缺货补偿条件下的生产规划模型及算法

针对缺货补偿条件下有能力约束、多产品、多阶段制造系统的生产规划问题，以利润最大为目标，建立混合整数规划模型。通过对模型的等价转换，基于对偶理论将等价模型分解为相互关联的生产主问题和库存子问题，设计对偶分解算法进行求解。数值实例的计算结果，说明了算法的收敛趋势以及在计算时间方面的性能。     

一类新型的指派问题的多目标模型

针对传统的指派问题在实际应用中的局限性,提出了一类新型的指派问题,基于其特殊性建立了相应的多目标模型,并通过化为单目标问题而获得的有效解,同时,模型学考虑了给被分配者有多次选择机会的情形,最后给出实例分析。     

基于小波分析的非平稳时间序列分析与预测

提出了基于小波变换的非平衡时间序列分析预测方法。通过小波分解,将原时间序列依尺度分解成不同层次,使趋势项、周期项和随机项分离,对每一层进行分析与预测,最后再合成得到了原时间序列的预测值。实例验证了该方法是可行的。     

分数阶ARIMA模型的参数估计与预测

用极大似然估计和回归分析法给出分数阶ARIMA模型ARIMA(p，d，q)中参数d的估计，并根据d的大小，对时间序列进行了趋势预测，得到了最优线性预测公式。     

主成分综合评价模型的探讨

对主成分 (综合 )评价模型进行了探讨 ,提出了运用主成分评价模型必须满足的条件和如何选取主成分评价模型才能得到较佳的效果 ,得到了侧重于某些评价指标的主成分优化模型 ,并且应用于广州市企业的综合评价中 ,得到了用户的好评.     

推力轴承油膜瞬态温度的ARIMA模型预测

针对大型推力轴承油膜温度监控这一关键性问题，提出了采用非平稳时间序列ARIMA（p,d,q)模型瞬态温度变化。用一组实测温度变化曲线证明了用ARIMA模型描述油膜温度的适用发性，最后用了校正递推处来实时预测将来时刻油膜温度变化趋势。     

时鲜农产品价格预测的ARIMA时序模型构建与应用

掌握农产品价格变化规律,了解农产品价格变化趋势,将有利于正确引导农产品流通和农业生产,实现农产品区域供求平衡;能为政府和农户提供结构调整的依据,有效提高农民效益。针对农产品价格这一重要问题的研究,以南京市青椒价格为例,构建非平稳时间序列ARIMA(p,d,q)模型(ARIMA:Auto Regressive Integrated Moving Average,自回归求和平均),描述并预测时鲜农产品价格的动态变化。结果表明ARIMA(0,1,1),(0,1,1)模型能很好地模拟并预测时鲜农产品价格,为农产品市场信息的准确预测提供重要方法。图6,表3,参8。     

基于ARIMA模型的短时交通流实时自适应预测

实时、准确的短时交通流量预测是智能交通系统(ITS)中的一个关键问题。基于采用ARIMA(P，d，0)模型结构的时间序列分析方法，提出一种短时交通流实时自适应预测算法。在该算法中采用带遗忘因子的递推最小二乘方法进行参数估计，采用基于线性最小方差预报原理的Astrom预报算法进行预报。针对大量实测数据进行仿真实验，结果表明：减小遗忘因子可以提高一步预测的性能。此外，将该算法分别应用于工作日和双休日的数据时，仿真实验都取得了较好的预测效果，说明该算法对不同交通流状况具有较好的适应性。     

我国猪肉消费需求量集成预测——基于ARIMA、VAR和VEC模型的实证

猪肉消费需求量预测对稳定猪肉消费市场具有重要意义. 通过建立ARIMA、VAR和VEC模型, 利用Granger因果检验筛选出显著影响因素, 分别预测我国猪肉消费量. 最后, 基于动态集成预测方法对三种模型的预测结果进行综合集成. 通过对2009-2011年我国猪肉消费需求量预测, 实证结果表明样本外集成预测精度更高, 更稳定.     

产品优化设计的资源分配模型

研究产品优化设计中设定设计属性值的资源分配方法．考虑产品设计过程中多种资源的优化分配，在设计预算和资源约束下，设定产品设计属性值，使用户对产品的总体满意水平达到最大．这种方法使产品优化设计的品质功能展开方法从策略计划层扩展到运作计划层，把品质优化设计和资源分配结合起来，使得品质设计计划在部件展开(part deployment)层和运作层的工艺计划(operational process planning)更可行，更易实现．     

集约生产计划问题参数规划模型的转换与分解算法

为求解模糊的集约生产计划问题,从模糊集约生产计划已清晰化后的参数规划模型着手,将参数规划模型进行分解,提出了分解算法,并将分解算法与分枝定界法进行了比较分析,仿真结果验证了这种算法的有效性与优越性.     

油田措施配置多目标随机规划

措施规划对于延长油田稳产年限 ,合理地安排稳产措施从而提高采油速度及最终提高采收率是十分必要的 .有些学者建立了油田稳产措施规划的确定性规划 ,即模型中所有的参数均为确定值 ,而实际油田生产中有许多因素是不确定的 .也有文章建立了措施规划的随机规划模型 ,但建立的规划模型仅涉及一个目标函数 ,即所谓的单目标规划 .而在实际的油田措施配置中 ,需要对多项指标提出优化要求 .本文针对油田开发实际中存在的不确定现象 ,利用规划论中处理随机现象的机理 ,建立了油田措施的多目标随机规划模型 ,并采用具有擅长全局搜索、高度鲁棒性特点的遗传算法进行求解 .应用结果表明 ,该模型使措施配置更能反映生产实际.     

面向企业最优生产计划的线性规划广义逆优化模型

将依据互补最优性条件探讨面向企业最优生产计划的线性规划,如何通过调整其产品成本系数、资源消耗系数和资源拥有量等参数,使某些非可行解成为最优解的广义逆优化问题的数学模型.该问题具有重要应用价值:可以解决采用常规求解方法或启发式算法制定企业最优生产计划时,对资源约束进行刚性处理所导致的经常因生产能力不足使企业不能及时响应市场需求的问题,使企业的整体优化和具体业务流程再造相协调.     

成品油配送中时间窗的确定及运输的安排

根据成品油配送网络的结构和特点 ,充分考虑了油品零售过程的随机性 ,提出了油品补充的时间窗问题和运输任务的安排问题 ,建立了配送的整数规划模型 ,并用一种启发式方法对问题进行了求解 .研究结果表明 ,通过合理调配整个网络的各种资源 ,不但可以降低配送过程的成本 ,还可以有效地避免断油或者等待卸油的现象出现.     

注水开发油田产量递减类型及其求解的数学逐次逼近法

从数学和渗流力学概念对注水开发油田产量递减类型和判别求解方法进行了研究,提出产量递减类型应为指数递减和双曲线递减两种类型;双曲线递减的递减指数ｎ的变化范围应为０＜ｎ＜∞;递减类型判别和递减参数求解方法可以根据最小二乘法原理,采用数学逐次逼近法直接求解产量随时间递减的关系式．通过对双河油田各油组平均单井产量递减状况、油藏数值模拟和油藏工程方法预测的产量递减的类型判别和递减参数的求解,证明理论正确、求解迅速、精确度高．     

非确定环境下HPP系统构架与CMAPP模型的整数仿真

在非确定性环境下,产品订单、市场价格以及设备生产能力等因素都具有不确定性,层次性生产计划及其分解计划呈现出多层次型结构,结合人机系统给出了层次性生产计划决策支持系统构架,并对最上层的集约生产计划参数规划模型进行了劳动密集型与技术密集型两类实例的整数仿真,仿真结果得到了二者间的共性与各自的特点.     

磷化工企业生产分销计划的数学模型及其应用

基于磷化工企业的实际问题,研究了结合线性和动态目标规划的磷化工企业生产分销计划数学模型,模型的生产与分销两个子系统的有机结合,使企业总体的生产与销售计划得以平衡,也使企业计划达到最优实际运作状态。问题的实算结果证实了模型的可用性与正确性。     

增加决策单元的DEA-DA模型灵敏度分析

探讨了线性假设下DEA-DA模型的灵敏度分析问题,提出了决策单元增加时DEA-DA模型判别结果保持不变的充分条件,并给出了实例说明。     

中国六部门可计算非线性动态投入产出模型与参数设定

给出中国六部门可计算非线性动态投入产出模型的构模原理 ,以及如何依实际数据设定模型参数的方法 .本模型是线性列昂惕夫动态投入产出模型的推广 ,它既克服了线性投入产出模型中劳动与资本不可替代的缺点 ,又克服了可计算一般均衡 ( CGE)模型理论上只能求静态平衡点的缺点 .