基于多目标线性规划的本体冲突消除方法

针对本体逻辑冲突消除传统方法未充分利用本体逻辑性质的缺陷,引入Shapley值法刻画本体逻辑性质,构建基于多目标0-1整数线性规划的本体冲突消除方法,使用分层序列法求解多目标线性规划模型。其解遵循理性放弃原则,避免传统方法中目标权重的平均性或随机性。实验结果表明,采用该方法能够令解集遵循理性放弃原则的前提下,利用本体逻辑性质有效减少解集数量,从而提高决策效率。

基于单目标线性规划的穿越沙漠策略研究

单目标线性规划模型是在一组线性条件约束下,寻求某一单一目标的最优值,适用于极值问题的求解。弗洛伊德算法是一种通过动态规划的思想寻找给定的加权图中多源点间最短路径的算法。文章建立了基于背包问题的单目标线性规划模型,给出了在只有一名玩家,且事先已知游戏阶段天气状况下玩家的最优策略。通过弗洛伊德算法求解出了相应节点间的最短路径,得到了玩家的最终剩余资金。

一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法

设备布局对于提高生产效率和降低运营成本具有重要意义.本文针对半导体加工制造中常见的双行设备布局问题,提出了一种结合多目标免疫算法和线性规划的双行设备布局方法来同时优化物料流成本和布局面积两个目标.首先,建立了问题的混合整数规划模型;其次,针对问题既含有组合方面(机器排序)又含有连续方面(机器精确位置)的特点,分别设计了一种多目标免疫算法来获取非支配的机器排序集合,提出了一种基于线性规划的方法来构造任一非支配机器排序对应的连续的非支配解集;最后,由所有连续的非支配解来构造最后Pareto解.实验结果表明,该方法对于小规模问题能获得最优Pareto解,对于大规模问题能够获得具有良好分布性的Pareto解且其质量远好于NSGA-II和精确算法获得的解.

变量模糊的多目标模糊线性规划问题研究

本文利用定义模糊数大小的偏序方法，将一类含模糊变量的多目标模糊线性规划问题等价成一个多目标线性规划问题，然后进一步转换成两层多目标线性规划问题，大大地简化了原问题的求解。

基于多目标线性规划的甲积峪小流域生态系统服务权衡优化

黄土高原是我国水土流失最严重的地区之一,区域生态系统服务退化。小流域是水土流失的主要发生地,在提升水土保持服务时如何权衡各类生态系统服务,是当前生态系统服务管理的重要内容。选取黄土高原典型小流域——甲积峪,以2012年为基准年,2022年为规划目标年,基于统计年鉴和调查数据,采用市场价值法、影子价格法、影子工程法、替代成本法和机会成本法对各土地利用类型的生态系统服务价值进行估算;采用多目标线性规划方法,将生态系统服务分为供给服务、水土保持服务与其他服务,以三者价值作为权衡子目标,生态系统服务总价值作为总目标构造目标函数,依据土地面积、粮油保障和各土地利用类型对坡度的适宜性,利用35个变量构造了17个约束方程,通过调整甲积峪土地利用类型实现小流域生态系统服务的权衡优化。结果表明,甲积峪生态系统服务价值主要受占地比例较大且生态系统服务价值较低的坡耕地和荒草地制约。权衡优化后,坡耕地和荒草地主要调整为生态系统服务价值较高的乔木林和梯田,土地利用结构得到明显改善。生态系统服务总价值增幅为9.23%,供给服务、水土保持服务与其他服务价值增幅分别为6.24%、9.81%和17.35%。三者增加量分别占生态系统服务总价值增加量的25.96%、54.42%和19.62%。与仅以供给服务、水土保持服务、其他服务或总服务价值为目标函数的优化结果相比,3个子目标的优化结果更加协调,且三大效益均明显增加。空间分布上,不同生态功能区的各生态系统服务价值增长率存在明显差异,上游其他服务价值增长率最高,中游水土保持服务价值增长率最高,下游供给服务和总服务价值增长率最高,与甲积峪上中下游生态功能区定位一致。充分考虑了土地利用适宜性,在保证供给服务的前提下,突出了水土保持服务并优化了其他服务,各综合治理效益评价指标均得到提高,符合黄土高原小流域的实际情况。

证券组合投资的多目标区间数线性规划模型

本文提出了证券组合投资的多目标区间数线性规划模型,引入了收益———风险偏好参数和优化水平参数。投资者可以根据对风险的喜好程度和金融市场的客观情况,适当估计这两个参数,从而得到相应情况下的有效投资方案,使投资过程更具柔性,而且更接近于实际情况。

具有双向、空重车流的路网车流径路多目标线性规划模型及算例

在分析运输界对车流径路研究成果的基础上，根据中国铁路网的特点，运用系统论的观点，针对已有模型在车流已知情况下只对重车流径路进行优化的不足，提出了在一定运输需求条件下对路网上双向、空重车流径路同时进行优化的多目标线性规划模型。改进了ＧＰ－ＳＴＥＭ算法，并在此模型和算法基础上对一算例在微机上进行了计算。

基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型在多属性不确定决策问题中的应用

文中首先建立了基于梯形模糊数的分层多目标线性规划模型,应用梯形模糊数来表示专家偏好信息。然后通过运用分层序列优化方法求解该模型,得出不同方案的模糊属性值和理想方案值,再根据模糊数的距离公式,求出每一个评价方案与理想方案之间的差值,然后得出评价方案之间的排序。最后,本文选择了深圳、广州、武汉、株洲、杭州五市的工业企业作为研究对象,分别用梯形模糊数和三角模糊数表示它们在经济效益、资源节约、环境保护和社会效益方面的综合情况,并根据本文所建立的模型和已有的基于三角模糊数的模型来进行比较分析,得出这些不同地区的企业在这四个方面的综合排名。通过这个实例的分析,也进一步证明和强调了文中所建立模型的实用性和可行性。

多目标追逐问题的一种混合整数线性规划解

研究多车辆多目标追逐的路径规划问题。提出两个基于混合整数线性规划(Mixed integer linear programming,MILP)的多目标追逐(Multi-target pursuit,MTP)模型:就近追逐和'一对一'使能追逐。在两个MIP追逐模型中,小车运动的状态方程考虑为具有线性阻尼的质点动力学方程。采用整数变量描述小车与障碍物的相对位置信息,提出'目标膨胀尺寸'的概念来描述对目标的追逐,定义小车的'追逐方向'。采用选取整变量的等高面法求解MILP追逐问题,并给出初始内点整变量的确定方法。最后给出仿真试验1对两个多目标追逐模型进行对比研究,仿真试验2证实了算法的效率。

多目标线性规划模糊决策的加权集成方法

在已有多目标线性规划问题研究的基础上，探讨了加权算术平均算子和加权极大极小算子的性质以及在目标可补偿性的各种情况下求解的方法，利用这两种加权算子，不仅可以保证得到有效解而且随着权重的变化可以得到全部的有效解，在此基础上提出了改进的两阶段法。所提方法在实际决策过程中不仅具有可靠理论基础，而且也给决策者提供了更多的选择余地。

森林资源管理中线性规划和目标规划联合应用的研究

本文根据线性规划和目标规划的特点,将其联合应用于森林资源管理中,建立联合应用的森林资源收获调整新模型,新模型是根据调整期中最大用材收获材积,现净值及最大净现成本而建立的,它不但克服了线性规划的不足,且弥补了用目标规划所产生的不良解的缺陷,它更灵活实用,更能满足实际生产及制定收获调整方案的需要。

危险废物物流系统的LRP改进多目标线性规划模型

为了解决危险废物回收、加工和处理中心选址问题,确定加工技术类别、安排危险废物和废物残余车辆运输路径,将回收环节纳入危险废物物流系统,考虑废物类型与加工技术的多样性、中心运营费用、废物与加工技术的相容性以及中心能力富余量约束,以费用和风险最小化为优化目标,建立了危险废物物流系统的改进多目标0-1混合整数线性规划模型.采用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法求解模型.结果表明,与现有模型相比,本文模型的多目标优化方案以增加0.70%的费用为代价,将风险降低7.69%.

具有模糊系数约束的多目标线性规划

研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题.根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度,以此提出了一种确定目标权重的新方法,然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解.最后给出了一个数值例子.

多目标线性规划的模糊折衷算法

通过推广求解多目标线性规划问题的平均算子法,提出了多目标线性规划的模糊折衷算法,证明了多目标线性规划的模糊折衷算法求得的解是有效解。此外,提出了多目标线性规划的两阶段算法,即:若多目标线性规划的模糊折衷算法指定的最小满意度不恰当,则可能会导致交互过程复杂化;若用最小算子法求得的解作为多目标线性规划模糊折衷算法中决策者指定的目标函数最小满意度,则可能使多目标线性规划的模糊折衷算法的计算量减小,另一方面能够弥补最大(最小)算子法求得的解可能为非有效解的不足。此外,用实例验证了多目标线性规划两阶段算法求得的解为有效解。

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。

基于多目标模糊线性规划求解方法的飞机排班问题研究

提出了一种基于多目标模糊线性规划法解决飞机排班问题的新算法。该算法将模糊理论与最优化概念相结合,根据最大隶属度原则,将以飞机飞行时间均衡优先、飞机起降次数均衡优先、飞机等待时间最少优先为目标函数的多目标模糊线性规划数学模型转化为一般的线性规划问题进行求解。实验数据表明,该算法可行、有效,步骤简捷,计算量小,能得到理想的结果。

一类多目标模糊系数线性规划问题

讨论了一类所有系数均为模糊数的多目标线性规划问题 .通过对模糊数的比较 ,将模糊多目标线性规划模型转化为清晰的多目标模型 ,并应用一种基于线性隶属函数的模糊规划算法求其协调解 .最后给出了一个数值例子 .

基于粗糙集的多目标线性规划分类规则提取研究

作为一种有效地分类方法,多目标线性规划已经被广泛应用到商业问题中。针对以数学模型表示的分类结果解释性差的问题,本文研究从线形规划分类模型中提取易于理解的分类规则的方法,打开McLP分类模型的＂黑箱＂。并利用粗糙集理论对MCLP分类模型不能区分的不确定区域进行表示和规则提取,提出了基于粗糙集的MCLP分类模型知识提取方法和算法。实验结果表明,该方法能够从分类结果中提取易于理解的规则并提高了MCLP的分类准确度。

区间多目标线性规划的模糊求解方法

研究基于Zimmermann方法的区间多目标线性规划(IMOLP)的模糊求解方法。首先,将IMOLP化为一个参数规划,通过变量替换化为传统多目标线性规划,然后应用Zimmermann方法进行求解,得到含各目标函数总满意度变量的一个线性规划,并最终将其化为一个单目标的区间线性规划。基于此,分别求得IMOLP最大总满意度和最小总满意度下的Pareto解,并求出各目标函数的最优值区间。最后,给出算例。

含区间系数的多目标线性规划的机会约束方法

利用两个区间比较的可能度,构造了含区间系数的多目标线性规划的maximax和minimax两种机会约束模型,并采用两阶段方法求解这两个模型.数值例子验证了该方法的有效性.