摘要：供应链联合优化的结果如何能够被各个自私的成员执行是目前供应链管理中的主要问题。在由一个供应商和多个分销商组成的 2级随机分配形供应链系统中 ,如果供应商的库存有限 ,下游的分销商一般会展开竞争 ,增加订货申报量。应用委托 /代理理论设计了激励机制 ,证明在此机制作用下 ,供应链成员的竞争会导致系统联合最优。

摘要：为了最大限度地发挥三峡区段的通航能力,建立了一种适用于三峡永久船闸的决策支持系统.研究了决策支持系统中的关键问题———船舶入闸编排算法,基于三峡通航的实际情况,如船型复杂多变,中小船舶抢道入闸等,建立了解决问题所需的数学模型.以经典的bestfit算法为基础,考虑到各种实际情况,设计了带匹配权值的bestfit算法,通过多次测试确定了估价函数,较好地解决了闸室面积利用率和船只优先级别之间的矛盾.实验表明算法适用于三峡永久船闸的编排调度,效果不错.

摘要：建立了一种解决NP难组合优化问题的一般性的模式——学习-竞争模式.其中,“学习模式”侧重于个体局部的搜索;而“竞争模式”侧重于种群全局的搜索.利用此模式将多种算法的优点融合在一起.在对背包问题的实际求解中,采用贪婪算法实现了“学习模式”,而“竞争模式”则采用了遗传算法实现,并且设计了一组参数来协调这两个模式之间的关系,结果证明与理论分析一致.

摘要：针对定题Web检索技术,研究了元数据在定题Web信息采集中的重要作用。设计了基于Web元数据的主题扩展系统及定题信息采集系统,并给出了系统实现的具体步骤。同时提出了基于Web元数据的多种定题信息采集策略。实验证明经主题扩展的Web元数据可作为网页主题相关性的重要判别依据,带增益的元数据平均权值启发式采集策略算法具有较好的性能。

摘要：剖析了目前分布式决策的需求,结合面向服务的思想,应用移动Agent技术,提出了一种网格平台上的分布式决策支持系统(DSS)模型和设计思路,说明了该模型的层次结构和运行机制.这种新的模型通过引入移动Agent技术,将复杂的决策任务求解分布到网格的各节点上,实现决策问题的并行异步处理,提高了系统效率,减轻了网格负载和系统对网络带宽的依赖,并应用WebService技术利用丰富的网格决策资源,最大限度地扩展模型库,知识库和数据库,提高DSS的问题求解能力.

摘要：针对一类动态型多属性决策问题,提出了一种基于多属性拍卖思想的动态型多属性决策方法.首先以决策者效用最大化为目标设计了一个包含性能、进度等多个评价指标的评分函数对开发商的开发方案进行评分排序;然后论证了该方法具有激励性,即能积极引导开发商上报真实的信息,并证明了该决策方法能够降低项目的开发风险;最后通过一个导弹发动机的开发实例说明动态型多属性决策方法能够方便地应用于产品开发的实践中,为决策者优选开发商提供有效的决策方法.

摘要：实际工程中存在许多大规模、非线性多约束的序贯决策问题,传统算法解决起来较为困难。蚁群系统(ACS)是一个用来解决大规模多约束组合优化问题的现代启发式算法,根据序贯决策的特点设计了多层结构的蚁群系统,给出了算法的组成结构;为了节约计算内存和优化时间,详细阐述了淘汰劣质解机制的精英策略;并通过梯级水电站短期优化调度这一实际工程序贯决策问题,来验证所构造的算法,给出了优化调度的数学模型及算法的求解思路。最后,采用我国西南地区某梯级流域中三个水电站的相关数据建立了调度仿真模型,仿真结果证实了所采用算法的有效性和可行性。

摘要：针对一个由一个供应商和一个分销商组成的二级供应链系统,当系统面对单品种的随机性外部需求时,首先分析了供应链不合作状态以及供应链联合最优状态下的成员的不同成本水平,并研究了信息对称情况下的合作契约;然后在分销商的存储费为不对称信息的情况下,分析了上述契约的局限性,并运用激励理论,提出激励供应链成员诚实申报信息的契约,实现了供应链系统的联合最优化.

摘要：研究了脉冲Hopfield神经网络在Hopfield意义下的鲁棒稳定性 .通过应用Lyapunov函数法和Riccati不等式方法 ,得到了脉冲Hopfield神经网络鲁棒稳定和鲁棒渐近稳定的充分条件 ,在此基础上 ,设计出了易于实施的脉冲控制器来镇定Hopfield神经网络 .最后 ,给出了例子 .

摘要：对三峡大坝和葛洲坝的一共5座船闸进行统一的船舶通航调度管理,是提高长江三峡水域航运能力的关键,然而其优化调度算法还缺乏必要的研究.本文首先提出了该问题的混合整数非线性规划模型,在实际通航调度环境中,该模型属于强NP-hard复杂度的大规模组合优化问题,因此设计了一种混合模拟退火算法来搜索次优化调度方案,该算法将解分解为闸次时间表和船舶调度计划两部分,在搜索过程中用启发式规则对闸次时间表进行调整,然后用深度优先搜索(DFS)算法根据闸次时间表求解船舶调度计划,最后根据Metropolis规则对当前解进行更新.针对实际通航数据的测试结果表明其优化效果明显优于原有的启发式算法.目前该算法已经成功地应用于实际的两坝联合通航调度系统中.