双层二次多目标规划解的最优性条件

双层规划能有效地描述具有递阶层次结构的决策系统。本文给出了一类双层多目标规划模型及这类模型解的定义,给出了解的最优性条件。     

基于鲁棒双层多目标规划的农业水资源优化配置模型构建与应用

水资源是发展农业的基础,但目前我国水资源供需矛盾突出,急需建立与经济发展、人口增长、生态稳定相适应的农业水资源优化配置模型。考虑农业供水约束的不确定性,利用盒式鲁棒不确定集合,构建基于鲁棒双层多目标规划的农业水资源优化配置模型,并且利用双层规划中分散的决策方式对多目标决策函数进行处理,最后采用粒子群算法对算例进行求解,证明该模型应用于农业水资源优化配置的有效性。     

银川市人口、资源、环境与经济协调发展的多目标规划模型

采用银川市2001—2007统计年鉴数据，建立银川市的人口、资源、环境和经济（PREE）的多目标模型。根据银川市的“十一五”发展规划确定了目标函数，应用模式搜索法对所建立的模型进行求解，并对计算结果进行了分析，给出了相关的政策建议，为银川市的可持续发展提供了很好的参考依据。     

一种求解多目标整数规划的新方法

在求解多目标整数规划的加权方法中,交互式方法虽然考虑了决策者的偏好,但计算量较大;非交互式方法计算量虽小,但没有考虑决策者的偏好。因此,提出了基于层次分析法的权系数确定方法,并构造了相应的算法,该算法不仅计算量小,而且考虑了决策者的偏好,并针对数据不平衡问题,对算法进行了改进,给出的算例表明算法是有效的。     

随机环境下多目标设计优化问题的交互式算法

从通信网络和运输安排等工程问题中提出了一类多目标随机优化模型,该模型含有一个随机线性和随机二次目标函数,还含有随机线性约束.基于决策者的期望水平将多目标优化模型转化为单目标优化问题;利用新的方差期望综合法研究了此类优化问题的确定型等价类,并设计了求解这类问题的基于决策者偏好的交互式算法.数值实验表明:方差期望综合优于已有方法,它既能够反映决策者的满意度,又能够得到更稳健的最优解.     

一种求解二层多目标规划问题的改进模拟退火算法

基于求解多目标规划问题的模拟退火算法,将求解二层多目标规划问题转化为交互求解下层多目标规划问题和上层多目标规划问题,然后结合求解多目标规划的精英策略,提出了求解二层多目标规划的改进模拟退火算法。最后,通过数值试验验证了算法的可行性和有效性。     

求解一类非线性二层多目标规划的粒子群方法

采用以下层问题的最优性条件代替下层问题的方法,将上层为向量优化、下层为凸标量优化的一类非线性二层多目标规划问题转化为带互补约束的不可微多目标规划问题,分析了2者在最优解方面的关系,并设计了求解相应不可微多目标规划问题的粒子群算法.数值结果表明所设计的粒子群算法是可行、有效的.     

时变海流干扰下深远海渔业无人船多目标路径规划

深远海无人船在开发渔业资源时,面临着续航能力不足和路径规划算法收敛慢、精度低等问题,为尽可能减少渔业无人船在实际任务执行过程中环境影响和最大限度地优化航行路线,在保证其安全航行的前提下,设计了以路径长度、转舵和海流能耗等多个参数最小为目标的路径规划算法。通过对无人船在航行时海域环境和任务目标的分析,建立了时变海流干扰下的无人船多目标计算模型,采用改进的自适应灰狼优化算法进行求解,算法通过引入多项策略进行统筹优化。该算法应用于复杂水域下渔业无人船多目标优化领域的仿真实验,证实了算法的可行性和改进策略的有效性,多目标相较于3个单目标仿真结果对总目标值的优化率分别提高了9.2%、1.7%、11.9%;不同海流状态下的仿真路径表明了相较于传统的以距离最优算法能够节省更多的成本,有效地提高了无人船全局航迹的规划性能。     

一种求解线性二层多目标规划的粒子群优化方法

粒子群算法是一种新兴的优化技术。由于粒子群算法实现简单,可调参数少,已得到广泛研究和应用。根据粒子群算法能够有效获得不可微多目标规划Pareto最优解的特点,设计了线性二层多目标规划的粒子群算法:采用以下层问题的K-T最优性条件代替下层问题的思想,将线性二层多目标规划转化为带互补约束的不可微多目标规划问题,然后对所得到的不可微多目标规划问题设计粒子群算法,从而得到线性二层多目标规划问题的Pareto最优解。数值结果表明所设计的算法是可行、有效的。     

农产品市场经营商户的信贷融资模式创新——以湖南市场为例

农产品市场的经营商户是联系农产品生产者和消费者的纽带,他们的运营加速了农产品的流通,是"三农"经济发展的催化剂。为了解决农产品市场经营商户的信贷融资难题,寻求政府、银行、农产品市场、经营商户之间的融合点,选取湖南最具代表性的农产品市场红星大市场与马王堆农产品批发市场,并采用抽样调查研究法,对农产品市场经营商户的特征、信贷融资现况进行了系统分析。结果表明,抵、质押贷款和担保贷款是商业银行的现有的两种主要信贷模式,而农产品市场经营商户的组织化程度不高、可供抵押的固定资产缺乏。因此,商业银行目前难以找到与农产品市场经营商户合作的融合点。然而,农产品市场经营商户的信贷融资意愿强烈,为此,提出了信贷融资模式必须紧密连接农产品市场,创新并发展为农产品市场量身定制的六种融资模式,才能迅速盘活各方资金供需,切实解决农产品市场经营商户的融资问题,从而推进农产品市场的发展。     

新模式学会制下宽口径专业人才培养方案的思考

本介绍了四校合并以后的浙江大学在新模式学分制下宽口径电气工程及自动化专业人才培养方案及其新教学计划制定的总体框架；探索、分析了实施教学计划需配套进行的一系列教学改革及存在的问题。     

基于不确定性的区间分式规划灌区优化配水模型

为获得有限可用灌溉水资源条件下满足多个目标的最优配水方案,将区间不确定性方法引入线性分式多目标规划中,构建基于区间不确定性的分式规划模型。以甘肃省武威市民勤县红崖山灌区为研究区域,对当地4种主要作物,春小麦、春玉米、棉花、籽瓜进行水资源优化配置,在满足粮食安全基础上得到不同水文年下满足不同目的需求的水资源优化配置方案。在此基础上,对不同情境下的配水结果进行对比并详细分析了平水年不同区间用水效率增长对目标函数的增长率影响,得到不同用水效率下的优化配水方案及目标完成情况。结果表明:在枯水年灌区应优先满足籽瓜的灌溉需求,丰水年应优先满足棉花的用水需求,平水年农业生产的最优用水效率增长区间为[0,5%]。所得结果可以为民勤县红崖山灌区以及类似灌区水资源优化配置及用水效率提升提供了理论依据与决策支持。     

基于灰色神经网络与马尔科夫链的城市需水量组合预测

【目的】针对城市需水量预测系统具有非线性和随机波动性的特点,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,以提高模型的预测精度。【方法】比较分析灰色GM(1,1)模型、BP神经网络模型以及二者线性组合的灰色神经网络预测模型的预测效果,建立基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络预测模型,并以榆林市2000-2009年的用水量实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的检验预测精度。【结果】经马尔科夫链修正处理后,建立的基于马尔科夫链修正的灰色神经网络组合模型的预测精度更高,预测误差的绝对值均小于4%,且均方差σ为1.00,小于组合灰色神经网络模型与GM(1,1)模型、BP神经网络模型预测误差值的均方差。【结论】基于马尔科夫链修正的组合灰色神经网络需水量预测模型,对城市需水量的预测优于灰色神经网络及各单项预测模型,不仅预测精度高,而且能同时反映出数据序列发展变化的总体趋势和系统各状态之间的内在规律,适合描述随机波动性较大的预测问题。     

基于灰色-BP神经网络模型的多情景交通用地需求预测——以长江中游城市群为例

为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。     

网络环境下高等农业院校教学模式的探讨

本文运用现代教育理论与教育思想,根据建构主义理论的基本观点,在综合比较不同教学模式的基础上,对网络环境下高等农业院校的教学模式进行了探讨。     

浅谈网络环境下图书馆读者服务工作

全球网络环境下,图书馆读者服务工作发生了很大变化,,这使得它以全新的特征区别于传统图书馆的读者服务工作.本文阐述了网络环境下,读者服务工作发生的巨大变化,介绍了网络环境下读者服务工作的特点和应采取的对策.     

大矢跨比车行索道桥结构的可行性

根据索道桥的通行标准,采用几何非线性有限元方法,借助ANSYS软件分析大矢跨比车行索道桥静力特性,对比并考察了其施工可行性与结构经济性.结果表明大矢跨比索道桥的所有结构行为参数都达到常规索道桥的技术要求;所有构件的安装具有可施工性;结构的经济性优势显著,该结构可行性好.