利用约束满意度解模糊线性规划问题的方法的改进

对于两个正规的对称三角模糊数a ,b ,给出了a≤b的约束满意度p(a≤b)与p(a(α)≤b(α)之间的一种新的关系式 .将此关系式应用到解模糊线性规划问题中 ,将模糊线性规划归结为参数规划 ,且水平α的限制得到放宽 .

一种基于约束满意度的模糊线性规划解法

在模糊规划的基础上重新定义了两个模糊数之间的模糊序关系，建立了模糊约束度与模糊目标函数的隶属度函数之间的关系，并由此提出了一种求解模糊线性规划的新方法．

证券组合投资选择模型的约束满意度解

利用模糊数来描述证券组合的预期收益率和风险损失率,对证券组合投资问题建立了一种模糊线性规划模型,并讨论了利用模糊约束满意度将模型转化为普通线性规划模型的方法,最后给出了一个具体的例子.

满意度约束多车型冷链物流VRP优化研究

文章通过分析冷链配送成本构成,基于时间和品质满意度约束分别构建单车型和多车型VRP模型,设计局部精英单亲遗传算法,并对比分析单车型和多车型配送成本差异。结果显示:多车型混合配送模式较单车型更能有效降低成本,且改进的局部精英单亲遗传算法具有更好的收敛性与稳定性;同时揭示了满意度随成本优化过程的变化趋势,表明满意度约束多车型VRP模型更适合冷链配送调度,为企业寻求成本与满意度均衡提供决策支持。

护士对外科清醒患者物理约束前告知对非计划拔管及其满意度的影响

目的比较外科清醒患者约束前告知患者或家属约束目的及利弊对患者非计划拔管率及满意度的影响。方法选择于2016年1~9月入住锦州市中心医院外科且进行物理约束的160名清醒患者为研究对象,根据入院顺序分为未告知组和告知组。未告知组在进行约束前未向患者或家属明确说明约束方法和目的,未征得患者或家属同意,告知组在进行约束前向患者或家属明确说明约束方法和目的,并征得患者或家属同意。然后比较两组患者在约束期间非计划拔管率和满意度方面的差异。结果告知组的非计划拔管率低于(3.7%)未告知组(20.0%),差异具有统计学意义(P <0.05);同时告知组的患者总体满意度(95.0%)高于未告知组(73.7%),差异具有统计学意义(P <0.05)。结论在对清醒患者约束前,告知患者或家属约束方法及目的,能够降低非计划拔管率,同时提高患者的满意度。

随机速度下考虑客户满意度约束的低碳多式联运路径优化

对客户满意程度的考量满足运输服务高质量发展的需要,有利于客户关系的维护与企业竞争力的提升。考虑运输过程中速度的随机性,构建以包含运输成本、转运成本、时间成本、碳排放成本的总成本最小为目标,以客户时间满意度与碳补偿政策下的碳排放满意度为关键约束的多式联运路径优化随机期望值模型,采用自适应遗传算法对模型求解并进行有效性检验。以具有12个节点的多式联运网络为对象开展算例研究,分析参数变化对运输方案及成本的影响。结果表明:水路运输可以缓解成本压力并降低运输中的碳排放量,但会导致运输时间延长;碳排放配额及补偿价格的合理设置可以促使企业寻求更加经济且环保的运输方案;不同客户满意度阅值约束下的运输方案可以分为成本偏好型、时间偏好型、碳排放偏好型和随机型四类。

基于粒子群优化的云工作流任务调度

为了解决云环境中科学工作流调度的代价优化问题,提出一种基于改进粒子群优化模型的科学工作流调度算法CWS_PSO.该算法将科学工作流调度问题形式化为截止时间约束下的调度代价最优化问题,利用粒子群模型建立了粒子位置与任务调度方案的编码与转换模型,并通过粒子的迭代进化寻找满足截止时间约束的代价最小化调度方案.通过科学工作流模型的仿真实验,与同类型调度算法进行了性能比较.实验结果表明,CWS_PSO算法不仅可以有效均衡工作流的执行跨度与执行代价,而且能以更高的截止时间约束满意度实现工作流执行代价的最小化.