一、一類組合投資問題的線性規(guī)劃解法（論文文獻(xiàn)綜述）
崔研[1]（2021）在《居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營管理及其優(yōu)化研究》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理老齡化問題是我國面臨的重大社會(huì)問題,而養(yǎng)老資源不足,更給家庭和社會(huì)帶來巨大的負(fù)擔(dān)與壓力。利用互聯(lián)網(wǎng)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)提供精準(zhǔn)化、全覆蓋、高效率的養(yǎng)老服務(wù)平臺(tái),緩解養(yǎng)老資源不足,并釋放寶貴的醫(yī)療資源是當(dāng)務(wù)之急。因此,本文聚焦居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營管理及其優(yōu)化研究,創(chuàng)新性地利用共享經(jīng)濟(jì)、雙邊匹配等理論對(duì)于居家養(yǎng)老共享服務(wù)及其平臺(tái)開展研究,并利用演化博弈理論對(duì)于居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)存在的合理性進(jìn)行驗(yàn)證。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,分別研究了創(chuàng)新型居家養(yǎng)共享老服務(wù)平臺(tái)和居家養(yǎng)老者的分類,也對(duì)于居家養(yǎng)老服務(wù)需求及其影響因素進(jìn)行了研究。為了理論論證居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的合理性,系統(tǒng)地分析了共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)的特征、結(jié)構(gòu)及模型后,通過科學(xué)地抽樣調(diào)查方法,對(duì)目標(biāo)地區(qū)的老年人口的現(xiàn)實(shí)情況進(jìn)行實(shí)證分析,切實(shí)地發(fā)現(xiàn)在養(yǎng)老過程中存在的現(xiàn)實(shí)問題。接著,運(yùn)用演化博弈理論和雙邊匹配理論論證了養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的演化發(fā)展機(jī)制及定價(jià)管理機(jī)制。模型分析結(jié)果顯示:居家養(yǎng)老者、居家養(yǎng)老服務(wù)提供者都需要一個(gè)居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)來提高供需信息的共享以及稀缺服務(wù)資源的共享;同時(shí),合理地制定定價(jià)策略能夠?qū)崿F(xiàn)養(yǎng)老供需匹配的良性發(fā)展。其次,居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營管理過程中,具備專業(yè)素質(zhì)的服務(wù)提供者的數(shù)量較少。居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)為了提高居家養(yǎng)老服務(wù)提供者效率,居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)需要提高其運(yùn)營效率,尤其是要進(jìn)行相關(guān)的路徑規(guī)劃。該研究中,居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)提供者的最優(yōu)服務(wù)路徑的規(guī)劃具有普適性,適合于任何城市的居家養(yǎng)老服務(wù)。為了驗(yàn)證該路徑規(guī)劃的正確性及有效性,本文以唐山市居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)行為例,對(duì)于唐山市居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)提供者的最優(yōu)服務(wù)路徑的規(guī)劃進(jìn)行了實(shí)證研究,并構(gòu)建不確定條件下的魯棒優(yōu)化模型進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)證結(jié)果顯示:本文所提出的居家養(yǎng)老服務(wù)提供者的路徑規(guī)劃方案具有較強(qiáng)的魯棒性。再次,為保證居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)行具有可持續(xù)性,居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)定價(jià)與收費(fèi)問題非常重要。本文以雙邊市場(chǎng)平臺(tái)以及交叉網(wǎng)絡(luò)外部性的概念理論為基礎(chǔ),構(gòu)建了相關(guān)雙邊博弈模型,并分析了居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的最優(yōu)定價(jià)、最優(yōu)用戶數(shù)量以及平臺(tái)收益,從三方策略選擇中探討最優(yōu)服務(wù)定價(jià)管理策略。通過數(shù)值案例分析后,總結(jié)了人員轉(zhuǎn)移比例、交叉網(wǎng)絡(luò)外部性關(guān)鍵參數(shù)的響應(yīng)性,從多個(gè)方面為居家養(yǎng)老共享平臺(tái)的運(yùn)營提供支持,探究實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的平穩(wěn)發(fā)展的實(shí)現(xiàn)途徑。最后,本文研究共享模式的養(yǎng)老支付保障問題,以河北省老年群體的問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,研究影響居家養(yǎng)老者的養(yǎng)老服務(wù)支付能力的因素。在支付保障分析中,將年齡、性別、居住地區(qū)和配偶情況等18項(xiàng)變量作為研究要點(diǎn),對(duì)秦皇島市老年群體展開抽樣問卷調(diào)查。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了共享居家養(yǎng)老的二元Logistic模型,對(duì)養(yǎng)老支付保障變量的影響要素進(jìn)行回歸分析,進(jìn)而歸納影響?zhàn)B老支付保障的關(guān)鍵因素。使本文構(gòu)建了有支付保障、安全高效的居家養(yǎng)老服務(wù)系統(tǒng),為改善養(yǎng)老服務(wù)質(zhì)量與提高居家養(yǎng)老者的生活水平提供了支持。
鄭曉東[2]（2020）在《含高比例可再生能源多區(qū)域電力系統(tǒng)的魯棒調(diào)度》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理日前發(fā)輸電計(jì)劃優(yōu)化是電力系統(tǒng)調(diào)度運(yùn)行長(zhǎng)期以來的關(guān)鍵問題。無論在傳統(tǒng)的一體化模式還是市場(chǎng)化模式之下,優(yōu)化的調(diào)度計(jì)劃都能夠?yàn)橄到y(tǒng)節(jié)約大量的運(yùn)行成本。相比單區(qū)域系統(tǒng)的調(diào)度,多區(qū)域系統(tǒng)的問題因其具有更大的規(guī)模、更復(fù)雜的約束、更嚴(yán)格的決策模式限制,而更具有挑戰(zhàn)性。伴隨著我國的電力市場(chǎng)化改革,研究多區(qū)域電力系統(tǒng)的省區(qū)間電力交換計(jì)劃優(yōu)化問題在當(dāng)前顯得更為關(guān)鍵。另一方面,風(fēng)電、光伏等間歇性可再生能源發(fā)電在近十年來獲得了快速的發(fā)展,但其隨機(jī)性和波動(dòng)性給電力系統(tǒng)的調(diào)度運(yùn)行帶來了很大挑戰(zhàn)。如何在保證消納可再生能源發(fā)電的基礎(chǔ)上,提高系統(tǒng)運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性和可靠性,是當(dāng)前十分重要的研究課題。本文重點(diǎn)研究含高比例可再生能源的多區(qū)域電力系統(tǒng)的日前調(diào)度問題,主要研究?jī)?nèi)容及取得的研究成果概述如下:首先,基于兩層協(xié)調(diào)模式和新型魯棒不確定集,提出了多區(qū)域電力系統(tǒng)的魯棒機(jī)組組合模型。利用各區(qū)域凈負(fù)荷的方差,構(gòu)造用于描述多區(qū)域系統(tǒng)總體不確定性的不確定集,并證明了該不確定集能夠提供比傳統(tǒng)預(yù)算集合更精確的概率置信度。為了用非集中式的的方法求解該模型,構(gòu)建了上層的魯棒凸優(yōu)化模型,用于確定聯(lián)絡(luò)線功率計(jì)劃和每個(gè)區(qū)域的發(fā)電區(qū)間。借助由發(fā)電區(qū)間指定的不確定性需求,每個(gè)區(qū)域系統(tǒng)的調(diào)度機(jī)構(gòu)可以獨(dú)立求解解耦的魯棒機(jī)組組合問題。提出了改進(jìn)的外逼近算法求解兩階段魯棒優(yōu)化中出現(xiàn)的雙線性規(guī)劃問題,該算法可以獲得更高質(zhì)量的解。通過兩區(qū)域系統(tǒng)的仿真計(jì)算驗(yàn)證了新型不確定集的有效性,并驗(yàn)證了所提的兩層協(xié)調(diào)方法能夠在非集中式?jīng)Q策框架下得到經(jīng)濟(jì)的機(jī)組組合方案。其次,為了考慮風(fēng)電隨機(jī)量的時(shí)空關(guān)聯(lián)性,克服傳統(tǒng)魯棒優(yōu)化的保守性問題,研究了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和基于兩階段分布魯棒優(yōu)化的機(jī)組組合模型。假設(shè)風(fēng)電概率分布的期望、協(xié)方差信息可以借助統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法,從歷史數(shù)據(jù)中估計(jì)得到,然后用隨機(jī)量的這些矩信息構(gòu)建了概率分布的模糊集。提出了含一階、二階矩約束的兩階段分布魯棒機(jī)組組合模型,并將模型轉(zhuǎn)化成了確定性的混合整數(shù)半正定規(guī)劃問題。提出了一個(gè)兩步驟的求解算法,即先用割平面算法求解松弛的混合整數(shù)半正定規(guī)劃,然后通過可行性檢查和頂點(diǎn)生成法,不斷收緊松弛的混合整數(shù)半正定規(guī)劃。同時(shí),還提出了使用半正定松弛獲得可行性檢查的雙凸規(guī)劃問題的下界。實(shí)驗(yàn)表明所提的模型能夠在不調(diào)節(jié)任何參數(shù)的情況下,獲得比確定性模型和兩階段魯棒機(jī)組組合模型更好的經(jīng)濟(jì)性和可靠性。再次,提出了基于值函數(shù)的多區(qū)域機(jī)組組合問題分解協(xié)調(diào)算法,避免了使用基于拉格朗日函數(shù)的分解算法時(shí)存在收斂性和次優(yōu)性的問題。算法要求每個(gè)區(qū)域通過有限計(jì)算生成一個(gè)由聯(lián)絡(luò)線功率交換計(jì)劃的仿射組合表示的機(jī)組組合最優(yōu)值函數(shù)。然后,多區(qū)域系統(tǒng)的協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)利用每個(gè)區(qū)域的值函數(shù)確定最優(yōu)的聯(lián)絡(luò)線功率?？紤]到區(qū)域間的聯(lián)合調(diào)度將使每個(gè)區(qū)域偏離原有的發(fā)電成本,本文還研究了基于值函數(shù)和合作博弈Shapley值的收益分配方案。在兩區(qū)域和三區(qū)域系統(tǒng)對(duì)所提的求解算法進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證了值函數(shù)方法對(duì)求解非集中式多區(qū)域機(jī)組組合問題的有效性。同時(shí),將所提的區(qū)域間收益分配方案和基于傳統(tǒng)節(jié)點(diǎn)邊際電價(jià)的方案進(jìn)行對(duì)比。最后,為解決南方異步互聯(lián)系統(tǒng)的日前發(fā)輸電計(jì)劃優(yōu)化問題,提出了協(xié)調(diào)送受端的兩階段優(yōu)化模型。模型的第一階段以最小化受端系統(tǒng)凈負(fù)荷方差為目標(biāo),生成可緩解受端系統(tǒng)調(diào)峰壓力的跨區(qū)域輸電計(jì)劃;第二階段以最小化輸電網(wǎng)損為目標(biāo),將輸電計(jì)劃分配至各回高壓直流輸電線路,并協(xié)調(diào)配合送端的直調(diào)電廠發(fā)電、網(wǎng)省交流通道等。模型考慮了高壓直流輸電功率的離散特征,使得功率曲線切實(shí)可行。為了描述直流輸電系統(tǒng)的損耗,采用歷史數(shù)據(jù)擬合二次網(wǎng)損函數(shù)。最后,利用電力公司的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試,并與實(shí)際計(jì)劃對(duì)比,證明模型能夠生成優(yōu)化且可行的日前發(fā)輸電計(jì)劃。
繆金丹[3]（2020）在《考慮氣象因素和資源限制的戶外作業(yè)項(xiàng)目調(diào)度研究》文中研究說明合理的項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃可以降低項(xiàng)目成本,減小項(xiàng)目工期?，F(xiàn)實(shí)中常見的戶外作業(yè)項(xiàng)目易受天氣影響,且項(xiàng)目資源供應(yīng)限制較多。因此,制定合理的戶外項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃具有挑戰(zhàn)性。本文依據(jù)風(fēng)電設(shè)備制造企業(yè)的實(shí)際需求,本文圍繞風(fēng)電場(chǎng)的建設(shè)和檢修過程,拓展研究了考慮氣象因素和資源限制的戶外作業(yè)項(xiàng)目調(diào)度問題,針對(duì)不同的項(xiàng)目?jī)?nèi)容、階段和目標(biāo)構(gòu)建并求解了不同的調(diào)度優(yōu)化模型。首先,本文基于氣象因素和資源限制,研究了帶有時(shí)間約束的多項(xiàng)目聯(lián)合調(diào)度問題,目標(biāo)是最小化項(xiàng)目資源成本和生產(chǎn)損失。根據(jù)資源、時(shí)間等約束條件構(gòu)建了混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,并使用主目標(biāo)法實(shí)現(xiàn)了項(xiàng)目資源成本和生產(chǎn)損失的雙目標(biāo)優(yōu)化。風(fēng)電場(chǎng)檢修項(xiàng)目調(diào)度的案例結(jié)果表明,和傳統(tǒng)的定期項(xiàng)目計(jì)劃相比,本文提出的方法所產(chǎn)生的項(xiàng)目成本和生產(chǎn)損失,分別降低了約30%和20%。在本文第二部分研究?jī)?nèi)容中,進(jìn)一步考慮了任務(wù)工時(shí)的不確定性,構(gòu)建了任務(wù)工時(shí)的時(shí)變概率分布,建立了戶外作業(yè)項(xiàng)目的隨機(jī)調(diào)度優(yōu)化模型。此外,提出了基于公共隨機(jī)數(shù)和假設(shè)檢驗(yàn)的貫序仿真方法,提高了基于分布估計(jì)算法的尋優(yōu)性能。隨后,采用PSPLIB數(shù)據(jù)集中的J120案例庫和實(shí)際風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)項(xiàng)目案例驗(yàn)證了算法的有效性。最后,本文考慮了氣象因素和資源供應(yīng)變化給項(xiàng)目的執(zhí)行過程帶來的不確定性影響,設(shè)計(jì)了有效的反應(yīng)式項(xiàng)目調(diào)度策略?；诟蓴_管理構(gòu)建了多模式的調(diào)度模型,提出了多種計(jì)劃調(diào)整策略,并通過禁忌搜索算法進(jìn)行項(xiàng)目執(zhí)行周期內(nèi)的滾動(dòng)優(yōu)化。PSPLIB數(shù)據(jù)集中的MM100案例庫和風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)項(xiàng)目調(diào)度的實(shí)際案例結(jié)果表明,本文提出的反應(yīng)式調(diào)度策略有效降低了項(xiàng)目完工時(shí)的累計(jì)綜合擾動(dòng)費(fèi)用。綜上所述,本文從實(shí)際項(xiàng)目出發(fā),分析氣象變化并定義了任務(wù)工時(shí)的計(jì)算方式,構(gòu)建了多項(xiàng)目調(diào)度問題的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型,合理分配仿真資源提高了仿真優(yōu)化的尋優(yōu)效率和質(zhì)量,并將干擾管理思想應(yīng)用于反應(yīng)式調(diào)度。部分研究成果已在企業(yè)的實(shí)際管理中應(yīng)用,并取得了一定的實(shí)際價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。
許傳博[4]（2020）在《計(jì)及不確定性與協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合優(yōu)化研究》文中研究表明微電網(wǎng)是未來分布式能源的重要載體,其作為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的重要組成部分,在城市區(qū)域、海島及偏遠(yuǎn)地區(qū)均有廣泛的應(yīng)用前景。與此同時(shí),微電網(wǎng)的建設(shè)隸屬于新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的范疇,其投資建設(shè)將助力我國經(jīng)濟(jì)培育新增長(zhǎng)點(diǎn)、形成新動(dòng)能。本文以微電網(wǎng)項(xiàng)目為主體,從能源電力企業(yè)角度對(duì)其投資組合優(yōu)化問題展開了研究。在對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度評(píng)估的基礎(chǔ)上,由淺入深地構(gòu)建了靜態(tài)、動(dòng)態(tài)、多階段動(dòng)態(tài)三種情景下的微電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合優(yōu)化模型。針對(duì)不同模型的特點(diǎn),分別引入分枝定界算法、改進(jìn)差分進(jìn)化算法、多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行求解,從而探索了能源電力企業(yè)在各種情景下的微電網(wǎng)項(xiàng)目最優(yōu)投資組合策略。首先,論文梳理了微電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合優(yōu)化的研究背景及意義,開展了對(duì)國內(nèi)外微電網(wǎng)項(xiàng)目和項(xiàng)目投資組合優(yōu)化問題及其方法的研究綜述,并概述了項(xiàng)目組合管理、項(xiàng)目投資組合優(yōu)化、項(xiàng)目評(píng)估模型及方法、組合優(yōu)化模型及方法、不確定性等相關(guān)基礎(chǔ)理論與方法,為后續(xù)的研究奠定了理論基礎(chǔ)和研究范圍。然后,論文研究了計(jì)及雙重不確定性的微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度評(píng)估問題。在對(duì)中國大型能源電力企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提煉出綠色發(fā)展戰(zhàn)略、效益導(dǎo)向戰(zhàn)略、科技創(chuàng)新戰(zhàn)略及和諧發(fā)展戰(zhàn)略這四大重點(diǎn)戰(zhàn)略目標(biāo);結(jié)合文獻(xiàn)綜述對(duì)戰(zhàn)略目標(biāo)進(jìn)行分解,建立起一套完備的微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)評(píng)估指標(biāo)體系;針對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目中多種不確定性因素的影響,采用云模型來描述微電網(wǎng)項(xiàng)目的模糊-隨機(jī)雙重不確定性;提出云層次分析法和基于K-means算法改進(jìn)的云PROMETHEE-II算法進(jìn)行微電網(wǎng)項(xiàng)目的戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度計(jì)算。該部分研究可為能源電力企業(yè)的微電網(wǎng)項(xiàng)目的初步篩選提供理論依據(jù)。其次,論文研究了計(jì)及不確定性和協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化問題。對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目的協(xié)同因素進(jìn)行識(shí)別,針對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目間可能存在的電力交易提出了新的運(yùn)營協(xié)同因素;基于現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)項(xiàng)目間協(xié)同性刻畫不充分的缺陷,采用云Choquet積分結(jié)合模糊測(cè)度對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目協(xié)同性進(jìn)行量化;考慮到非線性問題求解的復(fù)雜性,對(duì)構(gòu)建的不確定0-1非線性規(guī)劃模型采用MCPPSP-GW模型進(jìn)行等價(jià)線性化處理,轉(zhuǎn)化為不確定0-1線性規(guī)劃模型;采用精確算法中的分支定界法對(duì)不確定0-1線性規(guī)劃模型進(jìn)行求解。該部分研究可為能源電力企業(yè)在現(xiàn)有微電網(wǎng)項(xiàng)目無調(diào)整的單決策時(shí)點(diǎn)情景下提供投資組合決策依據(jù)。再次,論文研究了計(jì)及不確定性和協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化問題。引入動(dòng)態(tài)的概念來考慮現(xiàn)有微電網(wǎng)項(xiàng)目的調(diào)整,包括升級(jí)、維持以及放棄動(dòng)作;在考慮微電網(wǎng)項(xiàng)目的機(jī)會(huì)成本與沉沒成本的基礎(chǔ)上,以總凈現(xiàn)值最大化為目標(biāo),構(gòu)建微電網(wǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)投資組合不確定性0-1非線性規(guī)劃模型;采用云模型的去不確定性公式將其轉(zhuǎn)化為確定性0-1非線性規(guī)劃模型;針對(duì)差分進(jìn)化算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷,提出了增加自適應(yīng)算子和結(jié)合粒子群算法的一種改進(jìn)差分進(jìn)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解。該部分研究可為能源電力企業(yè)在現(xiàn)有微電網(wǎng)項(xiàng)目有調(diào)整的單決策時(shí)點(diǎn)情景下提供投資組合決策依據(jù)。最后,論文研究了計(jì)及不確定性和協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目多階段動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化問題。引入多階段的概念來考慮企業(yè)在一個(gè)規(guī)劃期內(nèi)的連續(xù)動(dòng)態(tài)投資組合問題;基于發(fā)電成本與項(xiàng)目電價(jià)的不確定性,采用實(shí)物期權(quán)法確定每個(gè)新微電網(wǎng)項(xiàng)目的最佳投資時(shí)機(jī);考慮到多階段的時(shí)序決策問題,將微電網(wǎng)項(xiàng)目多階段動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化問題建模為馬爾可夫決策過程,并對(duì)相應(yīng)的狀態(tài)、動(dòng)作和獎(jiǎng)勵(lì)進(jìn)行定義;將每個(gè)微電網(wǎng)視為一個(gè)智能體,提出隨機(jī)博弈理論與強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法相結(jié)合的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法,對(duì)微電網(wǎng)項(xiàng)目多階段動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化問題進(jìn)行求解。該部分研究可為能源電力企業(yè)在現(xiàn)有微電網(wǎng)項(xiàng)目有調(diào)整的連續(xù)多決策時(shí)點(diǎn)情景下提供投資組合決策依據(jù)。
初桂青[5]（2020）在《邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式研究》文中認(rèn)為隨著藥品安全問題層出不窮,醫(yī)藥冷鏈物流越來越受到人們的重視,這為邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流的發(fā)展帶來了新契機(jī)。但目前邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流企業(yè)存在的體量小、發(fā)展水平低、設(shè)施設(shè)備落后及物流高等問題。為了改善上述問題,本文將根據(jù)共同配送模式在實(shí)際中的應(yīng)用,研究適合邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流企業(yè)共同配送的模式、企業(yè)參與聯(lián)盟的條件及共同配送模式下成本分?jǐn)偤屠娣峙鋯栴}。本文首先參考了相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)醫(yī)藥冷鏈物流共同配送的研究,對(duì)醫(yī)藥冷鏈物流及共同配送的相關(guān)理論進(jìn)行了回顧,結(jié)合目前邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題,分析了其實(shí)施共同配送的必要性在此基礎(chǔ)上,選取適當(dāng)共同配送模式,并進(jìn)行共同配送模式組建條件的分析、信息平臺(tái)及實(shí)施步驟的設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上對(duì)共同配送聯(lián)盟成本分?jǐn)偤屠娣峙錂C(jī)制的設(shè)計(jì),并分析了共同配送的成本構(gòu)成、主要利益進(jìn)行及影響利益分配的因素,說明合理分配成本及利益的重要性,提出成本分?jǐn)偤屠娣峙涞脑瓌t,并指出組建聯(lián)盟的關(guān)鍵是如何在聯(lián)盟中追求利益最大化,從而把成本分?jǐn)偤屠娣峙鋯栴}轉(zhuǎn)化為多方博弈的問題,建立成本分?jǐn)偤屠娣峙淠Ｐ?并采用Nash談判法和考慮影響因子的Raiffa解法求解模型。最后選取符合組建條件的邢臺(tái)市三家具有冷鏈藥品配送業(yè)務(wù)的醫(yī)藥企業(yè),進(jìn)行模式設(shè)計(jì)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)的組成,并分析促成其穩(wěn)定實(shí)施的條件,從而計(jì)算共同配送聯(lián)盟各參與方的成本分?jǐn)偤屠娣峙漕~,驗(yàn)證本文模式的有效性,并為邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送聯(lián)盟的成功組建提出幾點(diǎn)建議。
李春泉[6]（2019）在《不確定系統(tǒng)中的多目標(biāo)規(guī)劃模型及其應(yīng)用》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理多目標(biāo)規(guī)劃問題在政治、經(jīng)濟(jì)、軍事以及日常生活中普遍存在并且處于非常重要的地位。多目標(biāo)規(guī)劃已被廣泛地應(yīng)用于金融投資、資產(chǎn)負(fù)債管理、工程設(shè)計(jì)、交通運(yùn)輸、環(huán)境保護(hù)、軍事科學(xué)及國家安全等重大決策領(lǐng)域。由于現(xiàn)實(shí)的復(fù)雜系統(tǒng)往往含有不確定性,關(guān)于不確定環(huán)境下的多目標(biāo)規(guī)劃模型及其算法研究成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)課題。本文分別利用區(qū)間數(shù)、區(qū)間型三角模糊數(shù)、區(qū)間型隨機(jī)變量、直覺模糊隨機(jī)變量描述不確定系統(tǒng)中的不確定性信息,研究不確定系統(tǒng)中的多目標(biāo)規(guī)劃模型及其算法,并且探討多目標(biāo)規(guī)劃在證券投資組合選擇及保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。本文的主要工作與成果具體有以下幾個(gè)方面:（1）基于區(qū)間型三角模糊數(shù)的多目標(biāo)線性規(guī)劃模型。建立基于區(qū)間型三角模糊數(shù)的多目標(biāo)線性規(guī)劃模型,其中目標(biāo)函數(shù)和約束條件中的系數(shù)都是區(qū)間型三角模糊數(shù)。通過引入?yún)^(qū)間型三角模糊數(shù)的截集,借助用于比較兩個(gè)三角模糊數(shù)大小關(guān)系的占優(yōu)可能性準(zhǔn)則,給出了該模型的一種有效求解算法。首先,對(duì)于給定的截集水平值,該模型轉(zhuǎn)化為使多目標(biāo)規(guī)劃模型中的每一個(gè)目標(biāo)函數(shù)的隸屬度之和達(dá)最大,其中,隸屬度由基于個(gè)體目標(biāo)最優(yōu)解的偏離度確定,約束條件由占優(yōu)可能性準(zhǔn)則轉(zhuǎn)化為經(jīng)典不等式。然后,對(duì)等價(jià)的線性規(guī)劃模型利用Matlab軟件求最優(yōu)解。最后,通過與現(xiàn)有的方法比較,利用若干實(shí)例驗(yàn)證該算法的有效性和最優(yōu)解的穩(wěn)定性。（2）基于區(qū)間型隨機(jī)變量的投資組合優(yōu)化模型及其實(shí)證分析。給出一種基于區(qū)間型隨機(jī)變量的投資組合選擇模型。首先,用區(qū)間數(shù)來描述資產(chǎn)的歷史平均收益率,用區(qū)間型隨機(jī)變量描述資產(chǎn)的收益率,通過概率測(cè)度理論定義資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn),建立了使投資總收益達(dá)最大、總風(fēng)險(xiǎn)最小化的模糊隨機(jī)投資組合模型。其次,引入風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的概率水平,給出了該模型的一種有效算法,同時(shí)通過區(qū)間序方法給出了模型的Pareto最優(yōu)解存在的充分條件。若資產(chǎn)的歷史平均收益率構(gòu)成的集合在序關(guān)系下構(gòu)成全序集,則可得模型的一個(gè)Pareto最優(yōu)解。最后,利用實(shí)例驗(yàn)證該模型的有效性及其解的魯棒性。（3）基于區(qū)間數(shù)的雙目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型。首先在給定的收益水平和風(fēng)險(xiǎn)水平下,建立使期望收益達(dá)最大且投資風(fēng)險(xiǎn)達(dá)最小的雙目標(biāo)投資組合優(yōu)化模型,其中資產(chǎn)的平均收益率和風(fēng)險(xiǎn)用區(qū)間數(shù)來描述。然后,利用區(qū)間序方法將該雙目標(biāo)規(guī)劃模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型,利用Matlab軟件求解得到模糊不確定環(huán)境下的投資組合最優(yōu)解。最后,通過市場(chǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)值實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該模型和算法的有效性。（4）直覺模糊隨機(jī)規(guī)劃在保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用。首先給出了直覺模糊隨機(jī)變量的數(shù)量值期望算子,研究了直覺模糊隨機(jī)變量的相關(guān)性質(zhì)。其次,將個(gè)人索賠金額描述為直覺模糊隨機(jī)變量,將索賠戶數(shù)看作服從泊松分布,給出了基于直覺模糊隨機(jī)個(gè)體索賠額的保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)模型。然后,基于零初始投資和任意初始投資金額,討論了保險(xiǎn)公司最終破產(chǎn)的平均機(jī)會(huì)。特別地,當(dāng)個(gè)體索賠額視作服從指數(shù)分布的直覺模糊隨機(jī)變量時(shí),本文分別給出了在零初始余額和任意初始余額情況下的公司最終破產(chǎn)平均機(jī)會(huì)的表達(dá)式。最后,通過算例驗(yàn)證該模型的有效性。
王建建,何楓,吳子軒,陳麗莉[7]（2018）在《改進(jìn)區(qū)間可接受度的證券投資組合區(qū)間二次規(guī)劃模型》文中進(jìn)行了進(jìn)一步梳理本文首先基于Markowitz的經(jīng)典均值方差模型,針對(duì)不確定環(huán)境下的投資組合問題,把證券的收益率、風(fēng)險(xiǎn)損失率和流動(dòng)性用區(qū)間數(shù)描述,建立了一種新的含交易成本的證券投資組合區(qū)間二次規(guī)劃模型。其次,為求解該模型,提出了改進(jìn)的區(qū)間可接受度確定性轉(zhuǎn)換方法,通過引入優(yōu)化水平α與可接受水平η將不確定二次規(guī)劃轉(zhuǎn)化為確定型規(guī)劃。最后,通過數(shù)值實(shí)驗(yàn)將提出的方法與傳統(tǒng)方法進(jìn)行比較,結(jié)果表明本文所提出的方法與模型具有相對(duì)較好的可行性與實(shí)用性。
張英英[8]（2017）在《考慮再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化研究》文中研究表明基于模塊化產(chǎn)品平臺(tái)的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)以較低成本滿足多樣化的市場(chǎng)需求。優(yōu)化方法與技術(shù)廣泛應(yīng)用于產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與開發(fā)過程中。隨著環(huán)境問題日漸嚴(yán)重,相關(guān)法律的出臺(tái),企業(yè)開始向顧客提供再制造產(chǎn)品。考慮再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)在滿足客戶個(gè)性化需求同時(shí),可降低產(chǎn)品拆卸和再制造的難度。本文基于雙層優(yōu)化方法對(duì)考慮再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)中的主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題進(jìn)行研究,主要內(nèi)容如下:（1）綜述了相關(guān)文獻(xiàn),包括產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與開發(fā)中的優(yōu)化問題,面向再制造及升級(jí)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)問題,閉環(huán)供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)優(yōu)化問題及其競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)調(diào)問題,雙層規(guī)劃基本理論及求解算法。（2）通過對(duì)產(chǎn)品（族）主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化設(shè)計(jì)的相關(guān)文獻(xiàn)梳理和分析,建立了產(chǎn)品族設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化的決策鏈框架。（3）在產(chǎn)品設(shè)計(jì)階段,針對(duì)考慮再制造的產(chǎn)品族配置設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題,建立了以產(chǎn)品族配置為主,再制造企業(yè)選擇決策為從的0-1整數(shù)非線性規(guī)劃模型,并開發(fā)相應(yīng)的雙層嵌套遺傳算法求解,以一個(gè)簡(jiǎn)化的智能手機(jī)產(chǎn)品族為例,將主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化方法所得到的方案與兩階段方法和集成優(yōu)化方法的結(jié)果進(jìn)行比較。（4）針對(duì)面向再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與閉環(huán)供應(yīng)鏈配置主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題,建立了以考慮再制造產(chǎn)品族配置為主,相應(yīng)的閉環(huán)供應(yīng)鏈配置為從的非線性雙層規(guī)劃模型。模型上層以制造商利潤(rùn)和環(huán)境影響節(jié)約的綜合指標(biāo)最大化為目標(biāo),下層則分別以供應(yīng)商總利潤(rùn)和再制造分包商總利潤(rùn)最大化為目標(biāo)。開發(fā)了雙層嵌套遺傳算法,以智能冰箱產(chǎn)品族為例,分別將計(jì)算結(jié)果與制造商利潤(rùn)最大化、環(huán)境影響節(jié)約最大化、兩階段法所得到的優(yōu)化方案比較分析,并對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行了敏感性分析。（5）針對(duì)產(chǎn)品族配置設(shè)計(jì)與考慮升級(jí)的再制造決策主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題,建立了以產(chǎn)品族配置為主,考慮升級(jí)的再制造決策為從的非線性雙層規(guī)劃模型,開發(fā)雙層嵌套遺傳算法對(duì)其求解,應(yīng)用于臺(tái)式電腦產(chǎn)品族案例中,將所得的結(jié)果與兩階段方法進(jìn)行比較。
鄒小明,謝凡榮,賈仁安,魏國芬[9]（2010）在《一類線性規(guī)劃問題的快速解法》文中提出研究了在組合投資和多屬性決策指標(biāo)權(quán)重確定中有著重要應(yīng)用的一類線性規(guī)劃問題,得到了該類線性規(guī)劃問題有可行解的充要條件,以及在有可行解的情況下尋求最優(yōu)解的快速解法.
費(fèi)威[10]（2010）在《最小調(diào)整法的改進(jìn)及其在經(jīng)濟(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用》文中提出經(jīng)濟(jì)優(yōu)化方法作為優(yōu)化分析的重要方法,在數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中從不同的側(cè)面豐富和發(fā)展了經(jīng)濟(jì)問題的計(jì)算方法和實(shí)踐。經(jīng)濟(jì)優(yōu)化理論也可以叫做經(jīng)濟(jì)運(yùn)籌學(xué),作為交叉性學(xué)科,它又為數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)提供建立模型和分析求解問題的理論方法。在經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的現(xiàn)代生活中,對(duì)于每個(gè)經(jīng)濟(jì)個(gè)體,大到國家小至個(gè)人,無時(shí)無刻不在尋找和利用各種方法、技術(shù)等實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的最優(yōu)化,因此經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題關(guān)系到每個(gè)經(jīng)濟(jì)個(gè)體,也是每個(gè)經(jīng)濟(jì)個(gè)體所關(guān)注的焦點(diǎn)。在現(xiàn)代工業(yè)、農(nóng)業(yè)、商業(yè)及國防建設(shè)等領(lǐng)域中,有許許多多追求效益最大化、成本最小化等一類經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題,他們都與運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題及其相關(guān)問題有密切聯(lián)系。如何實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸最優(yōu),指派最優(yōu),“旅行”路線最優(yōu)往往涉及的因素很多,如費(fèi)用、時(shí)間、資源、運(yùn)輸線路、技術(shù)條件等等,這些因素大多相互關(guān)聯(lián)、相互制約,同時(shí)在不同的環(huán)境和要求下,與運(yùn)輸、指派、旅行商問題等構(gòu)成各種不同的相關(guān)擴(kuò)展問題。由于各種擴(kuò)展的運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題等都有其各自的特殊性,并鑒于算法效率的重要性,一般對(duì)運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題及其相關(guān)擴(kuò)展經(jīng)濟(jì)問題需要建立不同的算法,這樣無形當(dāng)中,給實(shí)際應(yīng)用的人們帶來一定困難。為了能夠更靈活快速地解決這樣幾類問題,我們注意到經(jīng)濟(jì)優(yōu)化中這三類問題的聯(lián)系,在前人研究基礎(chǔ)上,系統(tǒng)地總結(jié)歸納了求解這些問題及其相關(guān)擴(kuò)展問題的通用性算法——最小調(diào)整法。最小調(diào)整法是以求最短路的經(jīng)典算法—Dijkstra算法為實(shí)現(xiàn)途徑,給出的一種多項(xiàng)式算法。最小調(diào)整法的初始形式是求解指派問題的標(biāo)號(hào)算法,然后通過求解運(yùn)輸問題的實(shí)踐,逐漸演進(jìn)為成熟的最小調(diào)整法。文章對(duì)其基本思想、實(shí)施過程及其有效性證明和復(fù)雜性分析等均做了完整闡述。全文正是以介紹該算法為主線,并將其靈活改進(jìn)應(yīng)用于運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題及其相關(guān)的經(jīng)濟(jì)擴(kuò)展問題,體現(xiàn)了算法的通用性、實(shí)用性和簡(jiǎn)單可行性。本文共由三部分構(gòu)成。第一部分是由第1章、第2章構(gòu)成,闡明了文章選題的背景及意義,并給出了相關(guān)文獻(xiàn)的評(píng)論性綜述。第二部分由第3章構(gòu)成,主要是對(duì)最小調(diào)整法基本思想及實(shí)施過程、實(shí)現(xiàn)途徑、初始形式和演進(jìn)過程等進(jìn)行詳細(xì)論述。第三部分由第4章、第5章、第6章構(gòu)成,是對(duì)最小調(diào)整法應(yīng)用于運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題這三大經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題及其相關(guān)擴(kuò)展問題的論述。本文共七章,主要內(nèi)容如下：第1章緒論。首先對(duì)文章研究的背景及意義進(jìn)行了說明,并對(duì)所要研究的問題及其模型進(jìn)行了介紹。由于本文是一篇介紹經(jīng)濟(jì)優(yōu)化算法及其應(yīng)用的文章,所以對(duì)有關(guān)算法體系及算法有效性的內(nèi)容進(jìn)行了概述和說明,以便對(duì)算法的優(yōu)劣性有一個(gè)總體的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。最后,對(duì)本文的寫作思路和方法、結(jié)構(gòu)內(nèi)容做了一個(gè)整體的概括,并給出了文章的總體框架。第2章相關(guān)文獻(xiàn)綜述。在占有大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,按照運(yùn)輸問題、指派問題、旅行商問題的順序進(jìn)行文獻(xiàn)分類綜述,在綜述的同時(shí)進(jìn)行評(píng)論。首先對(duì)于運(yùn)輸問題的文獻(xiàn)綜述部分：國外文獻(xiàn)綜述主要側(cè)重于運(yùn)輸問題算法的研究；國內(nèi)文獻(xiàn)從不同角度進(jìn)行分類綜述,即從算法角度、從目標(biāo)函數(shù)角度和從約束函數(shù)角度對(duì)運(yùn)輸問題文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)論性綜述,并對(duì)運(yùn)輸問題的文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)評(píng)論。然后對(duì)于指派問題的文獻(xiàn)綜述部分：國外文獻(xiàn)綜述同樣是側(cè)重其算法的研究介紹；國內(nèi)文獻(xiàn)根據(jù)研究?jī)?nèi)容的不同分為兩類進(jìn)行評(píng)論性綜述,一類是對(duì)一般指派問題算法的研究,另一類是關(guān)于指派問題各種擴(kuò)展模型的建立及其算法的研究,并對(duì)指派問題文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)評(píng)論。最后是對(duì)旅行商問題的文獻(xiàn)綜述部分,首先對(duì)求解旅行商問題的算法進(jìn)行綜述,其算法一般可以分為兩大類：一類是可以求解精確值的基本算法和另一類求解近似值的計(jì)算機(jī)智能算法,然后對(duì)旅行商問題國內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行評(píng)論性綜述。最后對(duì)這三類經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題的聯(lián)系進(jìn)行了總結(jié)評(píng)述。第3章最小調(diào)整法介紹。首先闡述了最小調(diào)整法的基本思想及實(shí)施過程,然后對(duì)最小調(diào)整法的實(shí)現(xiàn)途徑—求解最短路問題的Dijkstra算法進(jìn)行介紹,并給出最小調(diào)整法的初始形式—指派問題一種標(biāo)號(hào)算法,其中對(duì)算法的具體步驟,算法的有效性及復(fù)雜性進(jìn)行了嚴(yán)格的分析說明,最后給出最小調(diào)整法的演進(jìn)過程。本章是全文的核心主干,以下各章均是建立在這章基礎(chǔ)上的。第4章最小調(diào)整法在運(yùn)輸問題中的應(yīng)用。首先將最小調(diào)整法應(yīng)用于一般運(yùn)輸問題求解,對(duì)一般運(yùn)輸問題傳統(tǒng)算法—表上作業(yè)法進(jìn)行了介紹,并對(duì)求解一般運(yùn)輸問題的最小調(diào)整法步驟及有效性進(jìn)行了說明,通過案例驗(yàn)證了最小調(diào)整法求解一般運(yùn)輸問題的簡(jiǎn)便易行,它是一種多項(xiàng)式算法,計(jì)算量?jī)H為O（n3）,并與表上作業(yè)法進(jìn)行了比較。同時(shí)基于最小調(diào)整法,對(duì)產(chǎn)銷量為整數(shù)的運(yùn)輸問題整數(shù)解進(jìn)行了理論分析。然后介紹了運(yùn)輸問題的一系列相關(guān)擴(kuò)展模型,給出求解該類運(yùn)輸問題的改進(jìn)最小調(diào)整法,列舉案例檢驗(yàn),體現(xiàn)了最小調(diào)整法求解運(yùn)輸問題的普遍適用性。最后基于最小調(diào)整法的運(yùn)輸問題“悖論”充要條件定理,提出了一個(gè)利用運(yùn)輸問題“悖論”的實(shí)際問題—最大運(yùn)量問題即在保持帶有“悖論”運(yùn)輸問題最小總運(yùn)費(fèi)不增條件下,總運(yùn)量最多可以增加多少。給出了解決該問題的具體實(shí)施步驟,并進(jìn)行了嚴(yán)格證明,利用案例加以驗(yàn)證。第5章最小調(diào)整法在指派問題中的應(yīng)用。先將最小調(diào)整法應(yīng)用于一般指派問題,對(duì)一般指派問題傳統(tǒng)算法—匈牙利法進(jìn)行了介紹,給出求解一般指派問題的最小調(diào)整法步驟,通過案例驗(yàn)證了最小調(diào)整法求解一般指派問題的有效性,其計(jì)算量?jī)H為O（n2）,并與傳統(tǒng)算法的求解進(jìn)行比較。然后利用改進(jìn)的最小調(diào)整法求解最短時(shí)限一類指派問題,并對(duì)指派問題的其它相關(guān)擴(kuò)展模型—兩人一事指派問題、缺省一類指派問題,具有優(yōu)先級(jí)指派問題,利用改進(jìn)的最小調(diào)整法對(duì)其進(jìn)行求解,并通過理論分析和案例驗(yàn)證了其有效性。這些擴(kuò)展問題體現(xiàn)了實(shí)際中指派問題的各種特殊情況。最后基于最小調(diào)整法的思想對(duì)特殊二維0-1規(guī)劃的求解進(jìn)行了具體闡述,充分體現(xiàn)了最小調(diào)整法的普遍適用性。第6章最小調(diào)整法在旅行商問題中的應(yīng)用。先對(duì)旅行商問題傳統(tǒng)算法—?jiǎng)討B(tài)規(guī)劃法進(jìn)行了介紹,然后分析了旅行商問題與指派問題的聯(lián)系,結(jié)合一定的限制條件,利用最小調(diào)整法對(duì)旅行商問題進(jìn)行求解,并對(duì)算法的有效性進(jìn)行分析,盡管該算法有時(shí)求得的是旅行商問題的近似解,但當(dāng)該近似值和相應(yīng)指派問題最優(yōu)值相差很小時(shí),其不失為一個(gè)較好的近似解,且計(jì)算量?jī)H為O（n2）。最后提出了求解的一些改進(jìn)途徑。第7章結(jié)論與展望。首先總結(jié)了本文研究的主要結(jié)論和貢獻(xiàn)及其創(chuàng)新點(diǎn)。然后對(duì)研究的不足進(jìn)行了說明,最后對(duì)進(jìn)一步的研究工作進(jìn)行了展望。本文的創(chuàng)新點(diǎn)及其不足如下：在前人已有的研究成果上,對(duì)最小調(diào)整法進(jìn)行歸納總結(jié),將其系統(tǒng)化、完整化、成熟化,對(duì)其基本思想、實(shí)施過程的闡述簡(jiǎn)單易懂。將最小調(diào)整法應(yīng)用于更多經(jīng)濟(jì)優(yōu)化問題,并加以靈活改進(jìn)。具體創(chuàng)新點(diǎn)及不足如下：第4章中利用運(yùn)輸問題“悖論”,解決最大運(yùn)量問題,對(duì)充分利用運(yùn)輸資源,具有重要經(jīng)濟(jì)意義和價(jià)值。第5章中將最小調(diào)整法靈活地改進(jìn)應(yīng)用于求解最短時(shí)限指派問題,并對(duì)算法進(jìn)行理論分析和證明,對(duì)該類問題的求解具有現(xiàn)實(shí)意義；兩人一事指派問題、缺省指派問題和具有優(yōu)先級(jí)指派問題的最小調(diào)整法求解和有效性分析,同樣具有創(chuàng)新性。對(duì)于旅行商問題的求解,給出了一種基于最小調(diào)整法的近似解算法,該算法具有簡(jiǎn)單易行的特點(diǎn),計(jì)算量?jī)H為O（n2）,但如何給出基于最小調(diào)整法的精確解是尚待研究的問題。對(duì)于運(yùn)輸、指派、旅行商問題的不確定型及較復(fù)雜非線性問題的提出和求解還有待補(bǔ)充。文章的大量案例來源于相關(guān)文獻(xiàn),案例規(guī)模較小通過手工完成求解,以便說明求解原理和過程。如果列舉更大規(guī)模的案例需借助于計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn),給出算法的計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)程序,這將是下一步工作的重點(diǎn)之一
二、一類組合投資問題的線性規(guī)劃解法（論文開題報(bào)告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡(jiǎn)單簡(jiǎn)介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡(jiǎn)單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準(zhǔn)備的觀點(diǎn)或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡(jiǎn)64位RISC處理器存儲(chǔ)管理單元結(jié)構(gòu)并詳細(xì)分析其設(shè)計(jì)過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個(gè)分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲(chǔ)器并行查找,支持粗粒度為64KB和細(xì)粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級(jí)分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細(xì)論述了四級(jí)頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲(chǔ)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的一個(gè)重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對(duì)象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對(duì)象從而得到有關(guān)信息。
實(shí)驗(yàn)法：通過主支變革、控制研究對(duì)象來發(fā)現(xiàn)與確認(rèn)事物間的因果關(guān)系。
文獻(xiàn)研究法：通過調(diào)查文獻(xiàn)來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實(shí)證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學(xué)理論和實(shí)踐的需要提出設(shè)計(jì)。
定性分析法：對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行“質(zhì)”的方面的研究，這個(gè)方法需要計(jì)算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對(duì)研究對(duì)象的認(rèn)識(shí)進(jìn)一步精確化。
跨學(xué)科研究法：運(yùn)用多學(xué)科的理論、方法和成果從整體上對(duì)某一課題進(jìn)行研究。
功能分析法：這是社會(huì)科學(xué)用來分析社會(huì)現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個(gè)方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個(gè)與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、一類組合投資問題的線性規(guī)劃解法（論文提綱范文）
（1）居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營管理及其優(yōu)化研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景和意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及評(píng)述 |
| 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 研究現(xiàn)狀評(píng)述 |
| 1.3 研究?jī)?nèi)容與研究方法 |
| 1.3.1 研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.2 研究方法及技術(shù)路線 |
| 第2章 相關(guān)概念及理論 |
| 2.1 共享經(jīng)濟(jì)及共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)相關(guān)理論 |
| 2.1.1 共享經(jīng)濟(jì)概念及內(nèi)涵 |
| 2.1.2 共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)的概念及其發(fā)展 |
| 2.1.3 雙邊市場(chǎng)概念及價(jià)值創(chuàng)造過程 |
| 2.2 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老服務(wù)的相關(guān)概念 |
| 2.2.1 服務(wù)運(yùn)營管理的相關(guān)概念 |
| 2.2.2 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老服務(wù)的概念 |
| 2.2.3 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老服務(wù)系統(tǒng) |
| 2.3 演化博弈理論 |
| 2.3.1 演化博弈理論和基本原理 |
| 2.3.2 演化博弈模型 |
| 2.4 二元Logistic回歸模型相關(guān)理論 |
| 2.4.1 二元Logistic回歸的概念 |
| 2.4.2 二元Logistic回歸模型的檢驗(yàn) |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 居家養(yǎng)老者的養(yǎng)老需求分析 |
| 3.1 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營方面的科學(xué)問題提出 |
| 3.2 居家養(yǎng)老者的分類及現(xiàn)狀 |
| 3.2.1 居家養(yǎng)老者的分類 |
| 3.2.2 不同類別的養(yǎng)老者的現(xiàn)狀 |
| 3.3 居家養(yǎng)老者對(duì)醫(yī)療的需求分析 |
| 3.3.1 居家養(yǎng)老醫(yī)療服務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 3.3.2 居家養(yǎng)老者的醫(yī)療服務(wù)需求調(diào)查數(shù)據(jù) |
| 3.3.3 居家養(yǎng)老者的服務(wù)需求的影響因素 |
| 3.4 居家養(yǎng)老者服務(wù)需求的影響因素的實(shí)證分析 |
| 3.4.1 居家養(yǎng)老者的醫(yī)療康復(fù)需求的實(shí)證分析 |
| 3.4.2 居家養(yǎng)老者的精神慰藉需求的實(shí)證分析 |
| 3.4.3 養(yǎng)老需求調(diào)研結(jié)果分析 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 基于共享經(jīng)濟(jì)的居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的演化博弈 |
| 4.1 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的演化博弈模型構(gòu)建 |
| 4.1.1 演化博弈模型的基本假設(shè) |
| 4.1.2 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的各方演化博弈機(jī)制 |
| 4.2 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的演化博弈模型 |
| 4.2.1 共享服務(wù)平臺(tái)的收益函數(shù)及復(fù)制動(dòng)態(tài)方程 |
| 4.2.2 共享服務(wù)平臺(tái)的演化博弈均衡 |
| 4.2.3 共享服務(wù)平臺(tái)的演化博弈結(jié)論 |
| 4.3 居家養(yǎng)老者的演化博弈模型 |
| 4.3.1 居家養(yǎng)老者的收益函數(shù)及復(fù)制動(dòng)態(tài)方程 |
| 4.3.2 居家養(yǎng)老者演化博弈均衡 |
| 4.3.3 居家養(yǎng)老者的演化博弈結(jié)果 |
| 4.4 共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)人員的演化博弈模型 |
| 4.4.1 服務(wù)人員收益函數(shù)及復(fù)制動(dòng)態(tài)方程 |
| 4.4.2 服務(wù)人員的演化博弈均衡 |
| 4.4.3 服務(wù)人員的演化結(jié)果 |
| 4.5 共享服務(wù)平臺(tái)演化博弈結(jié)果的綜合分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)最優(yōu)路徑規(guī)劃 |
| 5.1 共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)的路徑規(guī)劃問題描述 |
| 5.2 共享服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)者的路徑規(guī)劃模型 |
| 5.2.1 有關(guān)符號(hào)定義說明及基本假設(shè) |
| 5.2.2 共享服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)者路徑規(guī)劃模型建立 |
| 5.2.3 共享服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)者路徑規(guī)劃模型的算法設(shè)計(jì) |
| 5.3 需求不確定條件下的魯棒優(yōu)化模型構(gòu)建 |
| 5.3.1 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的不確定需求 |
| 5.3.2 不確定條件下的魯棒優(yōu)化模型 |
| 5.3.3 不確定條件下魯棒優(yōu)化模型算法設(shè)計(jì) |
| 5.4 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的最優(yōu)服務(wù)路徑規(guī)劃案例分析 |
| 5.4.1 居家共享服務(wù)平臺(tái)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù) |
| 5.4.2 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的服務(wù)人員的路徑規(guī)劃 |
| 5.4.3 盒子集-魯棒優(yōu)化模型的路徑規(guī)劃方案 |
| 5.4.4 多面體集-魯棒優(yōu)化模型的路徑規(guī)劃方案 |
| 5.4.5 橢球集-魯棒優(yōu)化模型的路徑規(guī)劃方案 |
| 5.5 魯棒優(yōu)化模型的靈敏度分析 |
| 5.5.1 模型運(yùn)行效率對(duì)比 |
| 5.5.2 碳排放限制對(duì)配送路徑的影響 |
| 5.5.3 需求波動(dòng)程度和安全參數(shù)的影響 |
| 5.5.4 路徑規(guī)劃服務(wù)水平及其響應(yīng)性 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的雙邊定價(jià) |
| 6.1 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的運(yùn)行機(jī)制 |
| 6.2 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)定價(jià)的模型 |
| 6.2.1 相關(guān)基本假設(shè)說明 |
| 6.2.2 有關(guān)符號(hào)定義與說明 |
| 6.2.3 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)定價(jià)的雙邊模型 |
| 6.3 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的策略選擇 |
| 6.3.1 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)服務(wù)最優(yōu)定價(jià)分析 |
| 6.3.2 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的最優(yōu)用戶數(shù)量分析 |
| 6.3.3 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)的收益分析 |
| 6.4 居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)定價(jià)模型的案例分析 |
| 6.4.1 交叉網(wǎng)絡(luò)外部性的影響 |
| 6.4.2 人員轉(zhuǎn)移比例的影響分析 |
| 6.4.3 初始規(guī)模的影響 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 第7章 基于共享經(jīng)濟(jì)的居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)支付體系設(shè)計(jì) |
| 7.1 傳統(tǒng)型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付體系 |
| 7.1.1 傳統(tǒng)型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付體系的描述 |
| 7.1.2 傳統(tǒng)型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付模型 |
| 7.1.3 傳統(tǒng)型養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付模型的參數(shù)篩選和變量檢驗(yàn) |
| 7.1.4 傳統(tǒng)型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付能力分析 |
| 7.2 基于共享經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付體系的構(gòu)建 |
| 7.2.1 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付體系的描述 |
| 7.2.2 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老支付模型分析 |
| 7.2.3 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老支付模型的變量檢驗(yàn) |
| 7.2.4 創(chuàng)新型居家養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)支付能力分析 |
| 7.3 共享經(jīng)濟(jì)的居家養(yǎng)老服務(wù)支付體系建設(shè)的發(fā)展建議 |
| 7.3.1 企業(yè)層面的支付體系建設(shè)的發(fā)展建議 |
| 7.3.2 政府層面上支付體系建設(shè)的建議和措施 |
| 7.3.3 用戶層面上支付體系建設(shè)的建議 |
| 7.4 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 附錄 |
| 攻讀博士學(xué)位期間承擔(dān)的科研任務(wù)與主要成果 |
| 致謝 |
（2）含高比例可再生能源多區(qū)域電力系統(tǒng)的魯棒調(diào)度（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要英文縮略詞 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題背景與意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與不足 |
| 1.2.1 多區(qū)域電力系統(tǒng)的調(diào)度模式和優(yōu)化調(diào)度方法 |
| 1.2.2 電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度中的不確定性及應(yīng)對(duì)方法 |
| 1.3 研究目標(biāo)和研究思路 |
| 1.3.1 研究目標(biāo) |
| 1.3.2 研究思路 |
| 1.4 論文結(jié)構(gòu)和主要工作 |
| 第二章 多區(qū)域電力系統(tǒng)的魯棒機(jī)組組合方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多區(qū)域電力系統(tǒng)魯棒機(jī)組組合模型 |
| 2.2.1 多區(qū)域魯棒機(jī)組組合的一般模型 |
| 2.2.2 新型魯棒不確定集 |
| 2.2.3 多區(qū)域魯棒機(jī)組組合的完整模型 |
| 2.3 多區(qū)域魯棒機(jī)組組合模型的求解方法 |
| 2.3.1 上層松弛問題 |
| 2.3.2 下層解耦的魯棒機(jī)組組合問題 |
| 2.3.3 求解算法 |
| 2.4 算例與分析 |
| 2.4.1 新型不確定集的有效性 |
| 2.4.2 上層松弛問題的協(xié)調(diào)作用 |
| 2.4.3 機(jī)組組合方案的經(jīng)濟(jì)性 |
| 2.4.4 計(jì)算效率 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 考慮隨機(jī)變量關(guān)聯(lián)性的分布魯棒機(jī)組組合模型 |
| 3.1 分布魯棒機(jī)組組合模型 |
| 3.2 分布魯棒機(jī)組組合模型的求解方法 |
| 3.2.1 轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)半正定規(guī)劃模型 |
| 3.2.2 求解混合整數(shù)半正定規(guī)劃的割平面算法 |
| 3.2.3 可行性檢驗(yàn) |
| 3.3 算例與分析 |
| 3.3.1 測(cè)試系統(tǒng)配置和數(shù)據(jù) |
| 3.3.2 調(diào)度決策的經(jīng)濟(jì)性和可靠性 |
| 3.3.3 模型求解效率 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 基于值函數(shù)的多區(qū)域機(jī)組組合非集中式求解算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相關(guān)數(shù)學(xué)模型及預(yù)備知識(shí) |
| 4.2.1 多區(qū)域電力系統(tǒng)機(jī)組組合模型 |
| 4.2.2 機(jī)組組合值函數(shù) |
| 4.2.3 合作博弈的Shapley值 |
| 4.3 構(gòu)建機(jī)組組合值函數(shù) |
| 4.4 求解多區(qū)域機(jī)組組合模型和電力交易結(jié)算 |
| 4.4.1 基于值函數(shù)的非集中式求解算法 |
| 4.4.2 基于Shapley值和值函數(shù)的電力交易結(jié)算 |
| 4.5 算例與分析 |
| 4.5.1 二維形式的機(jī)組組合值函數(shù) |
| 4.5.2 模型解的質(zhì)量和求解效率 |
| 4.5.3 電力交易結(jié)算方案對(duì)比 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 異步聯(lián)網(wǎng)背景下的多區(qū)域電力系統(tǒng)發(fā)輸電計(jì)劃方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 南方異步互聯(lián)多區(qū)域系統(tǒng) |
| 5.3 異步互聯(lián)系統(tǒng)日前發(fā)輸電計(jì)劃模型 |
| 5.3.1 優(yōu)化區(qū)域凈發(fā)電曲線 |
| 5.3.2 電廠和高壓直流輸電功率計(jì)劃優(yōu)化 |
| 5.3.3 高壓直流輸電損耗的描述 |
| 5.4 算例與分析 |
| 5.4.1 發(fā)電與負(fù)荷的協(xié)調(diào)效果 |
| 5.4.2 高壓直流輸電功率計(jì)劃結(jié)果 |
| 5.4.3 發(fā)電計(jì)劃結(jié)果 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 全文總結(jié) |
| 6.2 工作展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
| 附錄 |
（3）考慮氣象因素和資源限制的戶外作業(yè)項(xiàng)目調(diào)度研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 專用術(shù)語注釋表 |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 RCPSP研究綜述 |
| 1.2.2 多模式資源受限多項(xiàng)目調(diào)度 |
| 1.2.3 隨機(jī)資源受限項(xiàng)目調(diào)度 |
| 1.2.4 反應(yīng)式資源受限項(xiàng)目調(diào)度 |
| 1.2.5 現(xiàn)有研究的不足 |
| 1.3 本課題研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn) |
| 1.3.1 本文主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.2 本文主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) |
| 1.4 本課題重難點(diǎn)分析 |
| 1.5 章節(jié)結(jié)構(gòu)及內(nèi)容安排 |
| 第二章 具有時(shí)間約束的多模式資源受限多項(xiàng)目調(diào)度 |
| 2.1 問題背景 |
| 2.2 問題描述和假設(shè) |
| 2.3 混合整數(shù)線性規(guī)劃模型的建立 |
| 2.3.1 決策變量 |
| 2.3.2 目標(biāo)函數(shù) |
| 2.3.3 約束條件 |
| 2.4 雙目標(biāo)優(yōu)化問題的求解過程 |
| 2.5 實(shí)際案例應(yīng)用與結(jié)果分析 |
| 2.5.1 氣象模型的建立 |
| 2.5.2 優(yōu)化結(jié)果分析 |
| 2.5.3 方法對(duì)比 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第三章 考慮時(shí)變?nèi)蝿?wù)工時(shí)分布的隨機(jī)資源受限項(xiàng)目調(diào)度 |
| 3.1 問題背景 |
| 3.2 問題描述和假設(shè) |
| 3.3 任務(wù)時(shí)長(zhǎng)概率分布模型的建立 |
| 3.4 優(yōu)化模型的建立 |
| 3.5 EDA仿真尋優(yōu)過程的改進(jìn) |
| 3.5.1 種群初始化 |
| 3.5.2 基于CRN的解的排序與選擇 |
| 3.5.3 精英解的局部搜索 |
| 3.5.4 概率模型的構(gòu)建與更新 |
| 3.5.5 新種群的采樣 |
| 3.6 PSPLIB數(shù)據(jù)庫算例分析 |
| 3.6.1 氣象模型 |
| 3.6.2 EDA參數(shù)優(yōu)化 |
| 3.6.3 項(xiàng)目參數(shù)敏感性分析 |
| 3.6.4 數(shù)值案例結(jié)果分析與討論 |
| 3.7 實(shí)際案例應(yīng)用與結(jié)果分析 |
| 3.7.1 風(fēng)電場(chǎng)建設(shè)項(xiàng)目介紹 |
| 3.7.2 實(shí)際案例結(jié)果分析與討論 |
| 3.8 本章小結(jié) |
| 第四章 基于干擾管理的多模式反應(yīng)式資源受限項(xiàng)目調(diào)度 |
| 4.1 問題背景 |
| 4.2 問題描述與假設(shè) |
| 4.3 干擾因素的定義和分類 |
| 4.4 項(xiàng)目調(diào)度計(jì)劃調(diào)整策略 |
| 4.5 滾動(dòng)優(yōu)化模型的建立 |
| 4.5.1 決策變量 |
| 4.5.2 目標(biāo)函數(shù) |
| 4.5.3 約束條件 |
| 4.6 禁忌搜索算法 |
| 4.6.1 解的形式 |
| 4.6.2 初始解的產(chǎn)生 |
| 4.6.3 鄰域結(jié)構(gòu) |
| 4.6.4 禁忌表 |
| 4.6.5 藐視準(zhǔn)則和終止準(zhǔn)則 |
| 4.6.6 示例項(xiàng)目求解過程分析 |
| 4.7 MM100 數(shù)值案例應(yīng)用與結(jié)果分析 |
| 4.8 實(shí)際案例結(jié)果分析與討論 |
| 4.9 本章小結(jié) |
| 第五章 總結(jié)與展望 |
| 5.1 論文工作總結(jié) |
| 5.2 展望與建議 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 作者簡(jiǎn)介 |
（4）計(jì)及不確定性與協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合優(yōu)化研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 選題背景及意義 |
| 1.1.1 論文的研究背景 |
| 1.1.2 論文的研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 微電網(wǎng)項(xiàng)目發(fā)展與研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 項(xiàng)目投資組合優(yōu)化問題研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 項(xiàng)目投資組合優(yōu)化方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路徑 |
| 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容 |
| 1.3.2 技術(shù)路徑 |
| 1.4 主要研究創(chuàng)新點(diǎn) |
| 第2章 相關(guān)基礎(chǔ)理論研究 |
| 2.1 項(xiàng)目組合管理相關(guān)理論 |
| 2.1.1 項(xiàng)目組合管理理論的發(fā)展 |
| 2.1.2 項(xiàng)目組合管理理論的內(nèi)涵及流程 |
| 2.2 項(xiàng)目組合優(yōu)化相關(guān)理論 |
| 2.2.1 項(xiàng)目組合優(yōu)化的原則 |
| 2.2.2 項(xiàng)目投資組合優(yōu)化的流程 |
| 2.3 項(xiàng)目評(píng)估相關(guān)模型及方法探討 |
| 2.3.1 權(quán)重確定方法探討 |
| 2.3.2 綜合評(píng)估方法探討 |
| 2.4 組合優(yōu)化相關(guān)模型及方法探討 |
| 2.4.1 基于精確算法的組合優(yōu)化探討 |
| 2.4.2 基于啟發(fā)式算法的組合優(yōu)化探討 |
| 2.4.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的組合優(yōu)化探討 |
| 2.5 不確定性理論探討 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第3章 計(jì)及不確定性的微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度評(píng)估 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)評(píng)估指標(biāo)體系研究 |
| 3.2.1 能源電力企業(yè)戰(zhàn)略分析 |
| 3.2.2 戰(zhàn)略目標(biāo)的指標(biāo)分解 |
| 3.3 微電網(wǎng)項(xiàng)目戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度評(píng)估研究 |
| 3.3.1 微電網(wǎng)項(xiàng)目不確定性分析 |
| 3.3.2 云模型理論 |
| 3.3.3 云層次分析法 |
| 3.3.4 改進(jìn)的云PROMETHEE-Ⅱ算法 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 |
| 3.4.2 指標(biāo)數(shù)據(jù)收集及計(jì)算 |
| 3.4.3 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算 |
| 3.4.4 戰(zhàn)略對(duì)應(yīng)度評(píng)估結(jié)果 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第4章 計(jì)及不確定性和協(xié)同性的靜態(tài)投資組合優(yōu)化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 微電網(wǎng)項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化模型特點(diǎn)分析 |
| 4.2.1 傳統(tǒng)微電網(wǎng)項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化模型 |
| 4.2.2 計(jì)及不確定性的微電網(wǎng)項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化模型 |
| 4.2.3 計(jì)及不確定性和協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化模型 |
| 4.3 微電網(wǎng)項(xiàng)目間協(xié)同性模型構(gòu)建 |
| 4.3.1 微電網(wǎng)項(xiàng)目協(xié)同因素識(shí)別 |
| 4.3.2 基于模糊測(cè)度和云Choquet積分的微電網(wǎng)項(xiàng)目協(xié)同性刻畫 |
| 4.4 基于線性化處理和分支定界法的項(xiàng)目靜態(tài)投資組合優(yōu)化研究 |
| 4.4.1 線性化處理方法 |
| 4.4.2 分枝定界法 |
| 4.5 算例分析 |
| 4.5.1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 |
| 4.5.2 項(xiàng)目協(xié)同度計(jì)算 |
| 4.5.3 求解結(jié)果 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 計(jì)及不確定性和協(xié)同性的動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 微電網(wǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化模型構(gòu)建 |
| 5.2.1 微電網(wǎng)項(xiàng)目動(dòng)態(tài)性問題闡述 |
| 5.2.2 動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化模型構(gòu)建 |
| 5.3 改進(jìn)差分進(jìn)化算法研究 |
| 5.3.1 標(biāo)準(zhǔn)差分進(jìn)化算法 |
| 5.3.2 差分進(jìn)化算法的改進(jìn) |
| 5.3.3 算法性能測(cè)試 |
| 5.4 算例分析 |
| 5.4.1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 |
| 5.4.2 項(xiàng)目協(xié)同度計(jì)算 |
| 5.4.3 求解結(jié)果 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第6章 計(jì)及不確定性和協(xié)同性的多階段動(dòng)態(tài)投資組合優(yōu)化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于實(shí)物期權(quán)的微電網(wǎng)項(xiàng)目最佳投資時(shí)機(jī)分析 |
| 6.2.1 實(shí)物期權(quán)及微電網(wǎng)項(xiàng)目的實(shí)物期權(quán)特性分析 |
| 6.2.2 微電網(wǎng)項(xiàng)目最佳投資時(shí)機(jī)確定模型 |
| 6.3 基于多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多階段動(dòng)態(tài)投資組合研究 |
| 6.3.1 微電網(wǎng)項(xiàng)目多階段動(dòng)態(tài)投資問題闡述 |
| 6.3.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Q-學(xué)習(xí)算法 |
| 6.3.3 多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)與納什Q-學(xué)習(xí)算法 |
| 6.4 算例分析 |
| 6.4.1 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 |
| 6.4.2 項(xiàng)目投資時(shí)機(jī)確定 |
| 6.4.3 求解結(jié)果 |
| 6.5 本章小結(jié) |
| 第7章 研究成果和結(jié)論 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
| 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研工作 |
| 致謝 |
| 作者簡(jiǎn)介 |
（5）邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 醫(yī)藥冷鏈物流研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 共同配送研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.3 醫(yī)藥冷鏈物流共同配送研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 論文的主要內(nèi)容及研究方法 |
| 1.3.1 論文的技術(shù)路線 |
| 1.3.2 論文的主要內(nèi)容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 第二章 相關(guān)理論介紹 |
| 2.1 醫(yī)藥冷鏈物流介紹 |
| 2.1.1 醫(yī)藥冷鏈物流定義 |
| 2.1.2 醫(yī)藥冷鏈物流的分類 |
| 2.1.3 醫(yī)藥冷鏈物流的特殊性 |
| 2.2 共同配送概述 |
| 2.2.1 共同配送概念 |
| 2.2.2 共同配送模式分析 |
| 2.2.3 醫(yī)藥冷鏈物流采用共同配送后的優(yōu)勢(shì) |
| 2.3 博弈理論簡(jiǎn)介 |
| 2.3.1 博弈論概述 |
| 2.3.2 合作博弈 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式設(shè)計(jì) |
| 3.1 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流發(fā)展分析 |
| 3.1.1 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流發(fā)展現(xiàn)狀 |
| 3.1.2 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流存在的問題 |
| 3.2 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式的必要性 |
| 3.3 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式的選取 |
| 3.4 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式的構(gòu)建 |
| 3.4.1 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送聯(lián)盟組建方式 |
| 3.4.2 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送聯(lián)盟成功組建的條件 |
| 3.4.3 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送信息平臺(tái)設(shè)計(jì) |
| 3.4.4 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送實(shí)施步驟 |
| 第四章 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式的分配機(jī)制設(shè)計(jì) |
| 4.1 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式的成本及利益分析 |
| 4.1.1 共同配送模式分?jǐn)偟某杀痉治?/td> |
| 4.1.2 共同配送模式分配的利益分析 |
| 4.1.3 利益分配的影響因素 |
| 4.1.4 合理分配成本利益的重要性 |
| 4.1.5 成本分?jǐn)偧袄娣峙涞脑瓌t |
| 4.2 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送的成本分?jǐn)偤屠娣峙淠Ｐ蜆?gòu)建 |
| 4.2.1 建模思路 |
| 4.2.2 博弈主體與博弈過程假設(shè) |
| 4.2.3 博弈的基本要素分析 |
| 4.2.4 合作條件的博弈 |
| 4.2.5 成本分?jǐn)偧袄娣峙淠Ｐ?/td> |
| 4.3 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送成本分?jǐn)偤屠娣峙淠Ｐ颓蠼?/td> |
| 4.3.1 成本分?jǐn)偤屠娣峙湎嚓P(guān)方法分析 |
| 4.3.2 納什談判法求解成本分?jǐn)偰Ｐ?/td> |
| 4.3.3 影響因素的權(quán)重計(jì)算 |
| 4.3.4 改進(jìn)Raiffa解法的利益分配模型求解 |
| 第五章 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式案例分析 |
| 5.1 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送案例背景 |
| 5.1.1 共同配送成員企業(yè)的選取 |
| 5.1.2 企業(yè)資源分析 |
| 5.2 L、X、T三家邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流企業(yè)共同配模式實(shí)施 |
| 5.2.1 三家企業(yè)共同配送模式分析 |
| 5.2.2 監(jiān)管機(jī)制建立 |
| 5.2.3 促成聯(lián)盟穩(wěn)定實(shí)施的條件分析 |
| 5.3 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送成本分?jǐn)傆?jì)算 |
| 5.3.1 應(yīng)用假設(shè) |
| 5.3.2 企業(yè)單獨(dú)配送成本 |
| 5.3.3 兩家企業(yè)聯(lián)合配送成本計(jì)算 |
| 5.3.4 三家企業(yè)共同配送成本計(jì)算 |
| 5.3.5 成本分?jǐn)傆?jì)算 |
| 5.4 基于改進(jìn)Raiffa解法利益分配計(jì)算 |
| 5.4.1 綜合影響因子計(jì)算 |
| 5.4.2 改進(jìn)的Raiffa解法的利益分配計(jì)算 |
| 5.5 邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流發(fā)展共同配送模式的建議 |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 論文總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 致謝 |
| 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文 |
（6）不確定系統(tǒng)中的多目標(biāo)規(guī)劃模型及其應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究工作的背景及現(xiàn)狀 |
| 1.2 本文的研究意義 |
| 1.3 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn) |
| 1.4 本文的章節(jié)安排 |
| 第二章 基于區(qū)間型三角模糊數(shù)的多目標(biāo)線性規(guī)劃模型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 預(yù)備知識(shí) |
| 2.3 基于區(qū)間型三角模糊數(shù)的多目標(biāo)線性規(guī)劃問題及模型 |
| 2.4 基于區(qū)間型三角模糊數(shù)的多目標(biāo)線性規(guī)劃模型的算法 |
| 2.5 數(shù)值算例 |
| 2.6 本章小結(jié) |
| 第三章 帶有區(qū)間型隨機(jī)變量的投資組合選擇模型及其實(shí)證分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 預(yù)備知識(shí) |
| 3.3 帶有區(qū)間型隨機(jī)變量的投資組合選擇模型及其算法 |
| 3.4 實(shí)證分析 |
| 3.4.1 網(wǎng)站上的歷史數(shù)據(jù) |
| 3.4.2 東京證券交易所的數(shù)據(jù) |
| 3.4.3 上海股票交易數(shù)據(jù) |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 基于區(qū)間數(shù)的投資組合選擇模型及其應(yīng)用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 預(yù)備知識(shí) |
| 4.3 基于區(qū)間數(shù)的資產(chǎn)組合選擇模型 |
| 4.4 區(qū)間數(shù)資產(chǎn)組合選擇模型的算法 |
| 4.5 實(shí)證分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 直覺模糊隨機(jī)規(guī)劃在保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 預(yù)備知識(shí) |
| 5.3 直覺模糊隨機(jī)變量 |
| 5.4 直覺模糊隨機(jī)變量的數(shù)量期望值算子 |
| 5.5 保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型 |
| 5.6 數(shù)值算例 |
| 5.7 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 致謝 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 攻讀博士學(xué)位期間取得的成果 |
（7）改進(jìn)區(qū)間可接受度的證券投資組合區(qū)間二次規(guī)劃模型（論文提綱范文）
| 1 引言 |
| 2 區(qū)間數(shù)理論知識(shí) |
| 3 含交易成本的區(qū)間二次規(guī)劃模型 |
| 3.1 基于α優(yōu)化水平目標(biāo)函數(shù)的轉(zhuǎn)換 |
| 3.2 基于改進(jìn)區(qū)間可接受度的不確定約束的轉(zhuǎn)換 |
| 3.3 含交易成本的區(qū)間二次規(guī)劃的另一數(shù)值解法 |
| 4 數(shù)值算例 |
| 4.1 基于改進(jìn)的區(qū)間可接受度的解法 |
| 4.2 另一區(qū)間二次規(guī)劃的數(shù)值解法 |
| 4.3 兩種解法的比較 |
| 5 結(jié)語 |
（8）考慮再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 選題背景及研究意義 |
| 1.2 研究目標(biāo)與內(nèi)容 |
| 1.3 本文創(chuàng)新點(diǎn) |
| 1.4 研究技術(shù)路線與方法 |
| 1.5 論文的結(jié)構(gòu)安排 |
| 第2章 文獻(xiàn)綜述 |
| 2.1 產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與開發(fā) |
| 2.1.1 產(chǎn)品族基本概念 |
| 2.1.2 產(chǎn)品族配置優(yōu)化 |
| 2.1.3 產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)優(yōu)化 |
| 2.2 面向再制造的設(shè)計(jì) |
| 2.2.1 再制造基本概念及流程 |
| 2.2.2 面向再制造的設(shè)計(jì) |
| 2.2.3 考慮升級(jí)的產(chǎn)品設(shè)計(jì) |
| 2.3 閉環(huán)供應(yīng)鏈設(shè)計(jì)問題 |
| 2.3.1 供應(yīng)商選擇問題 |
| 2.3.2 產(chǎn)品與閉環(huán)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)設(shè)計(jì)問題 |
| 2.3.3 閉環(huán)供應(yīng)鏈中的競(jìng)爭(zhēng)與協(xié)調(diào)問題 |
| 2.4 雙層規(guī)劃 |
| 2.4.1 雙層規(guī)劃基本理論 |
| 2.4.2 雙層規(guī)劃的求解算法 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 產(chǎn)品族設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化決策鏈框架 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 產(chǎn)品(族)設(shè)計(jì)中的主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題 |
| 3.2.1 產(chǎn)品(族)設(shè)計(jì)中的主從決策 |
| 3.2.2 主從問題分類框架 |
| 3.3 基于雙層規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型建立 |
| 3.3.1 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型建立 |
| 3.3.2 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化工程含義 |
| 3.4 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型求解 |
| 3.4.1 決策機(jī)制與算法分類 |
| 3.4.2 簡(jiǎn)單規(guī)劃問題算法 |
| 3.4.3 復(fù)雜規(guī)劃問題算法 |
| 3.5 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型的結(jié)果評(píng)價(jià) |
| 3.5.1 模型結(jié)果評(píng)價(jià)框架 |
| 3.5.2 自我評(píng)價(jià) |
| 3.5.3 對(duì)比評(píng)價(jià) |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 3.6.1 總結(jié) |
| 3.6.2 研究展望 |
| 第4章 考慮再制造的產(chǎn)品族配置主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 問題描述 |
| 4.3 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型的建立 |
| 4.3.1 符號(hào)說明 |
| 4.3.2 優(yōu)化模型的上層結(jié)構(gòu) |
| 4.3.3 優(yōu)化模型的下層結(jié)構(gòu) |
| 4.3.4 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型 |
| 4.4 雙層嵌套遺傳算法 |
| 4.4.1 算法構(gòu)建 |
| 4.4.2 編碼 |
| 4.4.3 交叉與變異 |
| 4.5 案例分析：智能手機(jī) |
| 4.5.1 案例描述 |
| 4.5.2 案例模型與求解 |
| 4.5.3 結(jié)果分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 面向再制造產(chǎn)品族設(shè)計(jì)與閉環(huán)供應(yīng)鏈配置主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 面向再制造產(chǎn)品族與閉環(huán)供應(yīng)鏈關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題 |
| 5.2.1 問題描述 |
| 5.2.2 問題分析 |
| 5.3 模型建立 |
| 5.3.1 符號(hào)說明 |
| 5.3.2 模型上層：再制造產(chǎn)品族設(shè)計(jì) |
| 5.3.3 模型下層：閉環(huán)供應(yīng)配置 |
| 5.3.4 雙層優(yōu)化模型 |
| 5.4 模型求解算法構(gòu)建 |
| 5.4.1 上層優(yōu)化問題的編碼與算子 |
| 5.4.2 下層優(yōu)化問題的編碼與算子 |
| 5.4.3 嵌套雙層遺傳算法 |
| 5.5 案例分析：智能冰箱 |
| 5.5.1 案例描述 |
| 5.5.2 案例模型與求解 |
| 5.5.3 結(jié)果分析與比較 |
| 5.5.4 靈敏度分析 |
| 5.6 本章小結(jié) |
| 第6章 產(chǎn)品族配置設(shè)計(jì)與考慮升級(jí)的再制造決策主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 產(chǎn)品族配置設(shè)計(jì)與考慮升級(jí)的再制造決策關(guān)聯(lián)優(yōu)化問題 |
| 6.2.1 問題描述與假設(shè) |
| 6.2.2 主從交互決策機(jī)制 |
| 6.3 主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化模型的建立 |
| 6.3.1 變量及參數(shù)說明 |
| 6.3.2 顧客購買選擇模型 |
| 6.3.3 成本估算 |
| 6.3.4 原材料回收收入 |
| 6.3.5 雙層規(guī)劃模型 |
| 6.4 求解算法設(shè)計(jì) |
| 6.4.1 算法流程 |
| 6.4.2 嵌套遺傳算法的編碼 |
| 6.4.3 算子的選擇 |
| 6.5 案例分析：臺(tái)式電腦 |
| 6.5.1 案例描述 |
| 6.5.2 實(shí)施與結(jié)果 |
| 6.5.3 分析與比較 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 第7章 總結(jié)與展望 |
| 7.1 總結(jié) |
| 7.2 研究展望 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 發(fā)表論文和參加科研情況 |
| 致謝 |
（10）最小調(diào)整法的改進(jìn)及其在經(jīng)濟(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究的背景及意義 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意義 |
| 1.2 運(yùn)輸、指派、旅行商問題及其模型介紹 |
| 1.2.1 運(yùn)輸問題及其模型介紹 |
| 1.2.2 指派問題及其模型介紹 |
| 1.2.3 旅行商問題及其模型介紹 |
| 1.3 算法體系及有效性說明 |
| 1.3.1 算法體系 |
| 1.3.2 算法有效性說明 |
| 1.4 論文方法與結(jié)構(gòu) |
| 1.4.1 論文的方法思路 |
| 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排 |
| 2 相關(guān)文獻(xiàn)綜述 |
| 2.1 運(yùn)輸問題文獻(xiàn)綜述 |
| 2.1.1 運(yùn)輸問題相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)論性綜述 |
| 2.1.2 運(yùn)輸問題文獻(xiàn)總結(jié) |
| 2.2 指派問題文獻(xiàn)綜述 |
| 2.2.1 指派問題相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)論性綜述 |
| 2.2.2 指派問題文獻(xiàn)總結(jié) |
| 2.3 旅行商問題文獻(xiàn)綜述 |
| 2.3.1 旅行商問題相關(guān)文獻(xiàn)評(píng)論性綜述 |
| 2.3.2 旅行商問題文獻(xiàn)總結(jié) |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 3 最小調(diào)整法介紹 |
| 3.1 最小調(diào)整法的基本思想及實(shí)施過程 |
| 3.1.1 最小調(diào)整法的基本思想 |
| 3.1.2 最小調(diào)整法的實(shí)施過程 |
| 3.2 最小調(diào)整法的實(shí)現(xiàn)途徑 |
| 3.2.1 求解最短路問題的Dijkstra算法 |
| 3.2.2 具有負(fù)權(quán)圖的最短路算法 |
| 3.3 最小調(diào)整法的初始形式——指派問題一種標(biāo)號(hào)算法 |
| 3.3.1 算法步驟 |
| 3.3.2 算法的有效性分析 |
| 3.3.3 算法的復(fù)雜性分析 |
| 3.4 最小調(diào)整法的演進(jìn)過程 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 最小調(diào)整法在運(yùn)輸問題中的應(yīng)用 |
| 4.1 最小調(diào)整法解決一般運(yùn)輸問題 |
| 4.1.1 一般運(yùn)輸問題傳統(tǒng)算法介紹 |
| 4.1.2 利用最小調(diào)整法解決一般運(yùn)輸問題 |
| 4.1.3 產(chǎn)銷量為整數(shù)的運(yùn)輸問題整數(shù)解理論分析 |
| 4.2 最小調(diào)整法解決運(yùn)輸問題相關(guān)擴(kuò)展模型 |
| 4.2.1 最短時(shí)限運(yùn)輸問題及其求解 |
| 4.2.2 運(yùn)輸問題其它相關(guān)擴(kuò)展模型及求解比較 |
| 4.3 最小調(diào)整法在運(yùn)輸問題“悖論”中的應(yīng)用 |
| 4.3.1 運(yùn)輸問題“悖論”的解釋及其相關(guān)說明 |
| 4.3.2 基于運(yùn)輸問題“悖論”的最大運(yùn)量問題分析 |
| 4.3.3 實(shí)例檢驗(yàn) |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 最小調(diào)整法在指派問題中的應(yīng)用 |
| 5.1 最小調(diào)整法解決一般指派問題 |
| 5.1.1 一般指派問題傳統(tǒng)算法介紹 |
| 5.1.2 利用最小調(diào)整法求解一般指派問題 |
| 5.2 利用最小調(diào)整法求解最短時(shí)限一類指派問題 |
| 5.2.1 最短時(shí)限指派問題的最小調(diào)整法求解 |
| 5.2.2 最短時(shí)限指派問題的相關(guān)擴(kuò)展模型 |
| 5.2.3 最短時(shí)限指派問題分類及其最小調(diào)整法求解 |
| 5.3 最小調(diào)整法在指派問題其它擴(kuò)展模型中的應(yīng)用 |
| 5.3.1 利用最小調(diào)整法求解兩人一事指派問題 |
| 5.3.2 利用最小調(diào)整法求解缺省一類指派問題 |
| 5.3.3 利用最小調(diào)整法求解具有優(yōu)先級(jí)指派問題 |
| 5.4 最小調(diào)整法在特殊二維0-1規(guī)劃中的應(yīng)用 |
| 5.4.1 具有特殊約束的二維0-1規(guī)劃問題 |
| 5.4.2 利用最小調(diào)整法求解該類問題 |
| 5.4.3 相關(guān)推廣模型的求解 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 6 最小調(diào)整法在旅行商問題中的應(yīng)用 |
| 6.1 旅行商問題傳統(tǒng)算法介紹 |
| 6.2 利用最小調(diào)整法求解旅行商問題 |
| 6.2.1 最小調(diào)整法求解旅行商問題的思想和步驟 |
| 6.2.2 最小調(diào)整法求解旅行商問題的有效性分析 |
| 6.3 本章小結(jié) |
| 7 結(jié)論與展望 |
| 7.1 本文的主要結(jié)論和貢獻(xiàn) |
| 7.2 本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn) |
| 7.3 研究不足及展望 |
| 7.3.1 研究不足 |
| 7.3.2 研究展望 |
| 在學(xué)期間發(fā)表的科研成果 |
| 參考文獻(xiàn) |
| 后記 |
四、一類組合投資問題的線性規(guī)劃解法（論文參考文獻(xiàn)）
- [1]居家養(yǎng)老共享服務(wù)平臺(tái)運(yùn)營管理及其優(yōu)化研究[D]. 崔研. 燕山大學(xué), 2021(01)
- [2]含高比例可再生能源多區(qū)域電力系統(tǒng)的魯棒調(diào)度[D]. 鄭曉東. 華南理工大學(xué), 2020
- [3]考慮氣象因素和資源限制的戶外作業(yè)項(xiàng)目調(diào)度研究[D]. 繆金丹. 東南大學(xué), 2020(01)
- [4]計(jì)及不確定性與協(xié)同性的微電網(wǎng)項(xiàng)目投資組合優(yōu)化研究[D]. 許傳博. 華北電力大學(xué)(北京), 2020(06)
- [5]邢臺(tái)市醫(yī)藥冷鏈物流共同配送模式研究[D]. 初桂青. 石家莊鐵道大學(xué), 2020(04)
- [6]不確定系統(tǒng)中的多目標(biāo)規(guī)劃模型及其應(yīng)用[D]. 李春泉. 電子科技大學(xué), 2019(01)
- [7]改進(jìn)區(qū)間可接受度的證券投資組合區(qū)間二次規(guī)劃模型[J]. 王建建,何楓,吳子軒,陳麗莉. 中國管理科學(xué), 2018(09)
- [8]考慮再制造的產(chǎn)品族設(shè)計(jì)主從關(guān)聯(lián)優(yōu)化研究[D]. 張英英. 天津大學(xué), 2017(01)
- [9]一類線性規(guī)劃問題的快速解法[J]. 鄒小明,謝凡榮,賈仁安,魏國芬. 大學(xué)數(shù)學(xué), 2010(04)
- [10]最小調(diào)整法的改進(jìn)及其在經(jīng)濟(jì)優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 費(fèi)威. 東北財(cái)經(jīng)大學(xué), 2010(07)
標(biāo)簽：投資組合論文; 組合優(yōu)化論文; 線性規(guī)劃論文; 經(jīng)濟(jì)模型論文; 不確定性分析論文;