简介：文[1][2]提出了求解线性规划问题的一种新方法--分解筛选法.文[3]证明了文[2]的命题A是错误的.本文进一步证明,用分解筛选法筛选出的变量不一定是最优基变量.

简介：文章讨论了线性规划中人工变元问题，且给出一种避免人工变元有效的并且有可能较简便的方法。

简介：本文通过增加一个特殊约束，贯彻对偶单纯形法检验数全非正的思想，迭代求优；然后再去掉该约束，结果却可得到一个基可行解。上述过程经简化处理后，增减约束可以不必出现，它仅使单纯形表矩阵增加几次初等变换而已，足见其方法之简捷及有效性。

简介：逻辑生长函数相对于龚珀兹生长函数具有拐点高和对称性的特点，采用逻辑生长函数形式的功效函数法求解混合多目标规划问题具有形式简单、计算量小、符合实际的优点。证明了用这种方法求出的最优解是有效解。讨论了满意值对有效解的影响。逻辑生长函数还可以应用于多维变量评价的功效系数法中。

简介：自然灾害情境造成部分决策信息模糊和应急决策者的消极情绪。考虑消极情绪在自然灾害应急决策的影响，构建了考虑情绪下的前景理论的价值函数。运用反函数原理，根据应急决策者对模糊信息的心理感知价值，构建了其实际值的估计函数，用于解决决策信息模糊下的终端供电设施应急抢修决策规划问题，提出了相应的决策模型和求解算法。采用自主开发的在线实验系统，完成了信息模糊下的电网应急抢修决策实验，验证了决策模型和消极情绪下基于决策者心理感知对模糊信息估值方法的有效性。

简介：本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿性和'算术平均'算子的不平衡性,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

简介：本文运用DEA方法，给出了一种能够用来进行资金分配决策的线性规划模型，并证明了其最优解的存在性。

简介：面向建筑集群的冷热电联供系统的设计和优化是实现建筑楼宇能源成本节约的重要途径。随机因素对该联供系统的优化决策，具有显著的影响。考虑建筑楼宇的能源需求为随机变量，构建随机混合整数规划模型，解决以最小化建筑楼宇总费用为目标时建筑集群冷热电联供系统的优化问题；其次，提出采用Benders多割平面方法求解多目标规划问题，从而寻找冷热电联供系统的设备配置和系统运行的Pareto最优决策；最后，通过实验验证了模型和算法的有效性。实验结果表明建筑集群在协作模式下，相比于非协作模式，具有更低的总费用。

简介：在文[1]中,作者引入了多目标规划的较多有效点及较多最优点的概念,并讨论了它们的性质.本文首次提出了ak-较多有效点与ak-较多最优点的概念,并讨论了ak-较多有效点、ak-较多最优点、ak-较多有效解、ak-较多最优解的相关性质.

简介：装配线平衡对于提高装配效率和降低装配成本都有重要意义。为了满足顾客需求的多样化和减少成本，通常采用混合模式的装配线。本文针对混合模式下U型装配线平衡问题，提出一个目标规划法以求解该问题，量化示例表明所提方法是有效的。

简介：针对多目标0-1规划问题，首先基于元胞自动机原理和人工狼群智能算法，提出一种元胞狼群优化算法，该算法将元胞机的演化规则与嚎叫信息素更新规则、人工狼群更新规则进行组合，采用元胞及其邻居来增强搜索过程的多样性和分布性，使人工头狼在元胞空间搜索的过程中，增强了人工狼群算法的全局搜索能力，并获得更多的全局非劣解；其次结合多目标0-1规划模型对元胞狼群算法进行了详细的数学描述，定义了人工狼群搜索空间、移动算子、元胞演化规则和非劣解集更新规则，并给出了元胞狼群算法的具体实现步骤；最后通过MATLAB软件对3个典型的多目标0—1规划问题算例进行解算，并将解算结果与其它人工智能算法的结果进行比较，结果表明：元胞狼群算法在多目标0-1规划问题求解方面可获得更多的非劣解集和更优的非劣解，并具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。

简介：本文对具有箱形约束的二次规划问题，给出一种新的简易算法，并讨论了算法的有限步收敛性。

简介：本文在指出文献[2]缺点的基础上参考该法优点,对大M法引进人工变量的方式进行了改进,给出了至多引进一个人工变量的求线性规划问题的一种新算法.本文方法容易操作,计算量相对较小.

简介：文[2]通过两个反例的计算,认为文[1]所提出的求LP可行基的方法有不妥之处,并对[1]的方法中主要步骤作了修正.本文对[1]的算法中轴心项的选取作进一步说明,对[2]中所提出的反例以[1]中算法进行计算与[2]对比分析,说明[2]中的反例并不成立.

简介：由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了一种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

简介：运用可靠方法评估项目的最优临界值和最大机会价值是光伏发电投资决策面临的关键问题。本研究选取了与某光伏企业发电投资项目价值“孪生”的一只股票的836个日收盘价格（从2012年1月4日至2015年6月24日）建立波动率预测模型,并在此基础上修正了该项目投资决策的动态规划法。然后给出了该投资的最优临界值、最大机会价值以及不同波动率下的这两个值的变化趋势。研究表明：该“孪生”股票价格的条件异方差使得最优临界值和最大机会价值对波动率的敏感程度不同——当波动率增大时,上述两个值虽然都增加,但增加的程度不同;当波动率增大到一定程度时,这两个值增加的程度都明显提高。因此,将波动率纳入光伏发电投资决策分析中有助于提高决策质量,减少企业损失。