基于演化蚁群算法的多目标物流网络优化

物流网络优化中普遍存在着多目标优化的问题.传统的多目标优化算法容易陷入局部最优,采用了多种群相关的蚁群算法求解多目标物流网络优化问题,两个种群分别针对总运费最小和最大单程距离最小两个优化目标,考虑蚁群算法的收敛速度,采用遗传算法对蚁群算法的多个初始参数进行优化选择.实验结果证明,该模型算法可以有效迅速地求得最佳路径,为决策者提供多个可选择的优化方案,避免局部最优解.     

解工程优化问题的一体化复形法

本文给出了求解约束优化问题的一体化复形法，该方法将可行解和目标优化过程纳入统一框架处理，去掉了原复形法对可行域的凸性要求对初始点和迭代点的可行性随机试验过程。实际算例表明一体化复形法简单、实用、有效，可在工程优化中应用推广。     

物流企业多式联运的运输方案优化选择

针对物流企业多式联运运输方案的优化选择问题进行研究，考虑运输费用、时间窗等约束问题建立数学规划模型，并把问题转换为网络问题，根据网络特性采用动态规划方法进行求解。通过实例分析表明，算法可行、有效，优化方案可为决策者提供依据。     

秘书的信息能力

在一个组织机构中，不同角色分工协作，形成一个有效的工作链条，才能顺利完成目标任务。秘书在组织中扮演十分重要的角色，是组织机构决策者的参谋和助手。决策者工作的质量与成效，往往依赖于占有信息的数量与质量。要做好决策工作，对信息的充分采集、有效分析、合理加工、优化整合、创新生产甚为重要。反之，建立在片面、劣质甚至错误信息基础上的决策，不可能是优质的；     

物流中心仓库货位优化系统的设计研究

以上海医药物流中心仓库为研究对象，为其仓库货位优化系统建立一个有效的多目标优化数学模型。并引入“类聚”的方法来解决同一产品族的货物临近放置的问题。最后，应用多目标遗传算法进行货位优化。     

基于遗传算法(GA)的配送路径优化问题研究

文章在建立配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了遗传算法来求解该问题，并在算法中引入了自然选择、交叉操作、变异操作等思想：实验结果表明，此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解．是求解车辆路径问题的一个较好的方案。     

基于逆优化的汽车配件服务网络服务能力优化

解决汽车配件服务企业资源分配问题以及提高市场竞争力,实现部门与部门之间汽车配件资源的横向优势互补。首先通过对汽车配件企业上、下两层决策者的资源分配特点进行分析,构建两层规划模型;其次下层决策者在得到给定资源的前提下,以满足市场需求变化为最优目标,建立汽车配件服务企业中资源的参数化模型。在此基础上构建了基于资源交易数量的逆优化决策模型,并通过算例证明该方法的合理性。两层规划模型与逆优化模型的结合,可以有效控制企业资源浪费并且降低市场需求不确定性对服务网络能力的影响。     

遗传算法在固定货架堆垛机拣选路径优化中的应用

固定货架的拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题。以堆垛机拣选路径作为研究目标,通过计算货位点所在的坐标位置产生拣选点。运用基于顺序的遗传基因编码方式编制程序,对拣选路径进行优化。仿真实验和实际应用表明该算法能较快找到最优解,并有效提高系统运行效率。     

物流企业多式联运的运输方案优化选择

针对物流企业多式联运运输方案的优化选择问题进行研究,考虑运输费用、时间窗等约束问题建立数学规划模型,并把问题转换为网络问题,根据网络特性采用动态规划方法进行求解。通过实例分析表明,算法可行、有效,优化方案可为决策者提供依据。     

快速消费品配送中心选择优化的模型与算法

在考虑商品回款时间延迟的基础上,结合快速消费品（FMCG）企业物流配送网络的特点,建立了混合0-1整数规划的配送中心选择优化模型。该模型是一种特殊形式的选择一分配模型．具有NP难性质。为求解上述模型,提出一种基于SVM（支持向量机）的在线算法。实例研究表明．该算法能高效求得模型的优化解,是求解配送中心选择这类复杂优化问题的一个较好方法。     

华电集团电煤供应链成本优化研究

基于华电集团现阶段电煤供应链成本优化方面存在的问题,在对其现状分析的基础上,结合供应链成本优化的主要思想,通过对企业进行实际调研,提出了一体化优化的解决策略,从而在一定程度上为供应链成本的优化提供了参考建议。     

物流配送中心车辆优化安排的研究

针对物流配送中心如何根据货物运单来调度运输车辆的问题,在研究了各种货物配装优化模型的基础上,建立了车辆安排的多目标优化模型。然后,利用线性加权法和主要目标法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,采用精确算法思想进行模型求解。最后,编程实现了车辆优化安排功能,将该功能应用到了物流配送中心管理系统中,通过实例验证了该模型的优越性和实用性。     

物流系统优化问题研究方法概述

结合物流系统的特点,分析了物流系统中存在的优化问题。并针对一些关键技术问题对近年来国内外有关文献进行梳理和研究。文章首先综述了物流系统中四类组合优化问题以及此类问题的传统确定性算法及智能优化算法,同时分析这些方法在处理不同的问题时各自的优缺点。最后对物流系统优化问题的研究方法及研究方向做了分析和展望。     

基于Witness煤矿生产系统仿真分析

在研究煤矿生产物流系统的基础上,提出了采用Witness仿真软件对该流程进行建模仿真研究,分析当前系统中限制系统运行效率的瓶颈,并针对此提出相应的优化方案。最后通过优化前后模型的对比,结果表明:优化之后的模型在生产效率和经济效益方面得到了很大程度提高。     

WCDMA网络的规划及优化

WCDMA作为第三代移动通信的一个重要分支,其广泛应用建设已迫在眉睫。而我国WCDMA建设和优化的挑战面临着时间紧、规模大、优化艰、管理难的难题。而在网络建设的初期,前期的网络规划是关键因素,从源头上准备建设一个高质量、能提供多种类型业务、有竞争力的网络,是WCDMA网络规划的出发点。     

Zoutendijk可行方向法可能失效的原因及其对策

用矢量的观点分析了Zoutendijk可行方向法解非线性约束优化问题时可能失效的原因，并提供解决问题的方法。通过解两个线性规划问题得出可行方向的范围，由矢量合成得到可行方向。从算例看出，提供的方法是有效的，其收敛速度比罚函数法快。     

A bargaining set for roommate problems

Since stable matchings may not exist, we propose a weaker notion of stability based on the credibility of blocking pairs. We adopt the weak stability notion of Klijn and Massó (2003) for the marriage problem and we extend it to the roommate problem. We first show that although stable matchings may not exist, a weakly stable matching always exists in a roommate problem. Then, we adopt a solution concept based on the credibility of the deviations for the roommate problem: the bargaining set. We show that weak stability is not sufficient for a matching to be in the bargaining set. We generalize the coincidence result for marriage problems of Klijn and Massó (2003) between the bargaining set and the set of weakly stable and weakly efficient matchings to roommate problems. Finally, we prove that the bargaining set for roommate problems is always non-empty by making use of the coincidence result.     

外汇业务风险管理研究

在开展外汇业务的过程中会面临一系列风险,只有加强外汇业务风险管理工作,才能使其取得更好的成效。但部分企业在外汇业务风险管理方面还存在诸多不到位的方面,需要引起重视。论文对此进行了研究和探讨,在简要分析外汇业务风险管理重要性的基础上,重点分析了外汇业务风险管理存在的问题,最后就如何加强和改进外汇业务风险管理提出优化对策。     

Axiomatic approach to approximate solutions in multiobjective optimization

An axiomatic approach is introduced in order to study the approximate solution map of a vector optimization problem in the image space. We investigate the possibility to formulate an appropriate notion of approximate solutions that is compatible with von Neumann–Morgenstern utility theory. An impossibility result is proved in the sense that, whenever all of the axioms are satisfied, either the set of the approximate solutions is a subset of the exact solutions of the problem, or it coincides with the whole admissible set. Moreover, the geometry of the approximate solution map is studied in some special cases.      

Application of quantum computing in discrete portfolio optimization

This study proposes a novel and more efficient quantum algorithm for portfolio optimization using quantum combinatorial optimization (QCO) techniques. A recent construction developed in 2021 has sparked the field of financial portfolio optimization through the Quantum Walk Optimization Algorithm (QWOA). In this study, we investigated the complexity and efficiency of quantum optimization algorithms with a special interest in QWOA. The objective is to minimize investment risk by having a good combination of assets in the portfolio. We also focused on reducing the number of iterations while attaining a high-quality resolution through contraction of the solution space to ease computations. The concept of QWOA was extended by constructing a newly outperforming scheme known as the “Quantum Mix Optimization Algorithm (QMOA).” QMOA algorithm codes were provided for the implementation and simulation of numerical results. In addition, the efficiency of QMOA, which is better than the existing QCO algorithms, was discussed. For instance, the least QWOA number of computations required to execute the initial state equation was p > 2, whereas this value was p ≥ 2 in the proposed QMOA.