一个产品系列的选择及其供应链设计的最优化模型

当设计一系列新的产品时，设计者和制造者们必须同时定义这一产品系列和它的供应链。在设计过程的第一步中，设计者们为系列产品和其物料清单型号的设置提出了各种不同的解决办法。第二步是在选择供应链结构的同时选择其中一些型号。本文提出了一个在选择产品型号时使最终供应链的操作费用最小的混合整型线性规划模型。这项工作适用于汽车的供应商问题。

最优化中清晰和模糊区间比较的二目标方法

在现实的最优化中我们通常有两组主要的标准：使有用结果增加的同时使费用减少的需求，以及使不确定度较低的需求，或者换句话说，即使风险最小化。因此，我们建议在不确定的情况之下把问题转化为最优化问题，至少转化成基于使结果增加的同时花费减少和使风险最小化的标准上的二：目标问题。一般说来，风险通常会被当作所得结果的不确定性。在被考虑到的情形中，风险（不确定性）的程度可能会通过最终区问目标函数的宽度在最优点以一种自然的方式被定义。为了解决给出的问题，考虑到了通过比较得出最长区间宽度可能性的二目标区间比较技术已经发展起来。

天然裂缝性油藏产量递减曲线分析模型

近年来，虽然人们经常使用递减曲线分析模型，但是它仍然有许多局限性。天然裂缝性油藏的递减曲线分析已经很少被用于注水开发。由此，提出了一种流体流动机制的模型，并用其分析注水开发的天然裂缝性油藏的开采数据。这个模型包含了对相对渗透率和毛细管压力的分析，显示出了开采速率与相应的采收率或与累计的采油量之间的线性关系。接着，把模型应用到来源于各种不同油藏的数据中并发现：在采油速率和已被模型预测到的相应采收率之间有一种线性关系，尤其是在开采末期。而范例中油藏的采收率最大值是由线性关系决定的参数估计出来的。同时，还提出了采收率的解析模型。

建模和优化的遗传算法

遗传算法（GAs）是一种基于自然进化灵感的启发式搜索和最优化技术。他们已经被成功地应用于一系列异常复杂的真实问题。本文的是针对免疫学感兴趣的免疫学家和数学家的一篇介绍性文章。在清楚地了解遗传算法在遗传学研究中的应用之前，本文描述了如何构造遗传算法和遗传算法理论的主要内容。提出了一个使用遗传算法来寻求最佳控制的医学问题。