摘要：现实经济活动中投资一般是不确定的和随机的,投资者对于风险资产的选择大多情况下是多阶段的。基于该现实因素,在模糊环境下考虑多个摩擦因素,利用交易限制引入资产的基数约束,建立可能性均值–下半方差–熵多阶段投资组合优化模型(V-S-M),该模型是一个多阶段混合整数规划问题。同时,给出了求解该模型的一个遗传差分协同进化算法(GAHDE),并对不同风险态度下的投资组合策略进行了分析,同时将所得数值结果与可能性均值–下半方差模型(V-M)和可能性均值–熵模型(S-M)进行模型对比,与标准的遗传算法和差分进化算法进行了算法对比,结果验证了所建模型和设计算法的优越性与有效性。

摘要：针对模糊完工时间和模糊交货期下的虚拟企业伙伴选择问题,提出了以极大化最小客户满意度、极大化平均客户满意度和极小化完工成本为指标的多目标优化模型。采用最小隶属度偏差法将多目标问题转换为多个单目标优化问题,并应用自适应遗传算法进行求解。同时,在遗传算法的适应度函数处理中引入模糊数处理方法,解决了带模糊数的伙伴选择问题。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。

摘要：为解决模糊完工时间和交货期下的虚拟企业伙伴选择问题,提出一种基于Vague集的伙伴选择方法。在给出基于Vague集的交货时间满足度概念的基础上,建立了以极大化交货时间满足度指数为优化目标的虚拟企业伙伴选择模型,该模型考虑了交货时间满足度、成本和任务间的时序关系等因素。为解决标准粒子群优化算法容易陷入局部极值的问题,引入混沌搜索方法,设计了一种混沌粒子群优化算法进行模型求解。实例分析表明,混沌粒子群优化算法比标准粒子群优化算法具有更强的局部搜索能力。

摘要：发生自然灾害或人为的社会动荡事件以后,决策者希望在较短的时间内找出一条最优的应急物资配送路径,第一时间将应急物资配送到受灾地区。但是对于路径的走行时间、运输风险等权值,往往却很难给出确定的变量,因为这些变量往往在一个范围内波动。针对上述问题,我们研究了模糊环境下应急物资配送路径优化问题。首先简单介绍了模糊理论知识,并建立了模糊环境下应急物资配送的机会约束规划模型;然后结合模糊模拟技术和遗传算法,设计了解决该模型的混合智能算法;最后引入一个实例,验证了模型与算法的有效性和可行性。

摘要：针对我国城市配送的特点,以及现实配送过程中存在的参数模糊化现象,对模糊环境下的车辆调度问题模型及求解算法进行了论述,并在此基础上提出了一种与之相适应的,基于知识库、模型库与方法库的城市配送车辆调度决策支持系统平台模型,同时对该平台中各关键子系统的功能结构与设计进行了阐述,分析了其可行性,最后就平台开发与实施中的注意事宜进行了探讨。

摘要：基于不确定性模糊环境,在供应链金融的视野下,分别建立了零售商、生产商及银行的模糊数学规划决策模型。模型充分考虑了银行在供应链中的作用,研究了以零售商订货量、生产商售出价格、银行贷款利率为决策变量的组合对金融供应链中各方决策的影响,利用模糊集合理论和极大极小算子理论将不确定模型转化为其清晰的等价类,然后利用拉格朗日乘子法进行求解,最终得出符合各方期望的最优决策。

摘要：考虑由一个供应商和一个零售商组成的两级供应链,在此供应链系统中建立了一种新型的期权契约机制。在此契约中,零售商处于供应链的领导地位,而供应商处于追随地位,零售商提出期权契约而供应商购买期权。在模糊环境下零售商和供应商之间通过共同分担供应商的创新投入成本的期权契约进行协调,首次提出了可信性函数的反函数表达式及其数学期望的表达式,并通过此期望值函数对此问题进行了优化。研究表明,创新投入共担的期权契约能够实现零售商主导下的供应链的协调。通过仿真验证了研究结论。