摘要：在现实的生产系统中,由于材料价格,产品价格,市场需求以及劳动者能力等不确定因素的影响,生产计划问题常常是一个不确定规划问题。因此,带有常系数的生产计划模型不能准确有效的描述生产决策环境。基于可信性理论,本文将提出一类新的带有模糊参数的生产计划模型。然后,我们讨论了可信性函数的逼近并且设计一个基于逼近方法、神经网络和遗传算法的启发式算法来求解这个模糊生产计划问题。最后,给出了一个数值例子来表明所设计算法的可行性和有效性。

摘要：在现实的生产系统中,生产计划问题常常是一个确定的线性规划问题。但是,在许多的实际情况中,由于生产系统中不确定性因素的影响,带有常系数的线性规划模型不能合理地描述现实的决策环境。为了准确有效地描述生产决策环境,本文提出一类新的带有模糊参数的两阶段生产计划期望值模型并且讨论模型的一些基本性质。然后,讨论补偿函数的逼近并且设计一个基于逼近方法、神经网络和遗传算法的启发式算法来求解这个两阶段模糊生产计划模型。最后,给出一个数值例子来表明所设计算法的可行性和有效性。

摘要：配料问题是工业生产流程中的重要组成部分.在实际的生产过程中,配料问题由于原料的选取与某些随机系数有关,因而具有随机性.将基于随机理论提出一种新的机会约束生产配料模型,然后设计混合智能算法求解提出的生产配料模型.最后,给出一个数值例子表明模型和算法的有效性.

摘要：基于可信性理论,将提出一类带有模糊参数的运输期望值模型.然后,讨论模糊运输期望值模型的基本性质.最后,给出一个数值例子来表明所设计模型的实用性.

摘要：基于可信性理论,提出一类新的模糊生产计划期望值模型.然后,讨论这个模糊生产计划模型的基本性质.最后,利用这个模糊模型的基本性质我们可以把模糊生产计划期望值模型转化为一个线性规划模型并且设计相应的算法求解模糊生产计划问题的一个数值例子.

摘要：在铁合金配料问题的大量传统研究工作中,多数研究工作均与确定性系统相关。在不确定系统中考虑一类新的带有可信性约束的模糊铁合金配料机会约束模型。由于提出的模糊铁合金配料问题常常包含带有无限支撑的模糊变量参数,因此它是一个很少被直接求解的无穷维优化问题。为了求解这个模糊优化问题,通过逼近方法将模糊铁合金配料机会约束问题转化为一个有限维优化问题。设计一个含有逼近方法、神经网络和遗传算法的混合智能算法求解提出的带有可信性约束的铁合金配料机会约束问题。给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性。

摘要：品牌的影响力是决定其产品竞争实力的关键,而企业的品牌核心价值是通过产品的设计表现出来的。设计师在设计产品时,应将顾客对品牌的文化认同感融入产品中,从而引导消费者的消费需求。

摘要：基于可信性理论和两阶段模糊优化方法,提出一类带有模糊参数的两阶段运输期望值模型。由于提出运输问题包含带有无限支撑的模糊变量系数,因此它是一个无限维的优化问题。然后,讨论两阶段模糊运输期望值问题的逼近方法并且将逼近方法嵌套到遗传算法中产生一个基于遗传算法的逼近方法求解提出的两阶段模糊运输期望值问题。最后,给出一个数值例子来表明所设计模型和算法的实用性与有效性。

摘要：针对带随机需求的限量弧路径规划(CARPSD)问题,建立基于期望与方差的数学模型,设计一种概率型邻域搜索算法。采用随机路径扫描产生初始种群,构建最优解集。根据影响解的质量的4个关键指标,构建4种领域结构。应用算法的概率机制,计算邻域搜索的强度,进行大小邻域结构的转化,指导邻域搜索。通过Restart策略,扩大解空间的范围。实验结果表明,该算法可有效解决CARPSD问题,比自适应较大的邻域算法具有更强的寻优能力。

摘要：基于两阶段模糊优化方法建立一类带有最小风险准则的模糊产销计划模型,并设计含有逼近方法和粒子群优化算法的混合算法对提出的模型进行求解。然后,给出一个实例表明模型和算法的有效性。