多时段公交发车间隔优化的随机期望值模型

研究随机事件条件下单条公交线路不同运营时段内的发车间隔确定方法.对该公交系统中的相关随机事件做了基本假设,依此建立了以社会福利最大为目标函数的多时段发车间隔优化随机期望值模型.由于该模型的目标函数为不连续函数,其不连续点发生在运营时段改变之时,因此设计了混合智能求解算法,其中嵌入了随机模拟、神经网络和遗传算法.并采用一个算例讨论了该发车间隔确定模型的有效性及求解算法的效率.该混合智能算法在求解随机期望值模型时效率较高,但容易陷入局部最优解.

供应链收入共享契约协调的随机期望值模型

本文研究了供应链契约协调中的收入共享契约。建立了具有缺货成本的供应链收入共享契约协调的随机期望值模型,推导了实现分散供应链协调的收入共享契约参数之间的关系,分析了收入共享机制在改进供应链整体运作绩效方面的作用。设计了求解随机期望值模型的混合智能算法,进行了收入共享契约协调模型仿真实验,探讨了收入共享契约参数变化对供应链成员绩效的影响。结果表明,本文建立的收入共享契约协调的随机期望值模型具有实际意义,并在随机需求条件下协调了供应链运作。

基于PSO求解随机期望值模型的混合智能算法

随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题,为了寻找更为高效的求解随机期望值模型的算法,采用随机仿真产生样本训练BP网络以逼近随机函数,然后应用微粒群算法并以逼近随机函数的神经元网络作为适应值估计和实现为了检验解的可行性,从而提出了一种求解随机期望值模型的混合智能算法。最后通过两个实例的仿真结果说明了算法的正确性和有效性。

基于随机期望值模型的不确定环境下再制造逆向物流网络选址研究

再制造逆向物流的主要特征是回收产品的数量、质量不确定,以及再制造出“新”产品的需求不确定。基于不确定规划相关理论,在分析再制造逆向物流网络结构的基础上,将各个回收/消费市场的回收产品的数量、质量以及“新”产品的需求量看作随机参数,提出了再制造逆向物流网络的随机期望值模型,并利用遗传算法与随机模拟相结合的混合智能算法设计了该模型的求解算法。最后,根据算例对模型进行了计算,验证了该方法的可行性。

一种求解随机期望值模型的有效算法

随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题.为了寻找更为有效的求解随机期望值模型的算法,通过采用随机仿真来逼近随机函数,在微粒群算法中利用随机仿真进行适应值估计和实现为了检验解的可行性,从而给出了求解随机期望值模型的新的算法.最后,通过实例仿真说明了算法的正确性和有效性.

一种求解随机期望值模型的改进差分进化算法

针对随机期望值模型的特点,将随机模拟技术和松弛选择策略相结合,提出了一种改进的差分进化算法.并将该算法用于求解报童问题等模型,数值结果表明了算法的有效性和可行性.

混合算法求解随机期望值模型

目标函数中由于受到一个或者多个随机变量的影响,求解期望值难度增加。因此,提出一种有效的求解期望值模型的混合算法。利用随机模拟计算期望值,RBF神经网络对目标函数进行逼近,差分进化算法寻优,从而形成求解随机期望值模型的混合算法。最后,通过仿真实验说明算法的有效性。

随机期望值模型的适应值预测差分进化算法

随机期望值模型是一类有着广泛应用背景的随机规划问题.针对此问题,提出了一种基于适应值预测的差分进化算法,该算法主要是把适应值预测技术、随机模拟技术与差分进化算法结合.最后,通过实例仿真,数值结果表明所提出的算法是有效的和可行的.

油田措施规划的随机期望值模型

措施规划对延长油田增产稳产年限,降低开采成本,提高采油速度和采收率,实现措施优化配置十分必要.以油田措施增产最大化为目标,兼顾成本、工作量等目标,建立了油田措施规划的随机期望值模型,并给出了模型的混合智能算法.实例表明,该模型理论基础严格,求解方法科学有效,并具有一定的智能性,为油田措施规划提供了新的决策依据.

进化算法求解多目标随机期望值模型

多目标优化问题由多个满足其约束条件的目标组成,在求解的过程中,许多变量往往具有随机性、突发性和不可预测性。因此考虑随机变量在多目标决策过程中的影响作用具有重要的意义。如今随机期望值模型的求解缺少通用的、普遍优化的算法。对于不同的算法,求解函数模型结果也会有不同的效果。本文针对确定性的测试集函数,在函数模型中引入随机变量,并使用正态分布、指数分布、均匀分布,构建新的多目标随机期望值模型。同时,针对模型,采用六种多目标进化算法进行求解分析,结果表明不同的算法对于求解多目标随机期望值模型的效果不同,NSGA-II算法在求解多目标随机期望值模型上更具有优势。

基于委托代理理论的水利工程监理随机期望值模型应用

考虑到水利工程代理人具有私人信息的特点,文章引入三角模糊变量作为其保留效用,在信息不对称条件下委托人估计代理人的实际努力程度可存在一定误差,因此对代理人的努力程度采用随机变量进行反映。然后结合工程监理特点和多任务委托代理模型,构建了符合工程监理工作实际的模糊随机约束规划模型,并以辽宁省某水利工程为例,验证了工程监理激励引导下随机期望值模型的适用性与可靠性。

基于随机期望值规划的输电网规划方法

电力市场环境下输电网规划面临大量的不确定因素的影响,运用不确定规划理论建立了输电网随机期望值规划模型,采用随机数来描述新增发电机节点出力,新增节点负荷变化值,新增线路造价的不确定性因素,利用Monte-Carlo仿真和改进小生境遗传算法求解模型,修改的18和46节点系统验证了所提模型和方法有效。

基于聚类-随机期望值的铁路货运量预测研究

本文以降低数据选取范围的依赖性、提高货运量近期预测精度为目标,采用K-MEANS聚类和随机期望值相结合的方法,建立基于聚类-随机期望值的铁路货运量预测模型。通过应用历年数据对该模型进行验证分析,说明了该方法的可行性。

带有模糊约束的房地产投资随机期望值模型

基于可信性理论,提出一类新的带有模糊约束的房地产投资随机期望值模型来处理房地产经济中的不确定性信息.另一方面,通过目标函数和可信性函数的一些性质将提出的房地产投资问题转化为一个等价的线性形式,从而可以利用经典的线性规划算法进行求解.最后,给出一个房地产投资问题的实例并通过Lindo软件进行求解.

模糊随机需求模式下的扩展报童模型与求解算法

将模糊随机需求期望值理论引入对模糊随机需求模式下单周期库存优化问题研究,建立了模糊随机收益期望值最大化的单一产品模糊随机报童模型和多产品模糊随机规划报童模型,并根据遗传算法理论和计算机模糊随机变量模拟技术设计了求解模型的智能算法。

含高密度间歇性能源的交直流混合微网模糊随机优化运行

该文将模糊随机优化理论引入微网优化运行中，以解决高密度间歇性能源的接入给交直流混合微刚带来的曰前调度偏差大及实时不平衡功率调整费用高的问题。基于该优化理论提出了最小化交直流混合微网综合运行成本的模糊随机期望值优化模型和最小化调整费用的实时不平衡功率调整模型，并提出一种模糊随机ADMM算法对不确定优化模型进行求解。最后通过对确定性优化、随机优化和模糊随机优化三种优化方案的目前调度计划和实时不平衡功率调整方案对比分析，证明了基于模糊随机期望值模型在求解含高密度间歇性能源的交直流混合微网调度问题中的有效性。

模糊随机需求的VMI订货量模型

鉴于VMI(Vendor Managed Inventory,供应商管理库存)环境中,来自于客户的需求同时具有模糊性和随机性,文章将其刻画为模糊随机变量,建立了VMI订货量模型,并提出了求解方法,结合数值算例表明方法的可行性和有效性。结果表明,将需求刻画为模糊随机变量,更接近于供应商的实际情况。由模型及方法不仅能够得出最优订货量,而且能够分析供应商的费用、收益随库存管理费用和产品价格变化的情况,使得在不确定环境下决策时能利用更多的信息。

考虑指标随机性的武器装备经济可承受性设计方法

针对武器装备性能指标优化设计问题,在剖析经济可承受性概念内涵的基础上,基于传统的效费比模型,构建了一种涵盖效能、寿命周期费用、研制周期和研制风险等多重因素的武器装备经济可承受性评估模型;考虑到性能指标在总体设计到工程实现过程中存在的随机性,以武器装备经济可承受性的期望值为目标,建立了武器装备性能指标优化设计的随机期望值模型,给出了基于混合智能算法的模型求解方法。实例计算分析证明了所提出方法的有效性,可以为武器装备的总体方案论证设计、性能指标优化,以及经济可承受性评估和决策提供有益参考。

露天煤矿车辆优化调度不确定模型研究

车辆优化调度是减少采运设备非生产时间、提高生产效率、从而降低整个露天煤矿开采成本和能耗行之有效的方法,因此对露天煤矿车辆调度中的关键时间参数进行了数据统计分析,验证了装车时间和道路运行时间的概率分布类型,并针对这些不确定信息,建立了车辆调度模型的随机期望值模型和随机期望目标规划模型。对模型进行研究分析,发现考虑了不确定信息,优化结果更符合实际生产需求。

不确定性物流中心选址问题研究

结合物流中心选址过程中的不确定因素,从仓储和运输管理的角度出发,建立基于库存策略的物流中心选址问题随机期望值规划模型。模型以综合成本(包括库存成本、运输成本和建设成本)最小为优化目标函数,运用混合智能算法对选址问题的随机期望值模型进行求解,结合比较算例与既有文献的计算结果,得出建设成本在时间段影响下综合成本的结论。