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研究了上层为分式规划、下层为线性多目标规划的一类半向量二层规划问题乐观最优解的求解方法。利用对偶理论,先将半向量二层规划问题转化为相应的单层优化问题,同时取下层问题的对偶间隙与上层目标函数分母的比值作为罚项,构造了该类半向量二层规划问题的罚问题,最后基于罚问题的相关性质设计了一种求解算法。数值试验表明,所设计的算法是可行的。 相似文献
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神经网络具有大规模并行处理及快速收敛的特性,为优化问题的算法设计提供了一种新的思路。为此,设计了一种求解非线性极大极小问题■,■的神经网络方法:首先将非线性极大极小问题■,■转化为带不等式约束的非线性规划问题■;然后采用Lagrange乘子法构造相应非线性规划的神经网络模型■,并对该神经网络模型的渐近稳定性进行了分析。数值试验结果表明,利用神经网络可以有效地求解极大极小问题。 相似文献
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以得到的线性二层规划的局部最优解构造约束条件,并将其添加到所构造的线性二层规划的罚问题中,得到相应的单层规划问题。通过对单层规划问题的分析,设计了一种求解线性二层规划ε-全局最优解的算法,并以算例验证了算法的可行性。 相似文献
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为客观评价铁路工务系统安全状况,应用多目标决策理想点法的原理,结合影响铁路工务安全的主要指标,建立了评价模型,利用模型方程计算了代表铁路工务安全优劣的欧式距离,并进行了欧式距离大小比较。6个车间安全顺序从优到差依次为：车间4〉车间3〉车间5〉车间6〉车间1〉车间2,与模糊评价技术的评价结果完全相同；在设定的安全等级的欧式距离范围内,划分6个车间安全等级分别为：车间4、车间3安全级别属良好,车间5、车间6、车间1、车间2安全级别属中等。结果表明,理想点法不仅能够有效地对铁路工务安全状况进行排序,而且能够根据安全要求对安全状况划分等级,对铁路工务安全风险状况进行综合评价具有一定可行性。 相似文献
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研究了线性二层多目标规划的求解问题。以下层问题的最优性条件代替下层问题,将线性二层多目标规划问题转化为含互补约束的不可微优化问题,同时将互补条件作为罚项加入到上层目标函数,构造了相应的罚问题。通过分析罚问题Pareo最优解的相关性质,设计了一种极点搜索方法,并用算例验证了算法的可行性。 相似文献