简介：本文介绍一个小型的计算机网络计划编制系统应具备的功能，以及计算机网络计划编制的方法与步骤。

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：考虑到顾客需求和市场价格具有高度的不确定性，供应商和零售商为了回避风险而达到最大的期望利润，双方通常可以采用签订合约的方式来进行决策。为此，我们建立了以供应商为领导层、零售商为从属层的具有合约决策的一个二层报童模型。供应商和零售商可以依据该模型的最优解通过谈判协商确定合约决策变量值以获取较高的期望利润。

简介：摘要：本文综述了金融风险度量的建模的理论和方法最近的发展。介绍了常用的矩度量和现代风险度量技术，包括在险价值VaR、预期不足Es和期望分位数Expectile等现代风险度量技术和方法，以及复杂风险因素下的非／半参数风险度量方法。违约概率和违约相关性是信用风险度量中的两个基本概念，本文还介绍了信用违约风险中违约概率和违约相关性的常用度量方法。最后，通过一些应用案例介绍如何在金融风险度量中应用现代风险度量技术度量和识别风险。

简介：本文给出了用表上作业法求解产销平衡运输问题当出现退化时在相应空格填'0'的更为明确的规则,利用该规则可以避免可能存在的多余计算.本文还给出了用改进后的表上作业法求解指派问题的方法和步骤,该方法与求解指派问题的常用方法'匈牙利法'相比,具有手工计算更为简便的优点.

简介：本文以货物运输为背景新建立了一个批处理机随机调度模型，目的是为了应付货物运输中运输时间的不确定性和货主取货时间的不确定性。首先将模型转化为与其等价的确定优化问题，接着研究给出了确定优化问题的性质，最后基于这些性质给出了一个求解确定优化问题的启发式算法。该问题的解决可望为物流公司等进一步改善服务质量提供了一些理论依据

简介：针对无容量限制的多重分派枢纽中位问题（UMApHMP），提出了一种基于禁忌搜索和最短路算法的新的启发式算法。利用CAB基准数据对该算法进行了验证，计算结果表明所提算法具有较强寻优能力和较快的求解效率。

简介：针对多指标多标度大群体决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法。首先将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后运用证据推理方法将针对不同指标的概率分布形式的群体评价信息进行集结,得到关于综合评价标度分布形式的群体综合评价信息,在此基础上计算每个方案的效用值,并据此对方案进行排序。最后,通过一个实例说明了本文提出方法的可行性和有效性。本文的方法为解决大群体决策问题提供了一种新途径,具有实际应用价值。

简介：禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法，是局部搜索算法的一种推广，已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题，提出了一种改进的禁忌搜索算法，并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明，对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的，并且结构简单，迭代次数较少，是一种较好的全局启发式优化算法。

简介：本文提出了基于语言分布评估加权平均（DAWA）算子的多属性群决策方法；定义了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性测度，以此分析决策群体评价结果的可靠性；最后，通过具体实例验证了群决策方法的有效性和实用性，分析了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序一致性和数值一致性。

简介：本文提出一种带时间窗和容量约束的车辆路线问题(CVRPTW),并利用TabuSearch快速启式算法,针对Solomon提出的几个标准问题,快捷地得到了优良的数值结果.

简介：约束传播算法是求解约束满足问题的一种重要方法.调度问题是一种特殊的约束满足问题.本文介绍了调度问题中的Edge-Finding和Energy-Reasoning两种分离约束传播算法,并对它们进行了比较,文中最后给出了一种结合Energy-Reasoning的Edge-Finding改进算法.

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：

简介：以Lucas内生增长模型为基础，通过建立一个新的内生增长模型，在经济可持续发展的前提下，分析环境质量与经济增长之间的关系，为环境库兹涅茨曲线提供了一个新的理论解释。模型提出了经济可持续发展的条件，为有关环境保护决策提供理论支持。

简介：对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的算法--宽邻域内点算法,并讨论了其计算复杂性.