再论线性多目标规划有效解的有效率

对文（1）中的优势集进行重新定义，讨论了非劣极点优势集的性质，在此基础上修正了文（1）中有效率的定义。     

商用车维护周期多目标规划下的最优解

在多目标规划理论的基础上，根据国产某型商用车实际运行情况，在车辆行驶安全性、发动机润滑油使用可靠性、车辆单位行程检测诊断与维修费用等多个不能同一化的目标下，研究实现多目标意义下的车辆维护周期的最优化，并给出具体的车辆最优二级维护周期值。本研究成功地运用多目标优化理论，解决了车辆的最优维护周期问题，从而对解决各种复杂和大型机械设备的维护周期最优化问题具有普遍的指导意义。     

不定期多目标动态规划问题的非劣矩阵解法

针对不定期多目标规划问题，指出其一般只存在非劣解的性质，提出了不定期多目标阶段收益非劣合成矩阵、不定期多目标递推矩阵等概念．在此基础上构造出不定期多目标动态规划问题的非劣矩阵解法．该方法不要求事先给出各目标的相应权重，并能保证找到所有非劣解．文中给出的计算实例验证了这一方法的正确性和实用价值．     

对话型模糊多目标规划模型及求解方法

本文对对话型模糊多目标规划方法的以下几个方面进行了探讨：对话型方法中隶属函数和模型的构造；调整满意解的原理和方法；应用可能性理论求解模糊多目标规划的对话型方法；并给出了应用实例。     

多目标模糊优化问题的神经网络解法

基于函数联接神经网络，提出了一种解决工程结构多目标模糊优化问题的新算法。该算法以设计人员对目标函数值的满意程度作学习样本，采用神经网络取代传统的隶属度函数，从而较好地解决了隶属函数的描述问题。在解决多目标模糊优化问题中，该算法较传统算法具有更大的灵活性。     

基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法

以十字交叉口为例,在分析交叉口进、出口流量与转移流量之间关系的基础上,以进口交通流量观测值与来自各个出口并进入该进口的估计转移流量之差的绝对值和出口交通流量观测值与该出口到达各个进口的估计转移流量之差的绝对值之和最小为目标函数,转移流量的实际取值范围作为约束条件,建立了求解转移流量的多目标规划模型.利用遗传算法并行运算的特性,提出了基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法.最后通过一个算例给出了应用该方法求解转移流量的多目标规划模型的求解效果.     

多目标优化问题中目标间矛盾性关系的研究

在定义一个具有通用意义的满意解之后,分析了满意解质量标准之间的矛盾性,确定了描述质量标准矛盾关系的数量指标－矛盾度及归一化矛盾度,为多目标优化问题中目标间的折 选取提供了参考依据。     

基于LINGO11.0的会议筹备目标规划模型

会议筹备问题的实质是目标规划,本文先利用平均值的置信区间估计预测出与会代表人数,并制定了合理的住宿安排方案使空房费最低,建立了宾馆和客房预订的目标规划模型;接着在会议室和客车安排上提出了代表流动的等概率假设,给出了费用的最优化模型;最后借助优化软件LINGO11.0,对数学模型进行了求解并找到最优解.     

基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法

以十字交叉口为例,在分析交叉口进、出口流量与转移流量之间关系的基础上,以进口交通流量观测值与来自各个出口并进入该进口的估计转移流量之差的绝对值和出口交通流量观测值与该出口到达各个进口的估计转移流量之差的绝对值之和最小为目标函数,转移流量的实际取值范围作为约束条件,建立了求解转移流量的多目标规划模型.利用遗传算法并行运算的特性,提出了基于遗传算法求解转移流量的多目标规划方法.最后通过一个算例给出了应用该方法求解转移流量的多目标规划模型的求解效果.     

多目标多层停车场规划方案模糊综合评判

影响停车场规划方案的因素很多,具有多目标性、多层次性,致使在方案评选中难以作出好的决策。构建停车场评价体系和建立多目标多层模糊综合评价模型,并对停车场规划多个方案进行综合评判,最终得出最优方案,同时要对评价结果作出简要分析,将定量和定性分析有效的结合。此方法的提出在停车场规划方案的评选中具有重要的意义。     

非支配排序遗传算法的动压轴承形状多目标优化

为了克服以偏心率为初始参数的轴承优化模型优化结果局限于原始形状的缺点,提出用傅里叶级数表示通用膜厚方程,建立了多目标形状优化设计数学模型.应用基于非支配排序遗传算法,以最小功耗和最小侧漏流速为目标、最小油膜厚度和最小承载力为限制条件,以通用膜厚方程系数为设计变量,进行了轴承形状的多目标优化设计,并用Matlab偏微分方程工具箱求解基于通用膜厚的控制方程.实例分析结果表明:基于通用膜厚方程的多目标优化后的轴承形状不受固有型线的限制;在保证最大承载力的基础上,优化后的非圆轴承与仅以最大承载力为单目标优化的结果相比,最小功耗下降了80.8%,最小侧漏流速比优化前下降了3个数量级,并得出了Pareto最优解集.     

遗传算法与极大熵相结合解多目标规划问题

采用极大熵解法，将多目标规划转化为一般的可微规划，鉴于转化后的目标函数和约束条件都是高度非线性的，采用遗传算法求解多目标规划，取已有的典型算例运用文中提出的方法，则得到了较好的精度。     

基于时间延迟模型的多目标优化检查决策方法

根据某航空公司货运机队的某型发动机HPTACC系统在某一周期内的预防性检查计划、检查发现的缺陷以及失效维修记录, 分析了系统在运行过程中将缺陷延迟发现时间作为安全性优化目标、将检修费用作为经济性优化目标的可行性。在预防性检查时刻发现缺陷的检修策略下, 推导了在各检查时刻基于时间延迟模型的缺陷数期望值和缺陷延迟发现时间期望值概率计算式。在缺陷退化为失效被及时发现并进行更换维修的检修策略下, 推导了在各检查间隔期内基于时间延迟模型的失效发生次数期望值概率计算式。基于2种检修策略下的概率公式, 建立了系统在给定寿命周期内的似然函数, 建立了检修费用和缺陷延迟发现时间的期望值双优化目标函数式, 运用了改进的非支配排序遗传算法优化得到双目标函数的Pareto最优解集。根据决策者的目标偏好及其分界值对应的检修费用及缺陷延迟发现时间的经验估计值, 分别确定了系统在寿命周期内的检修费用和缺陷延迟发现时间的目标偏好函数, 通过目标偏好函数划分区间确定Pareto最优解集中各最优解的偏好区间。基于收集的检修信息和提出的方法, 对决策者将缺陷延迟发现时间期望值目标偏好定为一般、将检修费用期望值目标偏好定为很好的偏好要求进行实例分析。分析结果表明: 最优检查间隔决策约为67、70或77次起降循环, 这些检查间隔为决策者进行多目标相对最优的精确决策提供细化和更精简的选择参考。     

农村公路网络设计多目标模型与算法分析

农村公路作为农村社会的重要基础设施,其规划布局对于推动农村公路建设、促进整个农村地区公路运输和社会经济的发展有着重要作用。通过最小化造价费用、最大化人口覆盖度、最小化出行成本,建立农村公路网络设计多目标决策模型,并用多目标自适应遗传算法计算得到Pareto最优解空间,作为决策者满意解。最后用一个例子验证该模型和算法的正确性和有效性。该方法有助于决策者在进行农村路网规划时选择最优的规划路径。     

多目标0—1线性规划的交互式算法

提出一个求解多目标０－１线性规划问题的交互式算法，并分析了该算法的特点，即有很强的搜索功能和很宽的适应范围，最后将此算法用于实际，得到了满意的结果。     

基于进化规划的时间最优控制问题求解

在分析时间最优控制问题已有求解方法优缺点的基础上，提出基于进化规划法求解约束时间最优控制问题的直接方法，研究进化规划求解时间最优控制问题的模型。将约束作为惩罚项包括在目标函数中，以此构造适应度函数，对线性阻尼振子问题进行了数值仿真，结果表明效果良好。     

多目标多重运输调度问题的混合算法

本文研究了多目标多重运输调度问题．建立了该问题的目标规划模型，提出了该问题基于分校定界和割平面技术的混合算法。