股份制公司综合投资方案决策模型的遗传算法分析

对股份制公司综合投资方案决策问题建立多目标规划模型,结合群决策模型,利用目标规划方法进行求解,在群决策模型中有一处计算错误,导致相应的结果不是很准确;改正群决策模型中的计算错误,得到正确的结果,并给出基于多目标遗传算法的问题求解结果,以便给决策者提供更多的算法选择。     

一种基于IPGSA的多处理机调度算法

多处理机作业调度问题是一个典型的非线性规划问题,针对具有多条件限制的多处理机作业调度问题,提出了一种基于改进的植物生长模拟算法(IPGSA)来搜索问题解的空间.该方法首先将多条件限制和目标函数定义为该问题的数学模型,然后使用改进的植物生长模拟算法搜索问题的解空间,得出最佳的问题求解方案.在实验中,将该方法与粒子群算法、蚁群方法和HNN算法进行实验比较,并给出具体算例测试并分析.实验证明,该方法具有比其他典型算法具有效率更高、更稳定的效果.     

高速公路通道路网交通诱导决策模型

为解决灾变事件发生时一条最优路径和多条可绕行路径的决策问题,应用图论及最优化理论相关方法构建模型.以通道路网为研究对象、实时安全可靠度为基本约束条件,采用图论相关方法研究了诱导起终点间通路求解方法.应用最优化理论建立运营安全最优路径决策模型,并采用Dijkstra算法求解最优路径.在解决最优路径的基础上,引入重复度的概念及相应算法,研究其他可绕行路径的决策模型.针对高速公路通道路网,构建了灾变事件下的交通诱导决策模型,解决综合考虑安全、行程时间和通行需求的路径决策.结果表明,图论方法能求解任意起终点间的所有通路,Dijkstra算法能求解最优路径,应用重复度算法可寻求其他可绕行路径以满足灾变事件下的绕行需求.     

基于模拟植物生长算法的构造通讯网络Steiner最优树方法

通讯网络作为现代社会信息系统不可或缺的重要枢纽,其设计问题直接影响总消耗成本的高低.本文提出了基于模拟植物生长算法求解通信网络设计问题的新方法.对于给定原始通讯节点的通讯网络,利用模拟植物生长算法来构造网络的Steiner最优树使得网络总布线耗费达到最小.通过对实例计算,结果表明,本算法不仅可获得问题的最优解,计算所需时间也有减少,明显优于其他方法.     

基于Voronoi图和离散微粒群优化算法的UCAV攻击轨迹决策

根据UCAV可发射区简化模型,提出了UCAV攻击轨迹决策问题。提出了UCAV攻击轨迹决策的分层设计方法,并将其转化为优化问题。首先根据已知的飞行环境,采用Voronoi图生成初始轨迹;然后通过建立攻击轨迹约束条件模型、飞行距离模型和威胁模型,以飞行距离和威胁代价为优化目标函数,构建了UCAV攻击轨迹决策模型,并在此基础上提出了一种离散微粒群优化(Discrete Particle Swarm Optimization, DPSO)算法对攻击轨迹决策模型进行求解。仿真结果表明,通过Voronoi图和DPSO算法能够较好地解决UCAV攻击轨迹决策问题,并能够在多约束条件下对目标函数进行组合优化。     

集装箱枢纽港陆向供应链规划模型

基于集装箱枢纽港陆向供应链系统分散的层次结构特征，建立了集装箱枢纽港路向供应链规划的双层多目标决策模型.将双层多目标决策问题转化为单层多目标决策问题，利用多目标遗传算法求解单层多目标决策问题，并通过一个数值算例说明算法的应用.     

基于极值的交互式多目标决策方法

针对多目标求解过程中决策者不易参与,求解方法过于复杂的问题,以单目标极值为基础,以交互式决策模型为核心,提出了一种基于极值的交互式多目标求解方法.该方法能充分体现决策者的主观愿望并实现决策者与决策模型的信息交换,避免了在多目标向单目标转换时各单项目标或各目标满意度权重系数确定的困难,对非劣解的比较更加客观、清晰.实例计算表明该方法结果合理、交互过程简单、决策者容易参与问题求解,是一种便于推广的求解方法.     

模拟植物生长算法的结构优化新机制

作为一种新型启发式智能优化算法,模拟植物生长算法(PGSA)建立以植物向光性机理为基础的生长动力模型,以形成向全局最优解迅速生长的搜索机制.针对大规模复杂优化问题中生长空间大、设计变量多、可能存在多个局部最优解、算法难以自动终止等特点,基于PGSA基本原理,提出了3种新的算法改进机制——可生长点集合限定机制、新增可生长点剔除机制以及混合步长并行搜索机制,并通过典型数学和桁架结构算例分析对提出的改进算法的效果进行验证.结果表明:可生长点集合限定机制能有效控制生长空间规模,具有较强的局部搜索能力;新增可生长点剔除机制通过与前者的结合,为PGSA提供了有效的算法终止机制;混合步长并行搜索机制在生长前期便具备优异的全局搜索能力,能快速获取到最优解范围.所提出的新机制显著提升了PGSA算法优化的有效性及适应性,从而为结构优化问题提供了新思路.     

带约束多设施选址分配模型与基于变分不等式的启发式算法

设施选址问题在生活、物流、军事中有着非常广泛的应用.主要考虑设施有约束限制以及设施间存在相互运输的情形,提出一个约束多设施选址模型.目标是在平面上的约束区域内选择多个设施,使得这些设施到各个需求点以及各个设施间的距离和最小.提出了基于变分不等式方法的交替选址-分配启发式算法解决此模型:在分配步,采用最近中心再分配算法将顾客分配给设施;在选址步,先将子问题转化为等价的变分不等式问题,再用投影收缩方法求解相应的变分不等式问题.分析了问题及算法的一些性质,并给出了数值试验,证明了算法的有效性.     

网络选址的两级决策模型

本文提出了以用户优化为下级决策,以设施选址优化为上级决策的网络选址两级决策模型,给出了树状网络下模型求解的基本定理及相应的算法,并从一个重要的反例出发,讨论了Braess佯谬与模型的联系。     

基于二型模糊集理论的应急设施选址方法

为了研究应急管理中的应急设施选址问题,在传统选址方法基础上,提出了一种基于二型模糊集理论的应急设施选址方法,以区域人口密度量化应急资源需求程度,构建选址集最大覆盖模型.由于人口的流动性,采用二型模糊变量描述人口密度信息,二型模糊变量可提供不确定性建模额外的自由度.在置信度理论框架下,将原模糊模型转化为其等价确定性模型.针对模型中大规模复杂高维的空间地理数据,设计了一种基于网格空间表示法的矩阵编码策略与遗传算法耦合进行模型求解.研究表明:矩阵编码策略可以有效避免维数灾难,并且能够显著提升求解效率,所提方法可以提供合理的应急设施选址决策,以提升突发事件应急管理水平.     

突发事件下多目标应急救援物资配送路径规划

突发事件发生后,选择最优应急救援物资配送路径提高物资配送的效率和效果,是应急决策者面临的主要问题。以最小化最晚车辆服务结束时间来提高物资配送的效率,以最小化需求未满足率来保证配送公平性,从而达到良好的配送效果。在配送中心唯一的情况下,考虑道路对车型限制、道路阻断修复和道路可靠性对路径的影响,建立多目标应急救援物资配送路径优化模型。设计优先邻点交叉算子来改进基于非支配解排序的遗传算法,提高了局部搜索能力和收敛速度,通过仿真实验验证了算法和模型的有效性,为决策者选择合适的车辆配送路径提供辅助决策作用。     

港口客运站人员应急疏散仿真

为评估港口客运站人员应急疏散能力,根据港口客运站火灾特点和人员疏散影响因素,提出基于AnyLogic和Pathfinder的港口客运站人员疏散能力评估方法,分别建立基于AnyLogic的港口客运站作业系统仿真模型和基于Pathfinder的人员疏散仿真模型。最后,以某港口客运站为例,利用提出的港口客运站人员疏散能力评估方法,以人员疏散时间作为指标评估港口客运站人员疏散能力,并确定火灾关键危险位置和制约人员疏散能力的关键因素,为港口客运站平面布置和日常运营管理提供决策支持。     

有毒重气泄漏事故的应急资源调度

针对有毒重气泄漏事故具有发生的突然性、危害的严重性等特点。建立了以应急加权总时间、应急总成本最小化为目标的多需求点、多供应点、多物资类型的优化调度模型。为了增强模型的实用性,增加了对车辆载重及最优路径选择的考虑。利用改进了的Dijkstra算法,将其作为多目标粒子群算法(MOPSO)的子算法对模型进行求解。针对MOPSO算法易陷入局部最优解的缺点,对惯性权重的更新方式进行了设计,增强了算法的全局搜索能力,同时在对粒子进行选择操作时借鉴了自适应网格法的思想,丰富了粒子群的多样性。最后,通过一个仿真实验验证了所提模型及算法的有效性。     

区域覆盖的多机协同探测任务分配策略

为满足战场环境下对兴趣区域进行覆盖探测的任务需求,提出了一种基于区域覆盖的多无人机协同探测任务分配策略。首先通过最小圆覆盖法确定无人机在兴趣区域中的目标航迹点,其次进行多机协同任务规划,在目标分配模型的基础上进一步建立时间分配模型,然后利用改进灰狼算法对任务分配模型进行求解,最终实现资源优化分配决策方案的获取。仿真结果表明,所提算法相比其他算法具有更快的收敛速度,能够更加有效地解决区域覆盖探测资源优化分配问题。     

一类应急物资筹集问题的模糊机会约束模型

为提高应急物资筹集的有效性,提出了一种新的应急物资筹集决策模型和算法.建立了紧急市场采购条件下应急物资筹集决策模糊优化模型,给出了与其等价的模糊机会约束规划模型,提出了参数为三角模糊数时模型的确定化转化方法,并设计了基于模糊模拟的模型智能算法,该算法能够有效处理复杂的模糊机会约束规划问题,最后通过算例说明了该方法的有效性.     

基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估

非常规突发事件的发生往往给人民生命财产和国民经济造成巨大损失,由于传统的突发事件评估系统大多是基于历史数据或专家经验的静态系统,使得应对非常规突发事件时无法动态地有效融合多源信息,而且大量的变量和数据往往造成评估系统计算效率偏低.因此,针对以上问题,提出了基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估方法,并且通过对贝叶斯网络模型的拓扑结构进行优化进一步提高了系统的计算效率.通过简化的核电站机组外部电网震后评估算例对所述方法进行了验证.结果表明,基于贝叶斯网络的非常规突发事件评估方法具有多源信息表示、融合以及全局更新的能力,并且可以有效地提高计算效率,适用于非常规突发事件的灾情评估.
     

基于动态切换的城市轨道交通车站应急疏散模型

基于应急条件下乘客可能采取的最近疏散行为、退避疏散行为、从众疏散行为、回返疏散行为、均衡疏散行为等5种主要疏散行为对乘客吸引力的动态变化,构建了基于应急信息刺激的乘客疏散行为动态切换的3层模型体系.对不同微观行人仿真模型的优缺点进行分析,构建了融合应急行为决策模型、A*算法、社会力模型的应急疏散联合仿真体系.最后,利用实际城市轨道交通车站的应急疏散调查数据,对模型参数进行了标定,并对仿真效果进行了验证.     

一类群决策问题的最优分配解法

在群决策中存在着多个决策者根据自己的知识、经验和偏好独立选择决策方法 ,对决策方案集作出决策后 ,应综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题 .针对这类决策问题具有决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,分析了总体偏差法、足码法及其相关改进方法的优缺点 ,提出了一种多人综合评价的最优分配解法 .该方法通过建立决策方案集与决策名次之间的关联矩阵 ,并根据关联矩阵对方案集进行分类 ,在此基础上构造最优决策模型 ,利用整数规划中的最优分配解法求解最优模型 ,从而得到方案集的综合排序 .该方法简单实用 ,并且克服了总体偏差法、足码法及其相关方法的不足     

基于SOA的第四方物流应急物资管理系统设计与实现

根据需求信息添加和查询应急物资储备信息。在指派管理中,管理员实现优化指派三方应急物资。在运输管理中管理员实现运输方案优化决策,包括运输工具、运输方式、运输路径优化以及承运商选择。在应急物资运输途中,采用现代管理技术（GPS全球卫星定位技术、现代通信技术和GoogleMaps技术）实现车载终端定位监控。在整个应急物资管理过程,将管理信息以服务形式在服务注册中心发布,