求解上层含约束条件的模糊二层 多随从线性规划的结构元方法

讨论了一类上层含约束条件的模糊二层多随从线性规划模型;利用结构元理论,证明了该模型的最优解等价于上层含约束条件的二层多随从线性规划模型最优解;并通过极点搜索法,得到了该模型最优解;最后通过数值算例验证了该方法的可行性。     

二层多随从线性规划的几何性质和最优化条件

介绍了二层多随从线性规划中下层随从不合作的模型,在约束集为非空有界的前提下,讨论了可行集的几何性质,并利用线性规划对偶理论的基本性质,得到了两个最优化条件。     

具有模糊变量的线性规划问题的求解方法

针对含模糊变量的线性规划问题,研究了其求解方法。将单纯形法应用于模糊线性规划问题中,从而无需转化为经典线性规划问题就能得到满意的模糊最优解,算例表明此方法是有效的。     

基于序结构的模糊规划问题求解方法

针对考虑多目标非线性规划的情况,建立了一类生产系统中的模糊规划模型.模型中不仅约束资源是模糊的,而且约束函数的系数也是模糊的.基于Yager的判断模糊数大小的序结构把模糊规划问题转化为传统的规划问题,并用M atlab进行求解.最后给出实例说明方法的有效性及其优越性.     

二层线性规划问题的全局收敛算法

基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.在该方法中,用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将原二层线性规划转化为传统的单层规划问题.之后利用下层规划对偶问题可行域的顶点将该单层规划转化为一系列线性规划问题,从而用单纯形法来求解这些线性规划来得到原二层线性规划问题的解.最后,用实例验证了该方法的可行性.     

关于Fuzzy约束条件下多目标线性规划问题方法的改进

经典的最优化方法中,常将目标函数和约束条件视为确定的,然而在实际问题中,不论目标函数和约束条件都具有不确定性.对Fuzzy约束条件下多目标线性规划方法做了进一步改进,讨论了g0和r0(见正文)的选取方法,避免了由于g0和r0选取不当而导致问题无解的情形,而实际上这时原问题是可能有解的.     

基于模糊结构元的一阶模糊微分方程

研究了一阶单参数模糊微分方程和一阶微分方程模糊初值问题,利用刻画方程的解与刻画参数的关系给出了模糊微分方程解的存在条件,并利用模糊分析学的模糊结构元表述理论,给出了一阶模糊微分方程解的模糊结构元表达形式.     

多层复合域热传导的边界元方法

本文基于权余法导出了适用于通用边界条件的热传导问题的边界积分方程,给出了按线性元分布的边界元离散矩阵方程,提出了处理多层复合域稳态热传导问题的边界元方法,算例计算结果表明,该处理方法是行之有效的。     

模糊线性规划的一种对偶方法

在分析带有间断数系数的线性规划问题的基础上,文章提出了带有模糊系数的模糊线性规划的对偶：在一定优化水平下,模糊线性规划对偶于一对经典的线性规划。另外,文章中还分析了两类模糊线性规划(一类是带有模糊约束,经典目标的模糊线性规划,另一类是带有模糊目标,经典约束的模糊线性规划)的对偶关系。     

边界元方法在计算多层壁温度场中的应用

本文详细地分析了初始温度为稳态情况下计算多层壁温度场的边界元方法。从计算分析的一个实例看,这种方法计算速度快,占计算机内贮少,精度高。     

下层解不唯一线性双层规划的全局优化算法

该文讨论一类线性双层规划:第一层中的目标函数和约束是线性的,第二层是解可以不唯一的带参数的线性规划。利用等价的Kuhn-Tucker条件将线性双层规划转化为单层非线性规划,其全局最优解可以在某个集合的极点上找到。在此基础上给出下层解可以不唯一的线性双层规划问题的一个全局优化算法。     

下层解不唯一线性双层规划的最优性条件

该文讨论一类线性双层规划:第一层中的目标函数和约束是线性的,第二层是解可以不唯一的带参数的线性规划.利用等价的Kuhn-Tucker条件和凸分析理论给出这类线性双层规划解存在的一个充要条件,及其解的一些相关性质.     

求解线性二层规划的割平面法

基于线性二层规划的全局最优解可在其约束域的极点上达到这一性质,利用约束域顶点的相邻极点产生割平面,设计了一种求解上层带约束的线性二层规划的割平面法,并给出了算例。     

求解线性双层规划的一种全局优化算法

讨论了线性双层规划问题,通过分析线性双层规划可行域的结构特征和最优解在约束域极点上达到这一特性,对线性双层规划上层目标函数进行定界,利用二分法原理,构造了一个双线性规划来修正当前的界,提出一种了求解线性双层规划的全局优化算法.     

随机线性规划的单纯形法与模糊随机线性规划的解法

本文在讨论了一个实际工程问题的基础上,引入了两种模糊随机线性规划模型。在这两种模型中,约束、目标具有模糊随机变量系数,而决策变量是伪随机的。进一步,我们讨论了随机线性规划的单纯形法,并且研究了这两种模糊随机线性规划的解法。     

求解二层规划问题的改进粒子群算法

两层规划问题是一个NP-难问题,这意味着它很难被求解．基于粒子群算法提出了一种求解二层规划问题的方法,通过分离目标函数和约束函数,使每个粒子拥有双适应值,并通过双适应值来决定个体优劣．应用了一种自适应保留不可行个体的策略．数值结果表明了算法的有效性．     

用最大增量法解线性规划问题

在无第一可行基的情况下,用最大增量法进行生基迭代,使目标函数在每次迭代中获得的增量最大,从而加快了最优化进程。     

一类二层规划问题的调节熵函数法

针对一类二层规划问题,通过建立对偶定理并利用精确罚函数法和调节熵函数将其近似转化为无约束可微优化问题．建立了相关算法,讨论了算法的收敛性,给出了数值算例,证明算法是有效和可靠的．