耦合Sylvester矩阵方程的梯度迭代算法

通过推广求解矩阵方程AX=b或AX+XB=C的递推迭代算法和基于递阶辩识原理的思想,给出了求解广义耦合矩阵方程的梯度迭代算法。并证明了迭代算法的收敛性。分析表明,若矩阵方程有唯一解,则对任意的初始值该算法给出的迭代解都能快速的收敛到其精确解。数值实例验证了该算法的有效性。     

配电网重构算法的研究

文章对以网损最小为目标函数的配电网重构算法进行了研究,提出一种改进的进化算法进行重构。算法改进了用遗传算法或者差异进化算法进行重构时产生大量不可行解的不足,根据梯度的概念和配电网络的结构特点,对可行解进行加速操作,使之迅速靠近并最终成为一个局部最优解,然后进行移民操作,以保持种群的多样性。最终选择所有局部最优解当中最优的个体为全局最优解。算例结果证明了此算法的优越性,表明该算法有较好的搜索效率。     

越库作业调度问题及其启发式算法研究

主要研究两台机器环境下的以加权完工时间和为目标函数的越库调度问题。首先针对两机器越库调度问题进行研究与分析,给出该问题最优解的若干性质;其次,基于最优解的性质,提出求解该问题的启发式算法,并在此基础上对所给算法进行改进;最后,通过数值实验与动态规划算法比较,证明所给算法及其改进算法的有效性。     

基于蚁群算法的物流配送避障路径规划方法

针对物流配送路径规划问题,以可视图法所建的求解环境为基础,利用蚁群优化算法,提出了一种在障碍物环境下求任意两点间的最短路径方法,算法采用了优势个体指导机制,保证了最优解的搜索能力和解的全局收敛性。实验结果证明,该算法收敛快,可靠性高。与传统算法相比,该算法具有全局最优解方面的高效性,明显提高了路径搜索效率。     

同时取送货车辆路径问题的改进的蚁群算法

提出一种同时取送货车辆路径问题（VRPSDP）改进的蚁群算法。应用该算法求解28个同时取送货的车辆路径问题的benchmark算例，结果表明，该算法能获得16个算例的已知最好解，更新了其中3个已知最好解。最后，对算法的几个性能进行测试，结果进一步表明所提出的算法具有很好的求解性能。     

同时取送货车辆路径问题的改进的蚁群算法

提出一种同时取送货车辆路径问题(VRPSDP)改进的蚁群算法.应用该算法求解28个同时取送货的车辆路径问题的benchmark算例,结果表明,该算法能获得16个算例的已知最好解,更新了其中3个已知最好解.最后,对算法的几个性能进行测试,结果进一步表明所提卅的算法具有很好的求解性能.     

配电网重构算法的研究

文章对以网损最小为目标函数的配电网重构算法进行了研究,提出一种改进的进化算法进行重构.算法改进了用遗传算法或者差异进化算法进行重构时产生大量不可行解的不足,根据梯度的概念和配电网络的结构特点,对可行解进行加速操作,使之迅速靠近并最终成为一个局部最优解,然后进行移民操作,以保持种群的多样性.最终选择所有局部最优解当中最优的个体为全局最优解.算例结果证明了此算法的优越性,表明该算法有较好的搜索效率.     

集装箱单箱三维装载问题研究

集装箱装载问题是多约束多目标的组合优化问题,属于NP完全问题,即在有限的时间内找不到问题最优解.鉴于最大穴度算法在装箱领域的成功经验,将其与分层算法相结合构造混合算法,解决装箱问题,以求得全局最优解或次优解.运用举例和对比分析验证了该算法的有效性,能够直接应用于物资的集装箱配载.     

“二维LP问题的一个直接算法”中定理反例

针对"二维LP问题的一个直接算法"一文中的算法基本定理,给出了两个反例,分别说明其中的引理和定理都是错误的,建立在这些结论基础上的求解一般线性规划问题的代数算法无法求出一般线性规划问题的最优解。数值试验表明,随着方程个数的增加,用他们的方法求得正确解的概率将越来越低。给出了一个二维线性规划问题最优解的性质定理,由该定理可导出文[1]中代数算法有效的条件。     

TS算法视域下物流配送车辆优化调度问题研究

针对传统TS算法的全局寻优能力受限于初始解的质量的缺陷,提出了一种基于改进TS算法并采用C-W算法获得初始解来解决物流配送车辆优化调度问题。首先,定义了车辆调度问题的数学模型,在此基础上提出了一种采用C-W算法来求初始解的方法,在此基础上定义了禁忌算法的禁忌表结构、禁忌长度以及领域的构造,从而定义了一种改进的TS算法。仿真实验证明该方法能有效地解决带时间窗的车辆调度问题,且与传统的TS算法相比,本方法在求解质量和寻优效率上有大幅提高。     

带容量限制的双配送中心选址方法

研究了带容量限制的双配送中心选址问题,结合聚类算法、重心法构造了一个解决双配送中心选址问题的算法。首先根据聚类算法思想将整个配送服务区域划分为两部分,再运用重心法进行配送中心初始选址,然后根据就近原则选择离重心点最近的备选地点作为配送中心初始选址。考虑到配送中心的容量限制,当某一个配送区域中各需求点的总需量超过配送中心的最大容量时,就对该区域的部分需求点进行调整,即从该区域调入另一区域。调整后,再次运用重心法进行配送中心初始选址,然后根据就近原则选择离重心点最近的备选地点作为配送中心最终选址方案。     

自适应单指数平滑法在需求预测中的应用

可靠、准确的需求预测是现代供应链正常运转的前提;单指数平滑法作为重要预测方法得到广泛应用。本文针对单指数平滑法中存在的不足,在分析基础上提出改进算法,并就算法思想、计算方法和预测结果进行了比较分析;改进算法在预测精度、非平稳时间序列适应性等方面效果有明显提高,对企业需求预测具有较好的指导意义和参考价值。     

三种电离层射线追踪自导引算法比较

通过建立电离层模型和地磁场模型,采用龙格库塔法求解Haselgrove方程,得到相应的射线路径参数,实现了电离层三维射线追踪。针对射线追踪无法进行自导引计算,分别采用牛顿差分自导引算法、基于变分方程的牛顿法以及单纯形法实现了射线追踪的自导引,并给出了详细的算法分析。重点对变分方程及其二阶微分的求解进行了详细推导。最后对以上三种自导引算法进行性能比较,仿真结果表明:基于变分方程的自导引算法优于其他两种自导引算法。     

Filtering and identification of Heston's stochastic volatility model and its market risk

We study the filtering problem for the stochastic volatility model of Heston by using the nonlinear estimation theory. To solve the estimation problem for the stochastic volatility process, we use the random time change method. The derived basic equation for the filtering is the so-called Zakai equation and its numerically realized algorithm is proposed with the aid of the splitting-up method. Regarding the European call option problem, the identification of the market price of the volatility risk is also studied. Some numerical simulation studies are demonstrated to show the advantage of the proposed method.     

Semiparametric analysis of clustered survival data under nonparametric frailty

In this article a novel approach to analyze clustered survival data that are subject to extravariation encountered through clustering of survival times is proposed. This is accomplished by extending the Cox proportional hazard model to a frailty model where the cluster-specific shared frailty is modeled nonparametrically. We assume a nonparametric Dirichlet process for the distribution of frailty. In such a semiparametric setup, we propose a hybrid method to draw model-based inferences. In the framework of the proposed hybrid method, the estimation of parameters is performed by implementing Monte Carlo expected conditional maximization algorithm. A simulation study is conducted to study the efficiency of our methodology. The proposed methodology is, thereafter, illustrated by a real-life data on recurrence time to infections in kidney patient.     

数值保角变换的新算法

保角变换理论在流体力学等许多领域中有着广泛的应用。但计算保角变换是个很困难的问题,因此寻求一种有效方法计算保角变换在实际应用中具有很大意义。本论文提出了一种数值保角变换的新算法,在这个新算法中我们在改进高斯消去法的基础上利用模拟电荷法计算新的电荷点,进而构造高精度的近似保角变换函数,并且通过典型图形的数值实验检验了新算法的有效性。     

基于重心法与共轭梯度法的配送中心选址研究

配送中心是物流系统的枢纽．而配送中心地址的确定是物流系统分析的核心内容。对单一配送中心选址问题．论文给出了一种基于重心法和共轭梯度法相结合的优化算法,并通过和微分法比较试验,证明该算法具有良好的性能。     

Markowitz's证券组合投资决策模型的有效集解法

在分析Markowitz's证券组合投资模型最优解方法的基础上,给出了求解Markowitz's证券组合投资模型的有效集法。用该方法对一个具体实例的允许卖空情形与不允许卖空情形分别进行计算求解。实例的数值计算结果,显示该方法是可行有效的。     

Smolyak method for solving dynamic economic models: Lagrange interpolation,anisotropic grid and adaptive domain

We show how to enhance the performance of a Smolyak method for solving dynamic economic models. First, we propose a more efficient implementation of the Smolyak method for interpolation, namely, we show how to avoid costly evaluations of repeated basis functions in the conventional Smolyak formula. Second, we extend the Smolyak method to include anisotropic constructions that allow us to target higher quality of approximation in some dimensions than in others. Third, we show how to effectively adapt the Smolyak hypercube to a solution domain of a given economic model. Finally, we argue that in large-scale economic applications, a solution algorithm based on Smolyak interpolation has substantially lower expense when it uses derivative-free fixed-point iteration instead of standard time iteration. In the context of one- and multi-agent optimal growth models, we find that the proposed modifications to the conventional Smolyak method lead to substantial increases in accuracy and speed.     

双配送中心选址方法

研究了双配送中心选址问题．将聚类算法、重心法、模糊综合评价、层次分析法相结合构造了一个解决双配送中心选址问题的算法。首先根据聚类算法思想将整个配送服务区域划分为两部分,再运用重心法对每个部分进行配送中心初始选址,得出几个备选地址,然后将层次分析法及模糊综合评价法相结合对备选地址进行筛选,得到最佳选址方案。除了考虑费用、利润等因素以外,还综合考虑了各种自然、社会、政治等因素,因此得到的结果更符合实际。