基于ε-约束方法的增广Lagrangian多目标协同进化算法

介绍了一种利用协同进化算法求解多目标优化问题的算法。这种算法首先采用ε- 约束方法对多目标优化问题进行处理 ,使其转化为一个单目标带约束的优化问题 ;然后 ,采用增广Lagrangian方法把这个单目标约束优化问题转化成一个存在鞍点的二人零和博弈问题 ;最后 ,利用协同进化的思想 ,用两个种群分别表示目标函数和约束这两个局中人 ,对这个二人零和博弈问题求解。进化过程中的选择、重组和变异算子均采用简单遗传算法(SGA)的机制。通过对两个实验测试问题的研究可以看出 ,这种算法比其它同类进化算法所得的结果要精确、稳定。

基于ε-约束与区间数线性规划的钢铁供应链能源优化模型

由于二次能源的存在,钢铁供应链上的能源流在不同工序过程之间进行交互,存在着正向和逆向的能源流动。对钢铁供应链上能源流的优化,可以显著提高二次能源的利用效率,从而降低钢铁企业的综合能源消耗。首先,研究了钢铁供应链上的能源流情况,建立了钢铁供应链能源流模型,在此基础上考虑钢铁供应链能源优化的两重目标及相关约束因素,构建了钢铁供应链能源优化模型;其次,组合运用ε-约束方法和区间数线性规划方法对模型进行求解;最后,典型算例验证了该模型可以有效降低钢铁企业的能源消耗,提升能源利用效率。

鲁棒优化中的Pareto有效性

对于一般的不确定优化问题,研究了鲁棒解的Pareto有效性.首先,证明了Pareto鲁棒解集即是鲁棒解集的Pareto有效集,因此求Pareto鲁棒解等价于求鲁棒解集的Pareto有效元.其次,基于推广的ε-约束方法,得到了Pareto鲁棒解的生成方法.

基于公平原则的应急物资分配模型与算法

灾害发生后,灾区第一时间的自救和互救对于救灾工作至关重要.本文考虑自然灾害发生后,外界的救灾物资没有到达受灾地区的这段时间内,灾区的各个地区基于相互救援的应急物资分配问题.在考虑地区之间物资分配公平性的基础上,本文建立了一个双目标优化模型,模型的目标函数是最大化地区的物资的满足量,以及最小化最大运送时间.进一步地,本文提出了一个改进的差分进化算法求解该双目标优化模型,计算结果从计算时间和解的质量两个方面验证了算法的有效性;同时,本文通过一组例子验证了公平性约束的合理性.最后,本文通过一组算例分析,验证了改进的差分进化算法对大规模问题的有效性,说明救灾物资的最大允许运输时间和地区间合作的关系.论文的研究成果对基于属地管理的灾区自救和互救决策具有重要的理论和实践指导价值.

短生命周期乳制品供应链网络成本与收益优化研究

供应链网络研究的目的之一就是在整个供应链满足顾客一定产品需求量的条件下,达到供应链的总成本最小以及总收益最大。本文针对短生命周期乳制品具有多品种,不易保存等特点及其在配送运输过程中的特殊要求,研究了其供应链网络的相关成本与收益问题。在满足顾客一定产品需求量的前提下,建立了使得供应链的总成本与收益能够同时达到最优的双目标混合整数规划模型。其中,为了有效刻画产品在零售商处的实际库存水平,本文引入了一个新的非线性函数来定义产品的实时库存量。基于模型的结构特点,设计了一个新的增广ε-约束方法求解原模型。实证分析结果表明,所建立的模型不仅能够为供应链提供整体成本与收益最优的决策方案,而且所设计的方法要优于标准的ε-约束方法。相关研究成果对研究优化供应链成本与收益,以及提升顾客满意度等具有重要的潜在指导意义.