基于遗传算法的机会约束规划的区间估计

从数理统计的角度，对机会约束规划的非线性目标函数的最优值进行了区间估计，并讨论了提高估计精度的方法，用遗传算法和样条回归得到了拟合的最优值目标函数的Lipschitz常数，算例表明了非线性目标函数最优值的区间估计方法的有效性。     

海运集装箱运输路径选择

基于海运集装箱运输问题特性的分析，建立了需求不确定的海运集装箱路径随机规划模型．该模型以集装箱运输过程中利润最大为目标函数，主要约束包括航段容量和装载质量限制、重箱和空箱需求（重箱需求为随机变量）．应用机会约束规划方法求解模型．通过数值仿真，证明了模型的可行性．仿真结果表明，运力以及各起讫对运价是影响集装箱的路径选择的关键因素，而某一单一起讫对运价的变化对集装箱路径选择的影响不大．     

集装箱物流收益管理的能力分配模型

提出了研究不确定环境下集装箱物流收益管理的框架．针对集装箱物流收益管理系统的核心问题——运输能力分配，建立了考虑整条航线多个港口需求不确定性的舱位分配随机规划模型，并介绍了用机会约束规划方法求解模型的步骤．通过实例数值仿真，证明了该模型的可行性，并揭示了船舶承载能力对需求较大的航段的舱位分配策略影响较大，而需求的波动对舱位分配策略也有较大影响．     

带有时间窗的随机机会约束运输问题模型与算法

对传统经典的运输问题从不确定性随机规划角度进行探讨分析,针对随机环境条件下的此类优化问题提出一种随机机会约束规划模型,并考虑在运输过程中的线路能力和时间窗限制,对其利用随机机会约束规划的思想进行处理,建立随机机会约束规划运输问题的数学模型。此外,由于模型涉及大量具有复杂性和随机性的随机变量,设计一种混合智能算法,即基于随机模拟的神经网络遗传算法来求解模型的近似最优解。最后利用数值算例来验证算法的有效性和可行性。     

公交车辆合理配置的模糊随机机会约束规划模型

为城市合理配置一定数量且车型合理的公交车,不但可满足不同居民对交通工具的不同需求,而且可避免因车辆的空驶而导致的能源及道路资源的浪费．文章提出了一个公交车辆合理配置的混合机会约束规划模型,该模型以日载客容量最大为目标函数,同时考虑资金约束、道路资源约束及带有模糊随机参数的乘客需求约束,并引入了求解该模型的遗传算法。通过算例求解,说明了该模型及算法的合理性。     

等式约束的严格凸二次规划问题一个新算法

根据广义乘子法的思想，将等式约束的凸二次规划转化为针约束问题，再利用正交校正共轭梯度的法来求解，得到等式约束严格凸二次规划的新算法，不用求逆矩阵，这样可用来解大规模稀疏问题，数值结果表明，在微机４８６／３３上就能解较大规模的随机凸二次规划。     

集装箱空箱海上调运随机优化研究

应用机会约束规划的方法研究了空箱需求是随机数下的海上空集装箱调运优化问题。论文模型以空箱调运费用和租箱费用最省为目标函数,约束条件包括满足空箱需求、装船时间限制、空箱供给能力限制、空箱存储能力限制以及运输能力限制和运输时间限制等。应用概率分布函数将随机约束转化为确定性约束,从而将随机规划转化为确定性规划模型。运算结果表明本文模型可以有效降低空箱调运费用。     

基于混合遗传算法的连续空间下机器人的路径规划

介绍一种基于遗传算法的移动机器人路径规划的新方法．采用混合遗传算法对连续空间下机器人的路径进行规划时，先对规划空间利用Ford算法进行链接图建模，得出可选路径，然后再使用遗传算法来调整各个路径点，最后得到最优的或近似最优的优化路径．该方法可以克服可视图法和人工势场法在路径规划中的某些不足．     

需求随机条件下运输问题的机会约束规划模型研究

在传统运输问题的研究中,供应和需要都是确定的,然而在实际中,运输过程中的各个环节相当复杂,物资供应量和市场需要都具有不确定性。针对这种不确定因素,运用随机机会约束规划的理论方法,建立在随机环境中运输问题的机会约束规划模型,结合神经网络和遗传算法,设计适用于此条件的混合智能算法来求解。通过实例的计算和分析,显示该模型不论在计算随机运输问题的过程中,还是其结果的准确性上均具有较强的实践意义。     

随机条件下空箱调配模型研究

运用机会约束规划和库存论的思想,建立随机条件下空箱调配模型,并给出了相应的算例。以希望为集装箱运输管理人员提供一定的参考价值。     

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本文考虑了在市场竞争条件下的不同客运方式之间的客流分配，以及在同一种方式中不同服务方式之间的客流分配问题，建立了随机用户平衡配流模型。在此基础上，同时考虑了乘客与客运部门两方面的利益，构造了一个三层规划模型以得到在市场竞争条件下制定客运价格的优化策略模型。既保证乘客的出行费用最优，又能使总的客运需求在不同的运输方式之间合理的分配。     

远洋集装箱调运随机优化研究

应用机会约束规划系统考虑空箱和重箱的统一调运问题。模型以集装箱调运总利润最大化为目标函数,总利润包括重箱调运利润减去重、空箱调运成本。约束条件考虑到满足空、重箱的需求,航线约束能力及空箱供给数量等,其中,空箱需求数量是随机变量。将机会约束规划转化为整数规划,并应用LINGO 9.0求解整数规划模型。最后,通过数字仿真来优化不同参数影响下的调运策略。研究可为船公司提供合理的远洋集装箱调运策略,从而降低调箱成本,实现船公司集装箱运输效益最大化。     

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供应商选择问题是物流领域内的一个重要问题，其目标函数就是在包括送达时间、原料质量和服务水平等的约束下使总花费最小。传统的确定性模型取得了较好的效果，但是由于其约束条件的随机性和模糊性，需要应用不确定性模型来更准确地描述和给出最优解。论文应用了不确定性模型描述这类供应商选择问题，这个不确定性模型就是一类特殊的机会约束规划模型，此类机会约束可以转化为相应的等价类，这样不确定性模型就可以转化为确定性模型，然后设计了解决这类问题的遗传算法。通过实例计算表明，不确定性优化模型及遗传算是解决供应商选择等这类不确定性智能商业问题的有效办法，有广泛的应用前景。     

基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型

应用经济学中的资源配置问题，将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源，并将其分别分配到道路交通和轨道交通中.根据城市公共交通的两种主要补贴方法按客流量和车公里计算，以政府的财政补贴资源和公共交通企业的利润目标构建城市公共交通财政补贴的线性规划模型.依据线性规划的对偶理论推算城市公共交通财政补贴的影子价格；对这两种补贴方法下影子价格的差异对比，提出城市公共交通混合财政补贴模式.最后，以重庆市的公共交通为例验证模型的可行性.研究表明，重庆市的轨道交通按客流量，公交按车公里进行财政补贴更为经济，即混合补贴模式更有利于财政补贴资源得到合理分配.     

基于客流量和车公里的城市公共交通混合财政补贴优化模型

应用经济学中的资源配置问题,将公共交通运营收入的财政补贴和公共交通车辆改造的财政补贴看作两种资源,并将其分别分配到道路交通和轨道交通中.根据城市公共交通的两种主要补贴方法按客流量和车公里计算,以政府的财政补贴资源和公共交通企业的利润目标构建城市公共交通财政补贴的线性规划模型.依据线性规划的对偶理论推算城市公共交通财政补贴的影子价格;对这两种补贴方法下影子价格的差异对比,提出城市公共交通混合财政补贴模式.最后,以重庆市的公共交通为例验证模型的可行性.研究表明,重庆市的轨道交通按客流量,公交按车公里进行财政补贴更为经济,即混合补贴模式更有利于财政补贴资源得到合理分配.     

不确定箱重下内河集装箱班轮航线配载决策

与集装箱海运相比内河集装箱班轮运输具有其独特性,同时对于内贸箱而言,货主订舱时箱重信息的不确定性导致其航线配载决策变得更加复杂.本文考虑不确定箱重影响,以最小化航线班轮堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱班轮航线配载决策的随机规划模型.为实现求解,基于随机规划理论,采用机会约束描述随机约束,将随机规划模型转化为随机机会约束规划模型,并设计混合邻域搜索算法求解.算法由蒙特卡罗随机模拟、神经元网络训练及邻域搜索启发式3个部分组成.算例研究表明,混合邻域搜索算法的鲁棒性较好,可实现配载计划对不确定因素的有效吸收.     

求解一类线性规划问题的原始贪婪算法和对偶贪婪算法及其相互关系

给出了求解一类线性规划问题的一种贪婪算法和求解其对偶问题的一种贪婪算法,并讨论了这两种算法的若干性质及其相互关系.