Chance Constrained Integer Programming and Stochastic Simulation Based Genetic Algorithm

This paper presents a stochastic simulation based genetic algorithm for solving chance constrained integer programming and chance constrained integer goal programming as well as chance constrained integer multiobjective programming models.We also provide some numerical examples to illustrate the effectiveness of the proposed genetic algorithm.

基于双层规划模型的高速公路差异化收费定价研究

为了提高高速公路利用率,减轻平行国省道的交通负担,综合考虑高速公路经营者和使用者双方的利益,建立了以实现高速公路运营收益增加为上层目标,以实现路网多用户随机均衡分配为下层目标的差异化收费定价模型,设计了遗传算法和模拟退火算法与迭代加权法组合的模型求解算法。在分析山东省龙青高速及其平行国省道交通流特征的基础上,运用设计的模型有针对性地制定分出入口路段、分时段、分车型的高速公差异化收费方案。研究结果表明最优的差异化收费方案能使龙青高速北向南方向的运营收益增加786.19万元/年,道路使用者的出行成本减少716.51万元/年,验证了差异化收费定价模型的实用性,进一步完善了高速公路多模式差异化收费方案。

随机需求下连锁零售企业的LIRP问题集成优化

在一个二级物流配送系统中,针对多个备选点、多个需求点的LIRP问题,以连锁零售企业H公司为例,考虑到门店分散和需求随机性的影响,建立随机需求下以总成本最小为目标的双层规划模型,通过上层规划(F)和下层规划(U)之间的关联和约束,将选址、库存和车辆路径三者进行了有效集成。通过MATLAB软件编程,第Ⅰ阶段运用免疫遗传算法和蚁群算法实现对双层规划模型的求解,第Ⅱ阶段对第Ⅰ阶段产生的初始解进行优化,以得出全局最优解,并对优化效果进行了分析。

含风电场电力系统的有功优化潮流

提出了一种基于机会约束规划的风电并网系统的有功优化潮流模型和算法。引入了表示风电场发电功率和母线负荷的随机变量,以概率的形式描述约束条件(如线路潮流、节点电压、旋转备用以及稳态频率偏移等)。开发了基于遗传算法和随机模拟技术的计算程序。在IEEE 30节点系统上的测试结果验证了文中所提方法的可行性。

含有模糊和随机参数的混合机会约束规划模型

提出一类混合机会约束规划模型 ,该模型同时含有模糊和随机参数。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术 ,给出了求解该机会约束规划模型的遗传算法。通过对生产过程最优化决策的典型问题进行分析建模和数值求解 ,说明了该模型和算法的合理性和有效性。

考虑环保成本和风电接入影响的动态经济调度模型

风电具有动态随机性,传统的经济调度模型已不再适用。考虑机组的环境效益,引用了环境惩罚成本;基于风电的随机性及其给系统安全造成的影响,引入利润备用容量惩罚成本,应用随机规划理论构建了含风电机组的动态经济调度模型。在求解模型时,采用蒙特卡罗模拟和遗传算法的混合智能算法,以蒙特卡罗模拟的随机变量模拟结果作为遗传算法的输入参数。以IEEE30系统为例,对传统的经济调度模型和建立的调度模型进行了比较分析,验证了该模型的合理性与有效性。

航空收益管理中多航段舱位控制模型

为了优化多航段舱位控制,提高航空客运收益,将旅客始-终点流按票价由高到低排序,定义旅客始-终点流为决策变量,以各始-终点流需求为约束条件,以航线期望总收益为目标函数,建立了多航段舱位控制问题的随机规划模型,设计了模型求解遗传算法。算例分析结果表明,收益计算结果最大误差为0.34%,结果稳定,模型可行。

一类含有随机和模糊参数的规划模型

提出一类模糊机会约束的随机期望值规划模型 ,该模型同时含有随机和模糊参数。对改进的“报童问题”进行的分析 ,说明了模型的合理性。运用随机模拟与模糊模拟相结合的技术 ,给出了求解该规划模型的遗传算法。并对改进的“报童问题”进行了数值求解 ,同时给出了其它数值例子 。

基于遗传算法的随机性(Q,r)库存系统仿真优化

(Q,r)模型是库存管理中的重要控制模型。对于随机性(Q,r)库存系统,难以用解析方法求解最优的库存控制策略。运用仿真优化技术,基于离散事件系统仿真原理,建立了随机性(Q,r)库存系统的仿真模型,设计了一种改进的遗传算法并应用它优化库存系统的库存控制策略。采用面向对象方法实现了仿真模型和改进的遗传算法。仿真实例表明所提出的仿真优化技术是可行且有效的。

多目标随机规划的交互遗传算法

利用遗传算法在处理过程中不依赖问题的种类 ,并具有较强鲁棒性等特点 ,提出了一种基于交互式的求解多目标随机规划的遗传算法 .算法的思想是 ,结合小生境技巧和构造 Pareto选优过滤器的手段 ,通过与决策者的反复交互对话 ,最后得到使决策者满意的问题的 Pareto有效解集 .

基于遗传算法的随机(s，S)库存系统仿真优化

提出了一种将系统仿真常用于优化随机库存系统的方案,它将遗传算法与离散事件系统仿真相结合,用遗传算法指导控制变量的选择.在遗传算法中,针对库存系统的随机特性提出了一种新的选择算子,并设计了一个候选策略收集器.基于常用(s,S)库存控制的仿真实例表明,本方案是可行且有效的.

概率准则下组合投资的整数规划模型

考虑到中国目前证券市场要求股票交易为整手(100股)交易和不允许买空卖空的实际情况,提出了概率准则下投资组合的整数规划模型;设计出了基于遗传算法的随机模拟求解方法,并用Matlab编程在计算机上实现,仿真算例验证了求解方法的可行性和有效性。

基于机会约束规划的购电商长期购电策略

市场环境下,购电商需要向多个交易市场购电。各个市场的价格波动不同,给购电商带来的风险和收益也不同,因此购电商面临着最优购电策略问题。该文分析了采用方差法度量电价波动风险存在的不足,提出了采用机会约束规划方法对购电商的风险进行管理。以购电商的收益为目标,以购电商所面临的风险为约束,构建了购电商长期购电优化决策模型,并给出了模型求解的遗传算法。利用蒙特卡罗随机模拟和遗传算法相结合的方法对模型进行了仿真计算,验证了该模型和控制策略的正确性和有效性。

基于服务水平可靠性的连续交通网络设计模型与算法

传统路网设计很少同时考虑交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的影响,难以获得鲁棒性好、可靠度高的路网设计方案。针对此缺陷,假定路网中的交通需求服从对数正态分布,通过双层规划理论构建了考虑需求随机性及路网可靠性的连续均衡交通网络设计模型;其中上层规划是在满足投资预算的约束条件下使得系统期望的总阻抗最小,下层规划通过用户均衡交通分配模型来刻画出行者的路径选择行为。根据模型特点,设计了一种带罚函数的、基于蒙特卡洛仿真的多种群遗传求解算法;并用算例验证模型和算法的有效性。结果表明该模型能较好地解决交通供需的随机性和服务水平可靠性对交通运行效率的要求。

求解随机相关机会规划的有效算法

随机相关机会规划作为一类重要的随机规划,存在于许多领域中。为了寻找更为有效的求解随机相关机会规划的算法,采用随机仿真来逼近机会函数,在微粒群算法中利用随机仿真估计适应值,提出一种将随机仿真与微粒群算法相结合的随机相关机会规划算法。通过实例仿真测试该算法的性能,并与遗传算法进行比较,结果表明本算法具有一定的优势。

二层随机规划基于随机模拟的遗传算法

本文提出了二层随机规划模型,给出了求解二层随机规划问题的基于随机模拟的遗传算法。实际算例表明算法是可行的、有效的。

需求随机情况下向多个供应商采购的期望值模型研究

研究当需求量巨大且勾随机变量时,单一供应商无法满足供货要求情况下的多供应商采购-库存问题。建立了一个向多个有能力约束的供应商采购的库存模型;由于考虑需求量为随机变量,采用期望值模型对问题进行建模,基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解并给出算例来说明模型及算法的有效性,最后给出结论,提示未来的研究方向。

随机资源分配问题建模和随机模拟遗传算法求解

为了最大限度地满足用户对紧缺随机资源的需求,对随机资源分配问题建立了相关机会多目标规划模型和相关机会目标规划模型,通过表示各个(级)目标事件的诱导约束,建立决策向量和机会函数之间的关系,并运用随机模拟遗传算法求解模型。

遗传算法解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改进机会约束规划模型。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．采用基于随机模拟的遗传算法对模型进行求解,并给出算例来说明模型及 算法的有效性,最后给出结论以及未来的研究方向。

基于随机规划和遗传算法的虚拟企业风险管理

针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将随机风险因素描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型.针对该模型设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法,蒙特卡罗模拟是处理模型中随机变量的有效方法.仿真分析表明了该算法的有效性和该随机规划模型对于虚拟企业风险管理的重要作用.