基于随机规划模型的不准时门诊治疗预约实践研究

目前许多门诊治疗预约安排均假设病人准时到达。然而,不准时是一个常见现象,导致部分病人无法及时更换伤口敷料,促使病人伤口持续发炎。因此,通过建立一个随机规划模型解决不准时门诊治疗预约调度不准时问题(OS-U)。进一步比较OS-U系统和严格准时(OS-P)系统的性能,通过使用Benders分解结合样本平均近似(BD-SAA)技术解决OS-U问题。试验结果表明,在考虑不准时的情况下,预约规则会发生变化,OS-P系统在一个疗程开始时将前两名病人安排在一起,而OSU系统则将他们安排在不同的预约时间,且OS-U系统可以有效降低I型错误和II型错误。研究结果可为不准时门诊治疗预约实践提供参考依据。

基于区间多阶段随机规划模型的灌区多水源优化配置

灌区多水源灌溉系统中存在许多不确定性因素,随着系统环境的变化及不确定性因素的影响,导致其配水过程具有动态特征。针对灌区多水源灌溉系统的配水特点,该文建立基于区间多阶段随机规划的灌区多水源优化配置模型。同时,考虑灌溉水对作物产量的影响,引入水分敏感指数权重系数,并以黑龙江省和平灌区水稻不同生育阶段灌溉水资源优化配置进行实例研究。结果表明,在不同来水情境下,管理者可根据各个生育阶段水分敏感指数权重系数,判断作物不同生育阶段的需水敏感程度,当来水情境的来水量多时,会产生余水量,可调配给下一生育阶段;当来水情境的来水量少时,管理者可在减少灌溉水量与增加外调水之间进行权衡,并根据需水关键期与需水非关键期做出决策,使水资源在作物生育阶段间及作物生育阶段内进行分配,实现灌区多水源灌溉系统的动态配水。该模型的应用在确保作物产量的同时,使灌溉水资源在作物各个生育阶段进行合理配置,有效地避免了水资源浪费,对提高灌溉水利用效率、保证水资源的可持续利用具有重要意义。

基于GA和ANN的随机规划模型对储层参数的预测

储层物性参数的分布一直是油藏描述的关键问题和难点。本文采用随机规划与ANN(人工神经网络模型)相结合的建模方法,设计了一种改进的GA(遗传算法)作为随机规划模型的解法,并把这种方法用于储层参数的预测。实验表明该模型具有较强的预测能力和实用性。

大规模运输网络二阶段随机规划模型的可积性

分析了大规模运输网络随机规划模型的凸性，证明了该类模型为一随机凸规划问题。由于模型的目标函数中含有随机变量的积分，模型的最优性条件之一就是积分的可积性。通过分析模型的结构，论证了模型的可积性条件，从而在理论上保证模型的可靠性。

组合证券投资决策的随机规划模型及其等价算法

引入概率测度和置信水平,给出了组合证券投资决策的随机规划模型.并针对风险证券投资组合收益率随机变量的分布情况,分别给出了模型的不同解法,即传统的优化理论算法和等价性线性规划算法.数值算例表明,该算法具有简便、可行、有效的特点,更具有实际的应用价值.

油田措施配置随机规划模型

措施规划对于延长油田稳产年限 ,合理地安排稳产措施十分必要。针对油田开发实际中存在的不确定现象 ,利用规划论中处理随机现象的机理 ,建立了油田措施的机会约束随机规划模型 ,并采用遗传算法进行求解。在华北晋 45断块稳产措施规划中的应用结果表明 ,随机规划数学模型更能反映生产实际 ,是解决油田措施规划问题的有力工具。

供应链中二级分销网络优化设计的随机规划模型

给出供应链中二级分销网络优化设计的机会约束规划模型。模型中将各个分销中心的需求量和各工厂的生产能力设为随机参数 ,并进一步讨论如何将模型中的机会约束转化为确定性等价类问题。

利用嵌套L—型分解算法求解生产计划多阶段随机规划模型

利用随机规划理论,根据企业在制定生产和供应计划时受到的限制,建立了一类多阶段随机规划模型.利用嵌套L—型分解算法求解模型,使企业生产成本最小化,依此增进企业的经济效益.

考虑原成分营养变异的最低成本家禽饲料配方:安全边际线性规划与随机规划模型的比较

养禽者面临的一个问题是,求解饲料配方时原成分营养存在变异性。这种变异性是多种因素造成的,可能会造成配方营养的不稳定。Shutze和Benoff(1981)提出用随机规划过程来解决原成分营养变异性问题。数学上,配方中每种营养的期望值可以看作是有相应方差的独立正态随机变量平均数。人们常假定,特定原成分的每种营养含量都是正态随机变量,因之,配方中每种营养的总量也是有不同均值和方差的独立正态随机变量,根据是独立正态随机变量的和变量仍是正态随机变量。可用配方营养含量的方差估计由其中取出的一个样本实含营养达不到需要量的可能性,正是这一性质使我们用带安全边际的方法制定饲料配方。

信用资产组合优化的“条件在险值-补偿”型随机规划模型

本文对于信用资产组合的优化问题给出了一个稳健的模型,所建模型涉及了条件在险值(CVaR)风险度量以及具有补偿限制的随机线性规划框架,其思想是在CVaR与信用资产组合的重构费用之间进行权衡,并降低解对于随机参数的实现的敏感性．为求解相应的非线性规划,本文将基本模型转化为一系列的线性规划的求解问题．

一类大规模运输网络多阶段随机规划配流模型

利用随机规划理论，分析大规模运输网络的基本特性及优化，是近几年交通运输领域发展起来的一种新的研究方向，已广泛地应用于交通运输管理的各个部门。本文在分析了一类大规模运输网络在市场经济模式下的基本特性的基础上，提出了一类适用范围更广。

随机规划在破产模型红利界中的应用

以经典离散模型为基础,在考虑红利界和假设索赔额满足平稳时间序列AR(1)模型的情况下,建立了随机规划模型,利用蒙特卡罗方法研究常数红利界、线性红利界及非线性红利界对最优红利和破产概率的影响.用实例验证了该方法的可行性和有效性,为保险公司实际分红提供了一种有效的方法.

考虑企业生产能力储备的应急物资配置随机规划模型

需求的不确定性极大地影响着应急物资配置,易导致物资供应不足或过剩.本文引入企业生产能力差异,考虑受灾地和需求量的不确定性,以经济成本和惩罚成本最小为目标,建立基于情景的应急物资配置两阶段随机规划模型,第1阶段确定不同生产能力企业的布局和实物储备,第2阶段根据情景中受灾地需求量的不同生产并配送物资,应用样本均值逼近方法求解模型.基于2008年雨雪冰冻灾害、汶川地震、华南和中南地区洪灾,以及台风“黑格比”等自然灾害数据,设计情景进行算例分析.结果表明,储备物资生产能力,并适当考虑供给延迟和不足的惩罚,既可大幅减少实物储备,又能降低物资供应不足的风险;过度追求风险最小,需大量增加实物和生产能力储备,易造成资源浪费.

考虑跨省交易能耗评估的区域节能电力市场与随机规划购电模型

在区域共同电力市场环境下,考虑跨省交易的能耗评估提出了区域节能市场模式以及该模式下的省级电网随机规划购电模型,将节能降耗工作的开展从省内市场扩展到了区域市场。首先,构建了区域节能市场交易模式。其具体包括区域市场跨省交易的基本流程、省级电网跨省售电能耗水平的申报方法、跨省交易边际能耗水平的确定方法以及跨省交易节能效益评估指标。然后,在所建的区域节能市场模式下,考虑跨省交易电力与电量确定的函数关系以及市场电价、绿色能源生产、负荷需求等随机因素,构建了考虑跨省交易能耗评估的省级电网随机规划购电模型。最后,算例仿真表明了所提的区域节能市场与购电模型的有效性。

随机线性规划模型参数求解的基因方法

将基因算法作以改进 ,形成加速遗传算法 (RACA)。在随机线性规划中得以应用 ,通过选择、交叉、变异等操作算子 ,可以对多维参数同时寻优 ,避免了传统优化方法早熟、提前收敛及易陷入局部最优的弊端 ,通过两个实例分析 ,取得满意效果 。

基于效应的随机灰规划模型和应用

为了解决同时含有随机因素和灰色因素的不确定规划问题,通过结合区间灰数所属区间两个端点的随机性,给出随机区间灰数和随机区间灰函数的定义,提出了随机灰规划模型。通过综合效应函数理论用随机变量期望值和方差综合量化表示灰数所属区间的两个端点值。应用该理论对综合量化后的两个端点值继续进行综合量化,从而将随机灰规划转化为确定型规划问题。应用遗传算法进行求解。通过综合效应函数的理念,综合随机变量的期望和方差,同时综合区间灰数的区间因素,将随机灰规划数学模型转化为确定型规划模型即基于效应的随机灰规划模型。通过选取不同的综合效应函数,得到了关于不同决策意识下的随机灰规划的最优解。这个方法可为决策者进行不确定决策提供参考。

基于模糊条件风险价值的水资源系统规划模型

针对水资源系统的不确定性和复杂性,开发了一种基于模糊条件风险价值的交互式两阶段随机规划模型,并将其应用于水资源系统规划问题。该模型在解决参数不确定性问题的同时,能将系统损失的风险定量化,最终得到不同约束可信度α和风险置信水平β下的系统收益和水资源分配量,使决策者可以根据风险偏好和可信度需求对配置方案进行调节;城市用水和农业用水的最优分配量对α和β的敏感度不高,但是工业用水的最优分配量会随着α或β的增大而减小。

道路养护中的带随机时间变量的弧路径规划问题

研究高速路网日常维护中的养护车辆路径优化问题,考虑车辆养护服务时间和移动时间的不确定性,通过科学的规划手段和精确有效的决策方法,可以减少以前依赖人工决策导致的资源浪费。将问题定义为一个带随机时间变量的限容量弧路径规划问题,分别使用机会约束规划模型和带修正的随机规划模型进行描述。针对问题的随机性,提出自适应大规模邻域搜索算法,在优化过程中根据各个删除策略和插入策略对解的表现对其进行评分,根据轮盘赌原则自适应地选择删除策略和插入策略。与分支切割算法进行比较,解的差距只有1.45%~3.15%,但计算时间有显著提升,证明了自适应大规模邻域搜索算法的有效性,能够适用于中大规模问题。通过真实路网算例,显示了带修正的随机规划模型在特定情况下相对于机会约束规划模型的优越性。还对置信水平α和变异系数CV这2个重要变量进行了敏感性分析,显示了其对解的影响程度。

遗传算法在船舶配件库存随机规划中的应用

针对水运企业船舶配件的需求特点 ,建立船舶配件库存随机规划模型 ,而后用遗传算法求解该模型的优化点 ,即最低库存量和最佳库存量 .通过实例说明遗传算法应用于随机存贮模型的求解是有效和可行的 .

基于随机时间的车辆导航路径规划研究

根据车辆导航中各路段行车时间具有随机性特点,运用不确定性规划理论建立了行车时间随机的车辆导航路径随机规划模型,模型以车辆出行中行车时间最短为目标函数.并设计了基于随机模拟的遗传算法求解该模型.通过数值仿真,证明模型的可行性.