物流配送中心作业流程的统筹优化

针对配送中心作业流程的合理规划问题,对配送中心的作业时序进行分析,寻找每道工序的时差,运用统筹方法中的关键路线法寻找缩短工期的最优方案,建立线性规划模型,计算出最佳作业时序,实现配送中心内部作业优化问题,降低配送中心的运营成本。     

确定条件下企业产品生产计划的优化分析

通过建立企业产品结构优化的一般线性规划模型,进行求解并获得最佳的产品生产计划。然后通过对焊接材料企业的产品生产优化问题进行分析,建立了焊接材料企业的产品结构优化模型;并运用该模型对企业产品优化进行了实际评价与分析,为企业及时调整产品结构、提高企业生产管理和经营决策水平提供依据。     

考虑质量损失的烧结配料优化研究

在满足高炉炼铁对入炉烧结矿性能指标要求的基础上,从质量损失的角度研究烧结配料问题.首先,对收集到的敷据进行统计,采用SPSS软件对数据进行聚类分析,聚类产生几个分类中心.其次.将聚类产生的分类中心作为模型的规划方案,建立优化配料的线性规划模型;最后,根据某钢铁集团烧结厂实际生产数据,对优化模型进行计算验证.算例结果表明,优化模型在满足高炉炼铁对烧结矿产质量需求的前提下,实现了降低烧结矿成本的目的.     

马克思扩大再生产模型的多参数线性规划与解

本文针对马克思扩大再生产模型的具体结构,以马克思《资本论》中的举例作为背景素材,建立马克思两大部类扩大再生产的优化问题的多参数线性规划。通过运用两阶段单纯形法,获得了两部类间的比例取值在不同区间情形下,完整的、以参数表达的线性规划模型最优解。这些最优解能够替代任何一个数值型的马克思两大部类扩大再生产线性规划的解。本文还获得了线性规划模型有最优解的充分必要条件,进而给出最优解唯一性的必要条件。最后引用和借鉴《资本论》中的两个举例,对获得的最优解做了算例验证。     

锅炉的优化运行问题分析

本文着力研究了锅炉的优化运行问题,并给出了具体方案。通过建立的燃烧优化模型,控制相应调节量来实现电厂的燃烧优化。     

基于混合整数非线性规划的物流基地布局优化模型

物流基地布局问题是供应链网络设计中的重要问题。与传统物流设施选址问题不同,供应链网络的效益是使物资配送的总时间最短。为此,文章基于混合整数非线性规划理论,建立了一个物流基地布局优化模型。提出的模型不仅能用于物流基地布局优化方案的生成,而且能对物流基地布局评估指标进行量化,从而能为物流基地布局评估工作奠定基础。     

Matlab优化工具箱与大型公路工程项目的土方调配计算

本文利用线性规划方法建立解决大型工程项目土方调配的一般数学模型,进一步提出使用matlab优化工具箱解决复杂线性规划问题的方法。结合某大型公路项目实际,把土方调配问题描述为可供求解的数学形式,针对所求解的问题建立数学模型,通过对数学模型的研究,建立边界约束条件,编写matlab计算程序。调用优化工具箱linprog函数,解决大型工程项目复杂的土方调配问题,获得优化的调配方案。     

利用数学模型解决最佳天然肠衣搭配问题

本文针对天然肠衣搭配问题，以提高生产效率，原料利用最大化为原则，运用线性规划知识建立数学模型，利用lingo软件进行求解，从而解决天然肠衣搭配问题。首先，确定目标函数为搭配出成品的最优捆数。其次，根据原料限制，成品规格以及要求三列出约束条件。另外，根据要求四，规格对应原料剩余可降级使用，采用由规格三到规格一从下往上的搭配方案，从而将原料充分利用。最终本模型得出最大成品捆数为190捆，剩余规格一7根，并且此模型完全能够在30分钟内产生最佳搭配方案。     

用Flexsim求解整数线性规划问题

为了进一步开拓思路,探索物流仿真软件Flexsim在更深层次和更广范围的应用,基于一个简单的整数线性规划例题建立了相应的仿真模型,通过修改代码使该模型能够模拟例题中阐述的问题,最终利用实验器实现了对枚举法的模拟。仿真结果得出的最优方案与传统方法计算的结果一致。由此可知,当整数线性规划问题比较简单时,应用Flexsim建立对应的模型,利用实验器可以实现对该问题的求解。     

线性规划在多矿源优化配矿中的应用

文章对多矿源优化配矿问题进行了探讨,首先建立了多矿源数据库,此数据库主要采集工厂所采购的所有矿源数据,把工厂对矿源加工时对各元素的要求作为约束条件,把配好的矿源吨成本作为目标函数,建立了多矿源优化配矿的线性规划模型。然后在此基础上开发了一个单机运行的优化配矿软件。     

不平衡报价的现值分析

从承包商的角度出发，根据FIDIC合同条件下的合同价格及付款方式的特点，以及不平衡报价的基本原理和使用条件，利用资金时间价值理论，建立了以工程实际付款现值最大化为目标函数的线性规划模型，并配以具体的工程实例通过计算机求得不平衡报价的最优解。所建立的模型既考虑了施工中工程量的变化，又顾及到工程施工顺序的影响，且模型简单实用，对投标者参与工程竞标，增加盈利具有一定的指导意义。     

The Loading Optimization: A Novel Integer Linear Programming Model

ABSTRACT

This paper establishes a new integer linear programming model for container loading problem. This model can be used to calculate the optimal loading plan for each container. To solve the model, in this paper, the model problem is decomposed into two easy to solve sub-problems: auxiliary problem (AP) and transportation problem, and prove by solving the two sub-problems can quickly and efficiently to find the optimal solution of the model. Finally, an example is given to illustrate the solution process, which shows that the algorithm can give the optimal stowage scheme quickly and effectively.     

不平衡报价在工程量清单报价中的应用

介绍了不平衡报价的概念及不平衡报价的类型。并从承包商的角度出发,在清单计价条件下,建立了以工程实际付款现值最大化为目标函数的线性规划模型,并配以具体的工程实例求得不平衡报价的最优解。     

基于分层遗传算法的一类非线性规划问题的新解法

关于非线性规划的问题的诸多传统解法中都存在效率较低、容易达到局部最优、甚至找不到最优解的局限性。而基本遗传算法也常常由于本身算法的局限性,在搜索最优解的过程中易早熟,局部搜索能力弱,后期收敛过慢。源于这些缺陷,本论文提出使用分层遗传算法来求解一类非线性规划问题,并通过数值实验,结果表明基于分层遗传算法求解一类非线性规划问题是非常有效的。     

Optimal consumption under uncertainty,liquidity constraints,and bounded rationality

I study how boundedly rational agents can learn a “good” solution to an infinite horizon optimal consumption problem under uncertainty and liquidity constraints. Using an empirically plausible theory of learning I propose a class of adaptive learning algorithms that agents might use to choose a consumption rule. I show that the algorithm always has a globally asymptotically stable consumption rule, which is optimal. Additionally, I present extensions of the model to finite horizon settings, where agents have finite lives and life-cycle income patterns. This provides a simple and parsimonious model of consumption for large agent based models.     

矿石码头装卸工艺系统设备配置仿真优化

运用仿真优化方法对矿石码头装卸工艺系统设备配置问题进行了研究。首先,根据系统作业中存在的不确定性、随机性等活动因素,建立了装卸工艺系统的数学模型;其次,在满足系统作业要求的前提下最小化装卸工艺系统设备配置及运营费用,建立了装卸工艺系统的仿真优化模型,并运用仿真优化工具对建立的模型进行求解。     

Finding Bayesian Optimal Designs for Nonlinear Models: A Semidefinite Programming‐Based Approach

This paper uses semidefinite programming (SDP) to construct Bayesian optimal design for nonlinear regression models. The setup here extends the formulation of the optimal designs problem as an SDP problem from linear to nonlinear models. Gaussian quadrature formulas (GQF) are used to compute the expectation in the Bayesian design criterion, such as D‐, A‐ or E‐optimality. As an illustrative example, we demonstrate the approach using the power‐logistic model and compare results in the literature. Additionally, we investigate how the optimal design is impacted by different discretising schemes for the design space, different amounts of uncertainty in the parameter values, different choices of GQF and different prior distributions for the vector of model parameters, including normal priors with and without correlated components. Further applications to find Bayesian D‐optimal designs with two regressors for a logistic model and a two‐variable generalised linear model with a gamma distributed response are discussed, and some limitations of our approach are noted.     

战时导弹保障路径的随机规划优化模型

针对战时导弹保障路径规划这一组合优化问题,在分析导弹保障路径优化过程中的不确定性因素的基础上,以时间、可靠度、损耗为置信度,运用网络图及不确定机会约束理论构建了导弹保障路径优化的随机规划模型,并通过具体案例来模拟验证模型的合理性和有效性。     

Modeling social,economic, and health perspectives for optimal pandemic policy decision-making

While different control strategies in the early stages of the COVID-19 pandemic have helped decrease the number of infections, these strategies have had an adverse economic impact on businesses. Therefore, optimal timing and scale of closure and reopening strategies are required to prevent both different waves of the pandemic and the negative economic impact of control strategies. This paper proposes a novel multi-objective mixed-integer linear programming (MOMILP) formulation, which results in the optimal timing of closure and reopening of states and industries in each state to mitigate the economic and epidemiological impact of a pandemic. The three objectives being pursued include: (i) the epidemiological impact, (ii) the economic impact on the local businesses, and (iii) the economic impact on the trades between industries. The proposed model is implemented on a dataset that includes 11 states, the District of Columbia, and 19 industries in the US. The solved by augmented ε-constraint approach is used to solve the multi-objective model, and a final strategy is selected from the set of Pareto-optimal solutions based on the least cubic distance of the solution from the optimal value of each objective. The Pareto-optimal solutions suggest that for any control decision (state and industry closure or reopening), the economic impact and the epidemiological impact change in the opposite direction, and it is more effective to close most states while keeping the majority of industries open during the planning horizon.     

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。