商业银行贷款组合优化决策的机会准则模型

通过把贷款的收益率刻画为模糊变量,提出了商业银行贷款组合优化决策的机会准则模型,即可能性准则模型、必要性准则模型和可信性准则模型。对于贷款收益率是特殊的三角模糊变量的情况,给出了模型的清晰等价类,这些等价类可以用传统的方法进行求解。对于贷款收益率的隶属函数比较复杂的情况,应用集成模糊模拟、神经网络、遗传算法和同步扰动随机逼近算法的混合优化算法求解模型。数值算例验证了模型和算法的有效性。     

半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型

银行贷款的收益率在很多情况下具有模糊随机性。将贷款收益率刻画为模糊随机变量,使用半方差作为风险度量方式,建立半方差约束下的模糊随机收益率贷款组合优化模型,目的是在一定的半方差约束和置信水平下,最大化贷款组合的收益率不小于预置收益率的本原机会测度。应用集成模糊随机模拟、神经网络、遗传算法的混合智能算法进行求解,最后通过实例验证了模型和算法的可行性和有效性。     

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。     

模糊机会约束规划下的物流配送路径优化

针对模糊需求信息条件下物流配送路径优化问题进行了分析,运用模糊数学的可能性理论建立了该问题的模糊机会约束规划模型,并构造了一种新的禁忌搜索算法进行求解。算例说明,该模型及算法对于模糊需求下物流配送路径优化问题具有一定的实用价值。     

供应链库存的模糊机会约束规划模型

研究了不确定环境下的供应链库存优化问题。考虑需求为模糊量,且可能在一定条件下不满足约束条件的决策前提,用三角模糊数表示需求,结合可能性理论中的可信性测度,建立了多品种联合补充的模糊机会约束规划模型,目标函数为最小化供应链订货成本和库存成本的期望值。用遗传算法对优化模型求解,以目标函数值作为染色体适应度,给出了编码方案及选择、交叉、变异算子。用数值实例进行了仿真计算,证明了模型和算法的有效性和性能,并给出了不同置信水平下的计算结果。     

产品开发方案优化的模糊机会约束规划模型及求解

为解决项目网络计划中产品开发方案的时间、成本、质量的不确定优化问题,在模糊机会约束规划的框架下分别建立了基于关键路线的项目周期优化模型、基于资源使用的项目周期-成本优化模型和基于质量功能展开(QFD)的产品周期-质量优化模型,在此基础上构建了项目周期-成本-质量多目标优化模型;在使用模糊模拟技术处理3个目标函数约束的过程中,构建了一个基于遗憾度的适应度函数,然后利用离散微粒群算法对多目标优化模型进行求解.最后,以滚珠丝杆副产品开发项目的方案优化为例验证了文中模型的合理性和算法的有效性;实验结果表明,周期-成本-质量多目标优化模型的求解得到的方案能够取得时间、成本和质量的平衡优化,为产品开发项目的规划提供了定量、可靠的决策依据.     

模糊铁合金配料机会约束模型

在铁合金配料问题的大量传统研究工作中,多数研究工作均与确定性系统相关。在不确定系统中考虑一类新的带有可信性约束的模糊铁合金配料机会约束模型。由于提出的模糊铁合金配料问题常常包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个很少被直接求解的无穷维优化问题。为了求解这个模糊优化问题,通过逼近方法将模糊铁合金配料机会约束问题转化为一个有限维优化问题。设计一个含有逼近方法、神经网络和遗传算法的混合智能算法求解提出的带有可信性约束的铁合金配料机会约束问题。给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。     

多目标模糊机会约束规划的低碳多式联运路径优化

针对时间窗与需求量不确定性下的多式联运路径优化问题,运用梯形模糊数表示模糊需求量与模糊时间窗,并考虑碳排放成本、运输成本以及客户满意度,建立了多目标模糊机会约束模型。固定的交叉、变异概率会直接影响算法的收敛性,针对此问题,将自适应性与非支配排序遗传算法Ⅱ（NSGA-Ⅱ）结合,并通过与DOCPLEX和NSGA-Ⅱ的对比验证了所提模型与算法的有效性。最后,探究了碳税值与模糊需求量偏好值的变化对优化结果的影响。研究结果表明：碳税值的提出可有效促进“公转铁、公转水”,从而显著减少碳排放量,然而过高的碳税值并不一定意味着碳排放量的减少,还会对企业造成过高的成本;模糊需求量偏好值的提高会造成总成本的增加,意味着运输经济性与可靠性两者不可兼得。因此,合理设置碳税值与模糊需求量偏好值是提高多式联运环保效益与运输效益的有效方式。     

再制造/制造系统集成物流网络模糊机会约束规划模型

在再制造/制造(R/M)系统集成物流网络中,回收产品的数量具有不确定性.根据这一特点,将各消费区域废旧产品的回收数量看成是模糊参数,提出了该集成物流网络的模糊机会约束规划模型.通过把模型中模糊机会约束清晰化,将模型转化为确定性的混合整数规划模型.利用实例数据,针对不同的置信水平对模型进行分析,其结果为该集成物流网络的设计提供了依据.     

供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型

提出了供应链中二级分销网络优化设计的模糊机会约束规划模型. 模型中将各个需求地对产品的需求量以及各分厂的生产能力等难于确定的参数看成是模糊参数, 并进一步讨论了如何将模型中的机会约束清晰化. 文中还讨论了采用启发式算法同分枝定界法相结合以提高问题的求解速度.     

基于多目标优化的投资组合分析

对理性的投资者而言,除了关注投资收益和风险外,资产组合中数目的多少也是其关注的重要方面。在一定的收益和风险水平下,资产的数目越少越容易管理。利用NSGA-II算法对Markowitz的扩展模型进行多目标优化,通过实证分析进行验证。由分析结果可知,在一定的收益和风险水平下,资产组合中的数目是可以降低的,对投资者来说可以大大降低其资产组合的管理成本。     

基于CVaR和Monte Carlo仿真的贷款组合决策模型

提供了一种新的贷款组合决策优化方法,该模型用更能反映贷款组合信用风险特征的CVaR作为风险度量。由于在实际中很难获取各笔贷款的历史数据,为此给出了一种基于Matlab语言的Monte Carlo仿真方法。从而使谊模型可以通过线性规划技术有效的进行求解。最后给出了一个例子。     

基于改进AGA算法求解含交易费用改进组合投资模型

本文根据国内证券交易市场的实际情况提出了含交易费用的投资组合优化模型,并利用改进自适应遗传算法（AGA）求解该模型,最后结合实际数据,利用Matlab语言编程仿真求解并取得了很好的效果。     

考虑区间约束的物流网络双层规划模型及算法

考虑物流网络需求的不确定性,利用区间参数度量不确定性变量与参数,建立区间需求模式下的物流网络双层规划模型,设计了一种含区间参数与变量的递阶优化遗传算法,通过定义问题求解的风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络结构的区间运算准则,实现模型的确定性转化。以区间松弛变量与0-1决策变量定义初始种群,通过两阶遗传操作运算,求解不同情景下双层规划目标的区间最优解与节点决策方案。算例测试表明算法求解的可操作性更强,求解结果具有区间最优解与情景决策的优越性。     

不确定干扰约束下外集卡提箱策略

为提高集装箱码头作业效率,降低不确定干扰因素对外集卡提箱作业的影响,提出以滚动窗口策略处理干扰因素的方法,并建立以作业延误惩罚成本与场桥移动成本最小化为目标的混合整数模型,采用遗传算法（GA）进行求解。首先,利用滚动窗口策略得到在无干扰因素情况下的外集卡提箱作业调度方案;其次,当出现干扰因素时触发滚动窗口再调度机制对外集卡提箱作业顺序重新安排;最后,计算出各滚动窗口内最优的调度方案,提出总计划时间内最优作业方案。通过对不同情景下的案例求解结果进行对比分析,实验结果表明在无干扰情况下,滚动窗口策略下的最小作业成本比传统作业方式下降低了9%,而在干扰情况下滚动窗口策略优于传统作业方式15%,进而验证了算法的有效性以及滚动窗口策略对外集卡提箱作业的优越性。     

Score-hesitation trade-off and portfolio selection under intuitionistic fuzzy environment

Qualitative portfolio selection approach is a suitable technique for obtaining an optimal portfolio when quantitative data are unavailable and traditional portfolio models are ineffective. However, few studies focus on this issue. This study addresses the lack of research by defining the score-hesitation trade-off rule and introducing the intuitionistic fuzzy set (IFS), based on which an intuitionistic fuzzy portfolio selection (IFPS) model is proposed. The IFS is introduced because of its comprehensive consideration of preference and nonpreference, and is used to represent qualitatively evaluated information from investors and experts. Furthermore, an intuitionistic fuzzy investment scenario is established and a trisection approach is designed to distinguish three types of risk investors, based on which three corresponding IFPS models are constructed. After this, a portfolio selection process under the intuitionistic fuzzy environment is provided, and a simple example is given to show the application of the process. In addition, the investment opportunities and efficient frontier of the IFPS model are investigated to demonstrate the effectiveness of the proposed portfolio selection model. Finally, an example of calculating optimal investment ratios and selecting an optimal portfolio for four newly listed stocks in China is provided to demonstrate the feasibility and practicability of the proposed approaches.     

基于并行遗传算法的气球力Snake模型参数优化

针对气球力Snake模型的图像分割效果很大限度上依赖于初始参数的选取,借鉴遗传算法的高效、并行和全局搜索的性能,提出了一种求解气球力Snake模型最优参数的算法。该算法用气球力Snake能量泛函作为目标函数,引入图像相似度函数作为遗传迭代终止准则,采用并行遗传计算进行分割参数寻优。实际医学图像的实验结果表明,算法能避免通过大量实验来人工选取参数的繁琐,也解决了参数选取不当导致的分割结果不理想的问题,可以得到较好的分割效果。     

换电模式下电动车货运路径优化模型与算法

针对考虑电池续航能力和换电站约束的电动车货运路径优化问题,提出考虑速度、载重和距离等多因素的电动车碳排放计算方法.首先,以耗电量和旅行时间费用最小化为目标,建立混合整数规划模型;然后,在爬山优化和换电邻域搜索的基础上提出一种自适应遗传算法,并设计随种群适应度变化而自适应调整的交叉和变异概率;最后,采用爬山搜索加强算法的...     

多维优化案例推理检索算法研究

案例检索是案例推理系统的中心环节,检索质量关系着整个系统的质量。利用遗传算法GA和层次分析法AHP相结合,从案例库,属性的约简,权值确定三方面对案例检索进行优化。利用遗传算法在搜索优化上的优势,使用两维的编码结合权值从而形成三维优化,并利用经验和权值中间表进行权值学习。从而提高检索命中率。并将这种模型运用到基于旅游的多策略数据挖掘系统进行实验,结果表明在案例检索的命中率上有明显提高。