基因免疫遗传算法的工程项目多目标优化研究

目前各国在工程建设领域特别是在基础设施领域的金钱投入越来越大,工程项目多目标优化的问题成为人们探究的重点。免疫算法就是一种在自然界生物体免疫系统基础上的优化算法,是目前多目标优化研究的一个新的也是重要的研究方向。本文在多方了解与研究下对遗传算法进行了深入的研究分析,总结当前已有的基因免疫遗传算法在处理多目标优化问题中的优点与缺点,对这些问题提出一些解决的策略。     

超额外汇储备的多目标优化及投资组合研究

在我国持有巨额外汇储备且面临较大风险的背景下,如何对外汇储备进行优化配置是政府不可回避的一个重要问题.文章从外汇储备多层次需求和资产选择入手,构建了基于CRRA效用函数的期末财富期望效用最大化和VaR最小化的双目标优化配置模型,并尝试运用多目标优化的NSGA-Ⅱ遗传算法求解出最优资产组合权重,进而结合实际数据计算出我国历年超额外汇储备的最优投资组合.结果表明:(1)在对超额外汇储备资产进行优化配置时,应灵活执行投资策略,充分考虑各类资产的特性,避免投资的盲目性;(2)应减少债权资产权重,增加海外股权投资,支持国内企业“走出去”战略,促进我国产业转型升级和经济结构调整;(3)超额外汇储备资产投资要多元化、分散化,以降低投资风险,实现国家经济利益和战略利益的最大化.     

基于多目标规划的人力资源优化配置

一个组织的结构是否合理,活动是否有效,不在于组织拥有的优秀人才的绝对数量,而在于该组织内部人力资源配置是否合理,岗位要求、人员能力是否匹配。而科学、合理的人力资源配置能够创造或保持组织的竞争优势。本文利用多目标规划模型,从一般性的角度出发,建立了各种类型组织都适用的人力资源优化配置模型。     

改进遗传算法及其在车间布局优化中的应用

针对现有车间布局问题所建立的目标函数只考虑物料搬运成本,而忽略了车间的几何形状、面积利用率等因素,提出并建立了一个同时考虑物料搬运成本与面积利用率的目标函数;针对工作地中车间布局问题的现有遗传算法的不足,提出了一种嵌入专家规则的遗传算法。该算法不仅使问题的表达方式更趋合理,而且显著减少进化过程中不合理后代的产生,可大大地简化不等面积车间布局的求解。实例表明该方法可成功地解决生产实践中的问题。     

基于多目标规划的应急物流优化设计研究

本文以近些年来突发公共事件的应急物流实践情况为参考基础,从解决应急物流系统定位-路径问题集成优化问题的角度出发,以实现应急物资运达总时间最短和物流系统总成本最小的多目标,综合运用多目标规划的理论设计构建起的一个基于突发性公共事件的物流系统多目标定位-路径优化模型.     

浅谈多目标优化决策方法

随着科学技术的不断进步,传统的只考虑单一目标的方法已经不能满足人们的需求,在进行决策的过程中,对多目标问题进行综合的考虑,并用合理的优化方法对其进行决策将会带来很大的实际效益。     

基于投资动态管理的项目多目标优化的研究

近些年随着我国科技的突飞猛进,经济的迅速发展,为企业的投资发展带来了新的机遇和广阔的空间,但同时所面临的问题也日益渐多。要想让企业持续发展,就必须推陈出新,从而使企业顺应时代的潮流在发展中不断壮大,提高企业的投资管理水平,提高项目的多目标,是企业发展的基础。要想企业稳定快速的发展,就要使企业投资动态项目的多目标优化。企业的投资项目发展的影响因素很多,然而这些因素又相互矛盾,仅以单一的因素考虑,最终会导致企业项目的生存和发展,所以项目的多目标化是企业发展的重中之重。本文通过动态投资管理的模式,多目标优化的模式,工程项目管理的多目标结合动态调控的机理模型的综合方法,阐述了投资项目的多目标化,得出了企业投资管理的模式。     

我国合理控制能源消费总量实现途径研究--基于多目标优化视角

合理控制能源消费总量是加快转变经济发展方式,推动经济结构战略化调整的重要内容,其目的是要确保经济的可持续发展。而化石能源过度利用所引发的能源安全、能源资源约束和生态环境恶化问题是当前我国经济社会发展面临的主要矛盾,也是合理控制能源消费总量的主要目标。因此,根据多目标优化的原则,通过确保区域能源供需平衡保障能源安全、提高能源利用效率、实现新能源替代缓解能源资源约束、完善保障机制遏制生态环境恶化,是当前我国实现合理控制能源消费总量的最优选择。     

基于多目标优化的无碴轨道铺设施工方案优选

科学地选择施工方案,是促进建筑企业实现技术创新管理和科技进步的关键。分析了无碴轨道长轨铺设施工方案选择的影响因素,应用模糊关系优选理论建立了施工方案选择的多目标优化模型,并应用于工程实践,有效解决了施工方案的多目标优化决策问题。     

非线性关系下绿色施工管理多目标权衡研究

绿色施工管理除去工期、费用、质量三大目标外,还考虑环境影响、社会影响,形成了更全面、复杂的目标管理体系。分析了绿色施工管理各单项工作综合费用、质量、环保水平、安全指数与持续时间之间的非线性关系,利用多属性效用函数理论及最优化理论,构建了非线性关系下的绿色施工管理多目标权衡模型。采用遗传算法求解,求得的最满意解为绿色施工管理的各目标控制要求。最后应用实例验证了模型的合理性,并讨论了实现绿色施工管理的一个困境。     

基于多目标规划的寿险公司资产负债管理

资产负债管理是保险公司管理的核心内容之一,其所要实现的目标很多,其中某些目标之间是具有矛盾性的。本文针对寿险公司资产负债管理存在的众多冲突目标问题,建立了一个多目标资产负债管理模型,以帮助寿险公司实现资产配置和负债配置的风险最小化目标、利润最大化目标和公司价值最大化目标。算例分析发现,基于多目标规划的资产负债管理模型能够同时实现不同的目标,改善寿险公司的管理效果,而且该模型具有稳定性。     

基于GIS的社区体育服务设施布局优化研究

从社区体育服务设施布局的现状出发,提出将地理信息系统(GIS)技术引入到社区体育服务中,利用GIS的空间分析与辅助决策功能进行社区体育服务设施选址和布局优化,为社区体育设施选址方案提供新的视角,为其他公共服务设施的选址提供一个可供参考的途径和方法。并以湘潭市雨湖区为例,对该地区的社区体育服务设施布局进行了优化和分析,得到了比较合理的结果。     

全生命周期视角下水资源多目标优化配置研究

该文以可持续发展理论为指导,将生命周期思想引入水资源配置中,分析水资源"开发-消费利用-废弃-再生利用"的完整生命链中各阶段的特点,构建基于时间和空间双维度的多目标水资源优化配置模型,从而克服了只考虑一个过程而忽视整体影响的弊端。以徐州市为例进行实证分析,采用改进后的PSO算法对该复杂多目标问题进行求解,通过与GA算法的对比分析验证了PSO算法在解决水资源多目标问题上的优越性。本研究成果可在一定程度上拓宽水资源配置和管理的思路,实现有限水资源的利用效用最大化,为我国水资源的高效利用提供理论借鉴和实践依据。     

基于GTO的遗传算法研究

借鉴中西医中修改基因片段治疗疾病的方法和思想,将其理论引入到遗传算法中,提出了一种基于医疗算子的遗传算法,给出了实现该算法的具体步骤,并用于TSP问题的优化求解。与标准遗传算法和免疫遗传算法(IGA)仿真对比,在求解TSP问题上,该算法是可行的、有效的,而且具有收敛速度快、有效克服退化、避免早熟收敛的特点。     

基于遗传算法的电信网络拓扑优化研究

本文以电信网络的拓扑优化问题为研究对象,给出了利用遗传算法进行电信网络的最小生成树问题求解的方法。遗传算法能够稳定快速地进行电信网络拓扑优化问题的求解,对该领域研究具有重要价值。     

多目标优化视角下碳配额的分配模型

传统碳配额分配方案存在目标单一的问题,对此,本文构建多目标优化模型,从平稳、效率、公平三个视角,制定我国碳配额分配方案,并基于30个省(区)的数据模拟测算了各省的碳配额分配额度.研究成果对于建立平稳、有效、公平的初始碳配额分配机制、实现国家碳中和的控制目标,完善我国碳配额管理有重要意义.     

遗传算法基于路径优化问题应用的改进探索研究

遗传算法是一种应用很广泛的智能优化算法,对遗传算法进行了分析研究,针对遗传算法的一些缺陷提出了相应的改进方法。在上述研究基础上,基于遗传算法,研究了物流系统中的库存优化问题及车辆路径问题。将车辆路径问题看做是组合优化问题,并应用遗传算法进行求解。     

闵浦大桥单元生产中多目标下生产安排方案

文章根据闵浦大桥板单元特点结合公司实际在多目标下进行生产安排,文章中通过运用多目标优化思想,建立多目标数学模型,通过单纯形表格法和matlab软件得到满足多目标的最优化生产安排。     

一类多目标投资组合优化模型求解算法研究

构建一类含交易费的约束多目标非线性投资组合优化模型,已有的数学规划方法直接求解极其困难,故从智能优化的角度设计了一种提高的进化算法（INSGAII）,算法中进化群体分离为可行群与非可行群,两种群体中的父体经由相互交叉获多样性的子体,修正算子对非可行个体修复。数值实验中,基本遗传算法（GA）及线性规划法（LP）被用于与该算法比较,结果表明该算法能获得较均匀的Pareto面,收敛性较好。