谈如何运用现代化管理方法提高资金的运用效益

如果有一个过程如:资源的分配,结构的设计等需要我们选择和决策使之达到最大的经济效益和最小的消耗量等,这类问题统称为规划问题,规划问题分为两类,一类是线性的,一类是非线性的,动态规划则给出了非线性规划问题中"最优决策"的准则,提供了这类问题的数值解法,它的基本思想是将全过程分解成一系列更简单的决策步骤,对一个简单的决策步骤逐步判定最优决策,最后形成全过程的最优决策.     

基于C语言的矩阵链乘积最优算法实现

矩阵链乘积最优计算次序问题的算法,是一个经典的计算机算法设计问题.文章以C语言为例,讨论了动态规划时问效率优化的可行性和必要性,给出了动态规划时间复杂度的决定因素,阐述了对各个决定因素的优化方法.     

动态规划在经营管理中的应用

动态规划是运筹学的一个分支,是解决多阶段决策过程的最优化问题的一种方法,在经营管理中有着非常重要的作用。本文运用动态规划的逆推关系解决最短路问题;商品生产和库存计划,以及商品价格预测等问题。     

动态规划在经营管理中的应用

动态规划是运筹学的一个分支，是解决多阶段决策过程的最优化问题的一种方法，在经营管理中有着非常重要的作用。本文运用动态规划的逆推关系解决最短路问题；商品生产和库存计划，以及商品价格预测等问题。     

蚁群算法的0-1背包问题求解研究

提出解决背包问题的蚁群算法思想及求解0-1背包问题问题描述,给出了改进常规的蚁群算法的方法.     

线性约束规划在项目管理最优化决策中的应用

线性约束规划理论和方法是优化理论和方法中的一种,主要用于解决各类线性系统运行状态下的优化问题,它广泛地应用现有的科学技术和数学方法以解决实际中的问题,帮助决策人员选择最优方针进行决策.本文通过具体的案例阐述了线性规划在项目管理中的应用,为现代化项目管理工作提供了科学的依据.     

LAT模型中基于次用户权值优化的频谱感知

全双工认知无线电LAT（Listen-and-Talk）模型因自干扰消除不完全而使得频谱感知能力下降。为提升频谱感知性能，提出了LAT模型下基于次用户加权的协作式频谱感知方法，分别研究了决策融合和数据融合下次用户最优权值的算法。求解最优权值时利用了凸优化方法，在处理非凸问题时利用了序列规划的方法，得到了较好的优化结果。仿真实验表明，在加权融合机制下的LAT模型得到了趋近于传统LBT（Listen-before-Talk）模型的频谱感知能力。     

Excel规划求解在运输中的应用

本文主要介绍Excel中的规划求解中的一般方法,来解决在运输中的问题。首先介绍规划求解的基本功能,然后通过建立数学模型,利用规划求解方法来求出最优解。     

多准则决策分析法在企业战略决策中的应用研究

本文借助多准则决策分析法,解决企业战略决策中的最优战略方案选择问题,并构建基于AHP/PROMETHEE的决策模型应用于企业战略决策。利用层次分析法对企业战略决策问题进行结构化分析,确定评价指标权重,再结合偏好顺序结构评估法运算出最优战略决策方案。最后通过具体的案例分析,实际验证MCDA法在企业战略决策中的应用。     

全域优化的一些实验

大多数非线性规划算法,当应用于含有多个局部最优解的问题时,在求得第一个局部解后便结束了。有几种方法能扩大搜索以便求解这样的非线性规划的全域最优解。本文介绍了一些数值试验结果,其目的在于比较各种寻找全域最优解的策略的性能。     

无穷范数松弛的低复杂度超奈奎斯特检测

超奈奎斯特(Faster-than-Nyquist,FTN)速率传输可以有效提高频谱效率，但这种非正交传输方式引入的严重码间串扰相应提高了接收端的处理难度。针对该问题，设计了一种基于循环成块传输的低复杂度检测算法。最优检测被建模为无约束的二元二次规划(Boolean Quadratic Program,BQP)问题，为了求解该NP-hard问题，采用无穷范数约束松弛原问题的非凸可行解集，并基于次梯度下降法提出松弛问题的有效优化算法。数值仿真结果表明，所提算法在误比特率(Bit Error Rate,BER)性能上优于频域均衡，且在可接受的性能损失范围内算法执行效率远高于理论最优的最大似然序列估计(Maximum Likelihood Sequence Estimation,MLSE)。     

不确定型决策方法探索

决策是人们在社会经济中最常见的一种综合活动,为了实现一定的目标,运用科学的理论和方法,分析客观条件,提出不同的方案,并且从中选择最优方案的过程。目前,决策根据对未来结果的变动性大小分为确定型决策、风险型决策和不确定型决策。用于不确定型决策的方法主要有,悲观法、乐观法、折衷法、等概率法和最小最大后悔值法五种,但各自存在较大的局限性。在本文中作者提出了一种新的解决此类问题的方法——理性分析决策法。     

考虑库存成本的选址二层规划模型与算法研究

针对由一个生产基地,多个配送中心和多个零售商的供应链二级分销网络,根据物流配送决策的实际过程,利用二层规划建立了一个考虑库存成本的选址一分配模型,其上层规划进行选址决策,下层规划考虑配送和库存成本问题,给出了一种基于模拟退火算法和遗传算法的启发式算法.     

多目标规划方法在高速公路路面养护中的应用

近年来,伴随着社会经济的高速发展,高速公路的建设与养护已成为人们普遍关注的问题。本文将运用项目决策中的多目标规划方法来解决有限的养护资金在各主要养护措施中的优化配置问题。通过构建高速公路路面养护的多目标规划模型,来说明多目标规划方法在项目科学决策中的有效运用。     

基于改进蚁群算法的配送中心多目标选址问题研究

本文以配送中心多目标选址为研究对象,提出了解决多目标问题的新方法一改进蚁群算法,该算法通过蚁群对目标的单独优化和蚁群之间信息互递相结合,多个蚁群并行优化各目标分量,使各目标分量在彼此约束的条件下朝最优解逐渐接近,该算法具有很强的灵活性和收敛性,对于解决大规模、复杂的物流配送网络规划问题具有很大的实用价值。     

基于混沌免疫进化算法的物流配送中心选址方案

电子商务环境下的物流配送中心选址问题是近年来物流研究中的热点。由于它是一个NP难题,较难得到最优解和满意解。本文将混沌免疫进化算法用于解决该问题。混沌免疫进化算法具有较好的全局搜索能力和收敛性,能够较好的解决该类复杂系统的优化问题。     

混合蛙跳算法在背包问题应用

是一种全新的基于群体智能的后启发式计算技术,具有高教的计算性能和优良的全局搜索能力.本文描述了0/1背包问题的数学模型,分析混合蛙跳算法基本流程,改进混合蛙跳算法,并将该算法应用到0/1背包问题的求解,形成了基于混合蛙跳算法的背包问题求解算法.     

统一最优化方法在配送路线优化的运用

在我国,由于物流业发展较晚,对配送路线问题的研究也比较晚,而且方法也多局限于传统的优化算法。随着我国物流业的发展,配送路线优化问题的研究将有着巨大的实际价值。本文通过介绍遗传算法以及其他启发式算法,结合传统的规划方法,形成统一最优化方法。并结合实例,说明统一最优方法在配送中的运用以及效果。     

双层规划决策下的物流园区选址——基于熵值法与灰色关联分析法

通过实际选址过程中,具体的选址方案产生过程,与双层规划方法有机结合,分为先下层、后上层分析的决策方法。将影响因素分开,在下层规划中用熵值法与重心法相结合,在上层规划中将层次分析法和灰色关联分析法结合成改进灰色关联分析法。从而分两阶段得到最佳的物流园区选址方案,能很好地解决物流园区的选址问题。     

纯战略纳什均衡理论及应用

博弈论是运筹学的一个重要分支。其中,非合作博弈是现代博弈理论中的核心内容和重要基础。本文重点介绍了非合作博弈中最核心的部分即Nash均衡。给出了纯战略纳什均衡的相关定义,并同时得到了在经济决策中行为人的最优决策。在此基础上,以纳什均衡作为理论支撑点,结合得益矩阵分析解决了经济生活中的一些实际问题。例如:针对偷水问题。