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  • 简介:禁忌搜索算法是种元启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题,提出了种改进的禁忌搜索算法,并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明,对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的,并且结构简单,迭代次数较少,是种较好的全局启发式优化算法。

  • 标签: 运筹学 元启发式算法 禁忌搜索算法 连续全局优化
  • 简介:本文提出了基于语言分布评估加权平均(DAWA)算子的多属性群决策方法;定义了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序致性和数值致性测度,以此分析决策群体评价结果的可靠性;最后,通过具体实例验证了群决策方法的有效性和实用性,分析了个体决策者评价结果与决策群体评价结果的次序致性和数值致性。

  • 标签: 多属性群决策 语言分布评估 次序一致性 数值一致性
  • 简介:由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

  • 标签: 数学规划 非线性两层规划 进化算法 全局优化
  • 简介:以Lucas内生增长模型为基础,通过建立个新的内生增长模型,在经济可持续发展的前提下,分析环境质量与经济增长之间的关系,为环境库兹涅茨曲线提供了个新的理论解释。模型提出了经济可持续发展的条件,为有关环境保护决策提供理论支持。

  • 标签: 管理科学与工程 经济可持续发展 内生增长模型 环境库兹涅茨曲线