差分进化算法在模糊多资源约束联合补货模型中的应用

本文用三角模糊数表示不确定的资金约束,用梯形模糊数表示不确定的存储空间约束,构建了模糊规划联合补货模型,目标函数为最小化订货成本、库存持有成本和运输成本,决策变量为基本补充周期和每种产品的补充周期。通过对变异算子与选择操作进行变化,设计了改进的差分进化算法对模型进行求解,并通过实例证实了模型与算法的科学合理性。     

模糊时间窗VRP的动态规划和禁忌搜索混合算法

为优化具有模糊时间窗的车辆路径问题,以物流配送成本和顾客平均满意度为目标,建立了多目标数学规划模型。基于Pareto占优的理论给出了求解多目标优化问题的并行多目标禁忌搜索算法,算法中嵌入同时优化顾客满意度的动态规划方法,运用阶段划分,把原问题分解为关于紧路径的优化子问题。对模糊时间窗为线性分段函数形式和非线性凹函数形式的隶属度函数,分别提出了次梯度有限迭代算法和次梯度中值迭代算法来优化顾客的最优开始服务时间。通过Solomon的标准算例,与次梯度投影算法的比较验证了动态规划方法优化服务水平的有效性,与主流的NSGA-II算法的对比实验表明了该研究提出的多目标禁忌搜索算法的优越性。     

基于改进微粒群算法的直觉模糊整数规划

提出了一种基于改进微粒群算法的直觉模糊整数规划。首先定义了目标函数和约束函数的隶属和非隶属函数,通过直觉模糊“最小-最大”算子,提出了直觉模糊整数规划模型;然后通过对微粒群算法进行改进,对直觉模糊整数规划进行了求解,并通过一个算例表明本文的算法性能优于其他几种算法。     

产品开发项目的离散时间/成本/质量平衡问题研究

为在项目网络计划技术中集成规划产品开发项目的时间、成本和质量,以多模式资源受限的项目调度问题研究为基础,定义了一个能支持产品开发项目优化控制的离散时间、成本和质量平衡问题模型.根据产品开发项目的特点,通过人力资源价格计算产品开发项目成本,采用质量功能展开技术对项目质量进行量化计算.最后给出一个求解该问题模型的分枝剪切算法,并通过一个项目实例对模型和算法进行验证.     

供应链库存的模糊机会约束规划模型

研究了不确定环境下的供应链库存优化问题。考虑需求为模糊量,且可能在一定条件下不满足约束条件的决策前提,用三角模糊数表示需求,结合可能性理论中的可信性测度,建立了多品种联合补充的模糊机会约束规划模型,目标函数为最小化供应链订货成本和库存成本的期望值。用遗传算法对优化模型求解,以目标函数值作为染色体适应度,给出了编码方案及选择、交叉、变异算子。用数值实例进行了仿真计算,证明了模型和算法的有效性和性能,并给出了不同置信水平下的计算结果。     

基于群智能的模糊多目标软件可靠性冗余分配

针对软件可靠性冗余分配问题,建立了一种模糊多目标分配模型,并提出了基于分布估计的细菌觅食优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊多目标进行处理,用高斯分布对细菌觅食算法进行优化,并将该优化算法用来求解多目标软件可靠性冗余分配问题,设置不同的隶属函数参数可以得到不同的Pareto最优解,实验数据验证了该群智能算法对解决多目标软件可靠性分配的有效性和正确性,Pareto最优解可为在可靠性和成本之间决策提供依据。     

计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统 多目标优化调度

为满足多样化能源需求并提高能源网络的可靠性,研究多能源系统优化管理和混合潮流问题.针对多能源的网络约束及其耦合特性,构建整合分布式发电、热电联产、电力网络和区域供热网络的热-电互联综合能源系统模型.基于梯形模糊隶属函数构建模糊化软约束,量化电力网络节点电压和区域供热网络节点供给温度的技术不满意度.考虑系统的经济运行和网络节点的能源供给质量,提出一种计及混合潮流约束的热-电互联综合能源系统多目标优化调度策略,以最小化运行成本和网络节点状态变量的技术不满意度.采用epsilon约束算法精确求解该多目标优化问题的Pareto前沿.算例分析结果表明,所构建的模型和提出的算法可以有效提高系统能源供给质量和优化决策的准确性.研究成果进一步体现了所提出的多目标优化方案在兼顾经济性、能源供给质量以及复杂的运行约束,保证系统经济稳定运行等方面的效益.     

模糊需求下时间依赖型车辆路径优化

针对客户需求模糊且有时间窗约束的时间依赖型车辆路径问题(TDVRP),基于先预优化后重调度的思想构建模型.在预优化阶段,依据可信性理论构建模糊机会约束优化模型处理客户点模糊需求;针对不同时间段道路的交通情况,采用Ichoua速度时间依赖函数表征车辆的行驶速度,并设计自适应大规模邻域搜索算法(ALNS)对其求解.在重调度阶段,应用随机模拟算法模拟客户点的真实需求,采用点重调度策略对预优化方案进行调整.通过改进的Solomon算例实验验证模型和算法的有效性.研究成果可丰富TDVRP问题的相关研究,为现实配送方案的优化决策提供理论依据.     

模糊云资源调度问题的RIOPSO算法

针对时间-成本约束下的云资源调度问题,使用三角模糊数表示不确定的任务执行时间,建立了模糊云资源调度模型,调度的目标是降低任务总的执行时间和总的成本消耗,决策变量是任务和虚拟机的映射关系.使用混合粒子群优化算法(RIOPSO)对模糊云资源调度进行求解.该算法使用了正交初始化粒子群的方法,提升粒子初始探索最优调度方案的质量,在粒子搜索过程中使用重新随机化控制粒子的搜索范围,使用实时更新惯性权重的方式控制粒子在搜索中的速度,从而得到最优的调度方案.在Cloudsim仿真平台上使用随机生成的仿真数据,对提出的问题模型和优化算法进行验证,证明了模型的可靠性,实验结果表明使用提出的优化算法,可以达到使云资源调度中总执行时间和总执行成本降低的目的,并且在收敛速度、求解能力方面具有良好的性能.     

产品开发项目的离散时间!成本!质量平衡问题研究

为在项目网络计划技术中集成规划产品开发项目的时间,成本和质量,以多模式资源受限的项目调度问题研究为基础,定义了一个能支持产品开发项目优化控制的离散时间,成本和质量平衡问题模型.根据产品开发项目的特点,通过人力资源价格计算产品开发项目成本,采用质量功能展开技术对项目质量进行量化计算.最后给出一个求解该问题模型的分枝剪切算法,并通过一个项目实例对模型和算法进行验证.