次旋转运算.特征逆矩阵的阶数一般要比约束的数目和变量的数目小很多,在每次迭代过程中只需要计算原算法算表中的小部分必要元素,因而能够显著提高计算效率.