Advertisement

双层规划模型分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究采用双层规划模型深入探讨决策问题中的嵌套结构关系，上层代表宏观决策目标，下层模拟微观响应机制，旨在优化复杂系统的管理策略。 双层规划模型在供应链选址中的应用是高国飞研究的一个重要课题。该模型通过上层决策变量确定设施位置，下层则考虑市场需求和服务水平等因素，从而优化整个供应链的布局与运作效率。此方法能够有效解决复杂多变的物流网络设计问题，在实际操作中具有很高的实用价值和参考意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 双层规划模型分析
    优质
    本研究采用双层规划模型深入探讨决策问题中的嵌套结构关系，上层代表宏观决策目标，下层模拟微观响应机制，旨在优化复杂系统的管理策略。 双层规划模型在供应链选址中的应用是高国飞研究的一个重要课题。该模型通过上层决策变量确定设施位置，下层则考虑市场需求和服务水平等因素，从而优化整个供应链的布局与运作效率。此方法能够有效解决复杂多变的物流网络设计问题，在实际操作中具有很高的实用价值和参考意义。
     
  • 双模式拥挤收费的双层规划模型（2010年）
    优质
    本文提出了一种针对城市交通拥堵问题的创新解决方案——双模式拥挤收费的双层规划模型。该模型结合了不同交通方式的特点，旨在通过优化费用结构和政策调控来改善道路使用效率，并减少环境污染。研究于2010年完成，为智能交通系统的发展提供了新的思路。 为了应对私家车与公交车在行驶过程中相互影响导致的实际阻抗问题，本段落提出了一种广义的阻抗概念，该概念涵盖了车辆因其他交通模式的影响而额外消耗的时间、固定的运行费用（如燃油费及车辆磨损费）、拥挤收费以及由拥堵引发的早到或延迟惩罚等成本。基于这一理论框架，构建了一个以最大化交通网络系统收益与成本之差为目标的上层模型和一个旨在实现多模式交通网络随机用户平衡的下层模型，并且出行方式的选择遵循Logit模型的原则。最终，采用了一种结合步长加速法和惩罚函数法的直接搜索算法来求解该数学双层规划问题。
     
  • 利用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型
    优质
    本研究探讨了使用Python优化建模套件（Pyomo）结合帕累托算法优化器（Pao），高效解决双层规划问题的方法，并展示了其在复杂决策支持系统中的应用潜力。 使用Pyomo和Pao求解双层规划数值模型，并提供了多个数值双层模型及其求解结果的资源文档。此外，还为其中一个模型编写了代码，稍作修改即可适用于新的模型。
     
  • 多目标规划模型分析
    优质
    简介：多目标规划模型分析探讨了在决策过程中同时考虑多个冲突目标的方法与技巧，旨在找到最优或满意解。通过数学建模和算法优化，解决实际问题中的复杂性和不确定性。 多目标规划模型是一种用于解决多个冲突或相互独立的目标优化问题的数学方法。这种模型在实际应用中非常广泛，尤其是在工程设计、经济管理和科学研究等领域，能够帮助决策者找到不同目标之间的平衡点，从而做出更加合理的决策。
     
  • 多目标规划的分层序列法模型
    优质
    本研究探讨了多目标规划中的分层序列法模型，提出了一种有效解决多个冲突目标优化问题的新方法。 3. 分层序列法： 1. 基本步骤：将问题中的p个目标按照其重要程度排序，依次求解单目标规划的最优解。 2. 过程：假设这些目标的重要性顺序为从高到低排列，首先求解第一个最优先的目标得到最优值，并记下结果；接着对第二个次重要的目标进行同样的操作，获得它的最优值。依此类推，直到所有p个目标都已处理完毕并获得了各自的最优值。此时所得到的一系列最优解即是在分层序列法意义下的最终解集合。
     
  • 基于遗传算法的双层规划模型MATLAB源码.doc
    优质
    本文档提供了一种基于遗传算法解决复杂双层规划问题的MATLAB实现代码。结合优化理论与智能计算方法，为研究和应用提供了有力工具。 关于双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码文档的内容描述如下：该文档提供了使用遗传算法解决双层规划问题的MATLAB代码示例。
     
  • 双层规划与双层遗传算法研究_GA.rar
    优质
    本资源为关于双层规划及其求解方法——双层遗传算法的研究资料，包含相关理论介绍、算法设计及应用案例分析等内容。 求解双层规划的遗传算法是一种用于解决复杂优化问题的方法。这种方法结合了遗传算法的特点与双层规划的需求，能够有效地处理多层次决策问题中的不确定性和非线性特性。通过模拟自然选择过程来寻找最优或近似最优解，该方法在工程设计、经济管理等领域具有广泛的应用前景。 对于求解双层规划的遗传算法的研究和应用，目前已有不少学者进行了深入探讨，并取得了一定成果。这类研究主要集中在改进传统遗传算子以适应多目标优化问题的需求上；探索新的编码策略来提高搜索效率以及利用混合方法结合其他智能计算技术增强全局寻优能力等方面。 总之，求解双层规划的遗传算法为解决实际生活中的复杂决策问题提供了一种有效途径。随着理论研究和技术进步，未来该领域的发展前景十分广阔。
     
  • 基于遗传算法解决双层规划模型的Matlab代码文档
    优质
    本文档提供了一种利用遗传算法求解双层规划问题的MATLAB实现方案，包含详细源码和注释。适合科研人员及工程师参考使用。 双层规划模型的遗传算法求解的Matlab源码非常实用，值得一看。
     
  • 双层规划问题的求解_Solving.rar: 双层优化与决策
    优质
    本资源探讨了双层规划问题及其解决方案，涵盖了模型构建、算法设计及应用实例。旨在为研究双层优化和决策提供理论支持和技术指导。下载包含详细资料与代码示例。 双层优化模型的求解思路为：首先对上层决策变量进行编码，并将其代入下层规划模型中，通过求解得到下层决策变量值后，再将这些值代入上层模型计算适应度值。接下来执行交叉、变异和选择操作，最终得出最优解。
     
  • Java项目模型的层级划分
    优质
    本文探讨了在Java项目开发中如何合理地进行层级划分，旨在帮助开发者构建出结构清晰、易于维护的应用程序。通过明确各层职责，提高代码复用性和团队协作效率。 在Java项目中进行模型结构层次划分能够使程序更加健壮，并且便于维护和修改，使得代码的清晰度更高。这种做法还能有效节约开发成本。