非二元条件约束满足问题求解

非二元条件约束满足问题是二元条件约束满足问题的泛化。给出了非二元条件约束满足问题模型;针对求解过程中激活性约束引起的变量空间变化,分别采用"后看"策略和嵌入不同程度非二元弧一致性的"前看"策略思想,提出一种非二元条件回溯算法和两种非二元条件前向检查算法,以有效处理约束维数的非二元性及变量依条件参与求解的动态性等问题;分析了三种算法最坏情况下的时间复杂性;通过随机生成的测试实例仿真实验比较了三种算法的求解性能。实验结果表明:在处理难问题时,两种非二元条件前向检查算法的性能均显著优于非二元条件回溯算法;而在分别处理中小规模低动态性特征与大规模高动态性特征问题时,两种非二元条件前向检查算法性能存在显著差异。

银行卡收费问题的博弈分析与对策建议

文章首先从完全且完美信息动态博弈假设出发给出了银行卡收费博弈模型,并运用逆推归纳法得出不同前提条件下的博弈均衡状态,然后采用有限理性和进化博弈对银行卡收费的合理性进行分析,得出以下基本结论:银行卡收费是有限理性的银行通过长期反复博弈、学习和调整策略的结果,所有的银行最终都会进行银行卡收费;目前一些中小银行为了追求规模经济效益实施免费只是短期的行为,从长期发展的角度看银行卡收费将是必然选择。

基于多目标萤火虫算法的可调节产品族优化设计

在多平台可调节产品族优化设计下,针对无先验信息时产品族共性与差异性合理平衡的复杂性,提出以共性最大及平均性能损失最小的可调节产品族多目标约束优化模型。借鉴"非支配排序+拥挤度排序"思想,对传统的萤火虫亮度比较操作及亮度更新操作方法进行改进,提出一种适用于求解多目标约束优化模型的改进型萤火虫算法;构造具有共性可变能力的双层结构人工萤火虫个体表达模式,用于求解可调节产品族优化模型。通用电动机产品族优化设计案例的仿真实验,验证了所提模型和算法的有效性。

基于关联约束非二元弧一致性的约束满足问题求解

弧一致性算法在二元约束满足问题中取得了成功的应用,但并不能被有效泛化至预处理非二元约束满足问题(NCSP)。本文提出了处理NCSP的关联约束非二元弧一致性算法。通过随机NCSP生成器产生问题实例,分别采用关联约束非二元孤一致性算法和非二元孤一致性算法进行预处理,并对预处理后的问题实例应用回溯算法进行求解。对比分析采用两种预处理算法和不采用预处理下回溯算法的求解性能,仿真实验结果表明关联约束非二元孤一致性算法可以有效地别除冗余的约束元组和变量域值,使关联约束非二元弧一致性回溯算法具有更良好的鲁棒性。

客户需求动态变更驱动下的产品配置更新方法

为了实时自动重构最优产品配置推荐方案,以响应生产期间客户反复变更的配置需求,提高企业有效实施大规模定制生产能力,提出了一个产品配置更新理论及其优化实现方法。首先在分析客户需求动态变更特性的基础上,给出了产品配置更新概念,剖析了产品配置、产品再配置与产品配置更新的差异点。为了支撑产品配置更新优化任务的实现,建立了产品配置与柔性工艺配置集成平台,并对其核心构件类产品结构、类工序生产能力、类柔性工艺规划结构等内容进行了刻画。最后,给出了产品配置更新优化实现过程的一般框架及其实现方法。

基于UML与CCSP的产品配置方法

为了有效开发易维护可重用的产品配置模型以及实现配置问题的快速求解,提出了结合面向对象建模技术与条件约束满足问题理论的产品配置方法。给出了条件约束满足问题理论模型;提出了基于统一建模语言和条件约束满足问题的产品配置建模与求解方法;通过定义统一建模语言表示的产品配置概念模型与条件约束满足问题之间的映射规则集,建立了基于条件约束满足问题的产品配置模型。以某可配置医用监测器为应用实例,阐述了所提方法应用于配置模型构建与求解的可行性和有效性。

套算汇率教学探析

针对现行教材仅从纯数学的角度给出套算汇率计算规则存在的不足,本文提出了一种图解套算汇率计算的简便方法。该方法从被报价货币银行买入价和卖出价概念入手,将套算汇率计算过程拆分为两个相关的子过程,并给出相应图示求解方法。实践教学证明该方法简单易懂,是一个值得借鉴的可行方法。

掉期外汇交易盈利操作策略的教学探析

在分析掉期外汇交易盈利操作策略的传统教学法及其不足的基础上,提出了一种新的教学方法。该方法从利率与汇率互动的角度,基于两种货币利率相对变动的预期,给出了具有理论解释支撑的且直观易掌握的掉期外汇交易盈利操作策略,并通过一个案例进行了演示。

案例教学法与席明纳教学法在《金融学》课程中的应用

针对案例教学法在教学过程中存在的不足,提出案例教学法与席明纳教学法相结合使用的一种混合教学法。以《金融学》课程教学为例,阐述了混合教学法的实施步骤和所取得的教学效果,并对存在的不足提出了相应的改进教学建议。

基于改进遗传算法的物流配送路线优化研究

在分析车辆路径问题 (VRP)现有启发式算法的基础上 ,建立了考虑路线安排的物流配送方案模型 ,并提出了求解该问题的一种改进遗传算法 (IGA)。方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足 ,在选择、交叉、变异等遗传操作之后 ,引入逆转换位算子 ,根据适应度是否增加 ,对新产生的染色体进行多次逆转操作。应用 C语言编程进行模拟计算 ,结果表明该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量 ,提高了算法收敛速度 ,较好地解决了“早熟收敛”问题。

大规模定制下基于逻辑BOM的产品配置实现方法研究

产品配置的关键在于构建强大灵活的配置模型和运用有效的求解策略。现实中存在相当数量的大规模定制企业采用按订单制造与按订单装配相混合的生产模式。于是构建了一种新产品族结构模型——逻辑BOM,它能够描述无限种产品变体,并支持解决按订单制造与按订单装配相混合环境下的产品配置问题;建立了基于逻辑BOM的产品配置知识库;给出了相应的推理求解算法;最后,通过仿真验证了该方法的可行性。

动态环境下客户需求驱动的多CODP调整模型研究

客户订单解耦点(Customer Order Decoupling Point,CODP)的定位问题是定制生产中备受关注的热点之一。随着客户需求的不断变化,客户动态复杂需求引致的包括品种、数量及时间等多种变量因素交叉在一起,构成的一种不确定性生产环境,导致在存在多个订单解耦点的定制生产系统中,需要一个较好的CODP调整模型与策略。对动态环境和客户需求驱动,建立了一个适应动态环境的多CODP动态调整系统,设计了其激活机制与算法。并在调整CODP后,诊断新旧知识库是否出现不一致性,若出现不一致性则通过调整规则恢复一致性,从而保证多CODP动态调整模型的科学性。最后,结合某集团的汽轮机生产实例对所建立的多客户订单解耦点定位调整模型进行验证。

大规模定制环境下产品族BOM的比较研究

客户需求的个性化与多样化使得产品品种急剧增加,基于详细列举每个产品变量的传统BOM系统已经无法满足大规模定制环境下的要求。对国内外提出的5种产品族BOM进行总结,指出了它们的优势与不足。并从通用性、准确性、数据冗余程度、适应环境、定制程度5个方面对产品族BOM进行对比分析。在此基础上,指出了产品族BOM的发展趋势。

具有学习效果的两机流水车间调度启发式算法研究

以最小化时间表长为目标函数,对具有学习效果的两机流水车间调度问题进行研究.由于工序加工时间引入了学习效果,传统的Johnson法则和NEH启发式算法不再适用.针对该问题的NP-hard特性,提出了JNEH和MNEH两种求解问题的多项式启发式算法.计算机数据实验证明了新的启发式算法求解问题的可行性和有效性;表明了JNEH启发式算法和MNEH启发式算法对小规模问题求解的精度更高、稳定性更好;同时证明MNEH启发式算法对求解大规模问题具有比传统算法更好的寻优性能和鲁棒性.

多标度条件下资本市场波动的级串方向和结构

对上证综指多标度条件下波动级串方向和结构的实证研究发现，在4days临界标度范围内，大小波动间互为因果；超出临界标度，大小波动间表现出单方向性特征。运用交叉相关系数和功率谱方法从相关性和能量耗散2个角度对多标度波动级串传递方向的分析同样显示，在10^1～10^3min的3个数量级广泛标度范围内，大波动对于小波动具有较强预测能力，波动级串结构表现出大波动影响小波动变化的单方向特征。在此基础上，提出了4类“递进”的资本市场波动级串模型及其运用于风险管理的基本思路。

基于NSGAII的协同产品开发项目自动协商决策

供应链环境下的协同产品开发项目中,核心企业与合作企业之间,需要对项目工期、预算和质量进行协商。科学高效的协商决策方法有助于协同产品开发项目参与各方实现双赢的协商目标。采用多Agent系统建立了协商问题的框架,构建了协商Agent以自身效用最大化和与对方建议相似度最大化为目标的多目标反建议模型;提出了基于NSGAII的自动协商决策算法,算法采用了正整数和小数混合的实数编码方式,并在遗传操作中增加了约束限制,剔除不可行个体。计算机仿真实验结果表明了算法对提高协商成功率和协商效果的有效性,说明了协商Agent可接受的最低效用值对于协商结果的影响。

基于非二元约束满足的配置问题求解方法

依据产品的可配置性,提出基于非二元约束的逻辑产品模型,给出基于动态变量序的一类配置求解算法。采用仿真实验比较各种算法的求解效率,指出各算法在不同配置约束密度下快速求解配置问题时的适用范围。基于逻辑产品模型,依据配置问题实际性质,采用相应配置求解算法,能够更快地生成符合客户要求的产品配置方案。

多标度条件下的幂相关性:中国股市收益率的经验分析

对上海证券交易所综合股价指数（SSECI）收益率（5-min数据集）多标度条件下的相关性研究发现,在多重分形消除趋势波动法MF-DFA（适用于非稳定序列多点间相关性分析）的度量框架下,收益率序列G和｜G｜在10^1×5～10^5×5min的4个数量级标度条件下具有非唯一的幂相关指数,不同波动幅度表现出不同的长程相关性特征;收益率序列G的幂相关指数谱宽度大于序列｜G｜的指数谱宽度,平均谱指数小于｜G｜的平均谱指数,序列｜G｜表现出较G更强的正向持久性.

求解置换调度问题的改进混合遗传算法

构造了求解极小化总完工时间的置换调度问题的改进混合遗传算法:先采用构造型启发式算法和随机方法共同产生初始种群,然后在选择、交叉和变异等遗传操作之前借助禁忌搜索算法寻找每个个体的局部最优解组成当前种群,再应用种群整体替换策略保存种群中的优秀个体构成新一代种群。改进混合遗传算法有机地结合了禁忌搜索算法的局部搜索性能和遗传算法的全局搜索性能。仿真实验表明,改进混合遗传算法具有比构造型启发式算法和禁忌搜索算法更好的鲁棒性和寻优性能。

现代物流信息管理中配送车辆路线优化研究

在分析车辆路线问题(VRP)现有启发式算法的基础上,提出了求解该问题的一种改进遗传算法(IGA)。该方法的核心在于针对遗传算法的局部搜索能力的不足,在选择、交叉、变异等遗传操作之后,引入逆转换位算子,根据适应度是否增加,对新产生的染色体进行多次逆转操作。模拟计算结果表明,该改进遗传算法明显增强了群体演化的质量,提高了算法收敛速度。