一类随机和模糊规划模型及方法研究

摘要

本文研究不确定环境下的优化问题，以实际应用背景为出发点，主要讨论了不确定规划模型及用于模型求解的混合智能算法，旨在继续丰富不确定规划求解的算法和建模思想，主要工作如下： 首先，考虑同时含有随机和模糊参数的混合机会约束规划模型，设计了基于随机模拟和模糊模拟的粒子群算法，结合实际例子说明了算法的有效性； 其次，结合期望值模型和机会约束规划模型，首次提出一类随机期望值和机会约束混合规划模型，并将此建模思想推广到模糊环境下，提出了一类模糊期望值和机会约束混合规划模型，通过对实际例子的研究和分析说明了模型的合理性和适用性； 最后，考虑同时含有随机和模糊参数的混合线性机会约束规划模型，设计了基于随机模拟和模糊模拟的单纯行算法，通过对数值实例的计算研究证明了算法的有效性。 本文研究的成果进一步拓展了不确定规划的内容，为计算不确定规划问题提供了新的算法，也为在不确定环境下更切合实际地分析和解决问题提供了更丰富的建模思想。

目录

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摘 要

第一章 序论

1.1论文研究背景

1.1.1研究的出发点

1.1.2不确定规划简介

1.2不确定规划的研究现状

1.2.1不确定规划模型

1.2.2求解不确定规划的算法

1.2.3不确定规划的应用

1.3本文研究的内容暨结构

第二章 预备知识

2.1引言

2.2随机模拟与模糊模拟

2.2.1随机模拟

2.2.2模糊模拟

2.3粒子群算法

2.3.1粒子群算法简介

2.3.2粒于群算法原理

2.4期望值模型与机会约束规划模型

2.4.1期望值模型

2.4.2机会约束规划模型

2.5结语

第三章 粒子群算法解随机模糊混合机会约束规划

3.1引言

3.2带有模糊和随机参数的机会约束规划模型

3.3模糊随机模拟

3.3.1检验模糊随机系统的约束条件

3.3.2处理模糊随机目标函数

3.4基于模糊模拟和随机模拟的粒子群算法

3.4.1算法步骤

3.4.2算法程序

3.5应用举例

3.6小结

第四章 一类随机期望值与机会约束混合规划模型

4.1引言

4.2随机期望值和机会约束混合规划模型

4.3随机模拟

4.3.1检验随机系统的约束

4.3.2处理随机目标函数

4.4基于随机模拟的粒子群算法

4.4.1算法解释

4.4.2算法程序

4.5应用举例

4.6结语

第五章 一类模糊期望值与机会约束混合规划模型

5.1引言

5.2模糊期望值和机会约束混合规划模型

5.3模糊模拟

5.3.1检查模糊系绕的约束

5.3.2处理模糊目标函数

5.4基于模糊模拟的粒子群算法

5.4.1算法解释

5.4.2算法程序

5.5应用举例

5.6结语

第六章 随机模糊混合机会约束线性规划算法与应用

6.1引言

6.2带有模糊和随机参数的机会约束线性规划模型

6.3随机模糊模拟

6.3.1检验模糊随机系统的约束条件

6.3.2处理模糊随机目标函数

6.3.3计算检验数

6.4基于模糊随机模拟的单纯型法

6.4.1算法原理

6.4.2算法步骤

6.5应用举例

6.6结语

第七章 总结与展望

7.1论文总结

7.2问题与展望

附录：参考文献

附录：攻读硕士学位期间发表的论文：

致 谢