导读:本文包含了二层多目标规划论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:非线性二层多目标规划,最优性条件,罚函数,主要目标法
二层多目标规划论文文献综述
吴慧,吕一兵[1]（2016）在《一类非线性二层多目标规划问题的主要目标法》一文中研究指出研究了一类非线性二层多目标规划问题的求解方法.首先利用下层问题的K-T最优性条件,将其转化为带互补约束的多目标优化问题,其次将互补条件作为罚项,构造相应的罚问题,然后利用主要目标法求解该罚问题,最后以相关实例给出了算法的具体实现过程.计算结果表明所设计的主要目标法对该类二层多目标规划问题是可行的.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
吕一兵,吴慧[2]（2015）在《一种求解线性二层多目标规划的极点搜索方法》一文中研究指出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。(本文来源于《长江大学学报(自科版)》期刊2015年04期）
吕一兵,万仲平[3]（2014）在《下层为凸标量优化的二层多目标规划问题的光滑化方法》一文中研究指出以下层问题的最优性条件代替下层问题,将下层为凸标量优化的一类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,采用扰动的Fischer-Burmeister函数对互补约束光滑化,得到了相应的光滑化多目标规划问题,分析了原问题的有效解与光滑化多目标规划问题有效解的关系,设计了求解该类二层多目标规划问题的光滑化算法,并分析了算法的收敛性.数值结果表明该光滑化方法是可行的.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2014年05期）
张涛[4]（2014）在《二层多目标规划问题的粒子群算法及应用研究》一文中研究指出二层多目标规划问题是一类结构较为特殊的二层规划问题。由于能恰当描述系统中存在的层次关系,全面体现决策者的意愿,二层多目标规划己展现出越来越广泛的应用前景。另一方面,二层多目标规划模型都源于社会生产中的实际问题,只有设计求解一般二层多目标规划问题的有效算法,科技工作者才能有较为宽松的建模条件,从而使所建数学模型与实际问题更逼近,进而更好地解决实际问题。因此,设计求解一般二层多目标规划问题合理有效的算法具有重要应用价值。然而,与二层多目标规划的广泛应用相比,该问题的算法研究却显得相对滞后。事实上,到目前为止,虽然已有一些求解二层多目标规划问题的可行算法,但依然没有针对具有一般性的二层多目标规划问题的通用、有效的算法。为此,本文将选取二层单目标规划问题、一类上下层为双目标且上层决策变量为一维变量的二层多目标规划问题、具有一般性的二层多目标规划问题以及高维二层多目标规划问题为研究对象,以粒子群优化算法为主要方法,分别设计其合理有效的求解算法。最后,本文还将利用二层多目标规划进行水资源优化配置的研究。具体研究内容如下：第一章首先介绍了二层单目标规划模型和二层多目标规划模型的背景和展开算法研究的意义；其次,对二层单目标规划模型和二层多目标规划模型的国内外研究状况进行文献综述；最后提出了本文的主要研究内容。第二章首先给出了二层单目标规划问题、多目标规划问题以及二层多目标规划问题的数学模型,并分别给出了与之相关的定义、概念以及性质；其次介绍了粒子群算法的基本原理与算法过程、参数的设定与选择并给出了算法的收敛性分析；最后给出了利用粒子群算法求解二层多目标规划问题的基本工作框架。第叁章设计了二层单目标规划问题的合作型协同进化粒子群求解算法。首先,基于种群停滞探测技术,设计具有较强全局收敛性的合作型协同进化粒子群算法；其次,基于合作型协同进化粒子群算法,设计二层单目标规划问题的求解算法并进行算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法进行对比仿真实验,实验结果表明,本文所设计的算法具有较好的全局搜索能力和收敛速度。第四章设计了一类上下层为双目标且上层决策变量为一维变量的二层多目标规划问题的非受控粒子群求解算法。首先,基于非受控排序技术以及网格技术,设计求解多目标规划问题的非受控粒子群算法；其次,基于多目标规划问题的非受控粒子群算法,设计求解该类二层多目标规划问题求解算法并进行了算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法进行对比仿真实验,实验结果表明,利用本算法求得的近似Pareto最优解在空间分布以及收敛度分布方面都具有一定的优势。此外,针对一个理论Pareto最优前沿面未知的问题,本文利用所设计的算法给出了其近似Pareto最优前沿面,该研究将为后来研究者提供一个结果比对的基础。第五章设计了具有一般性的二层多目标规划问题的带交叉算子的混合粒子群求解算法。首先,针对基本粒子群算法的局部收敛性和后期收敛慢的不足,提出一种具有较强全局收敛能力的带交叉算法子的混合粒子群算法；其次,基于带交叉算子的混合粒子群算法、拥挤度计算方法以及非受控排序技术,设计求解多目标规划问题的混合粒子群算法；再次,基于多目标规划问题的带交叉算子混合粒子群算法,设计具有一般性的二层多目标规划问题求解算法并进行了算法的收敛性分析；最后,利用该算法与经典文献中的算法里进行对比仿真实验,实验结果表明,利用本算法求得的近似Pareto最优前沿面在空间分布方面与文献中的方法几乎相同,但在收敛度方面具有较强的优势,从而说明该算法是一种求解一般二层多目标规划问题的有效算法。第六章设计了求解高维二层多目标规划问题的量子粒子群算法。首先,基于量子粒子群算法收敛速度快以及良好的全局收敛性,设计求解高维多目标规划问题的量子粒子群算法；其次,基于多目标规划问题的量子粒子群算法以及下层子种群规模的自适应性技术,设计高维二层多目标规划问题的求解算法并进行算法的收敛性分析；最后,进行数值仿真实验,仿真结果表明,利用该算法获得的高维二层多目标规划问题的近似Pareto最优前沿面具有较好的收敛度与空间分布性,进而说明该算法是求解高维二层多目标规划问题的有效算法。此外,该问题的研究为以后高维二层多目标规划问题的算法设计者提供了一种方法借鉴以及一个可以进行算法比较的平台。第七章将二层多目标规划引入水资源优化配置问题中。将水资源管理结构和用水者分别作为上、下层,建立水资源管理机构以水资源总效益最大和水质污染最小为上层目标,各用水者以取水效益最大为下层目标的二层多目标规划模型,并设计求解该模型的粒子群算法,从而为水资源管理机构提供有效的决策依据。最后,对全文工作进行了总结,并指出了有待进一步深入研究的问题。(本文来源于《武汉大学》期刊2014-05-01）
邹从义,洪云飞[5]（2014）在《求解一类非线性二层多目标规划的粒子群方法》一文中研究指出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。(本文来源于《长江大学学报(自科版)》期刊2014年07期）
胡密,毛和水,卢仕峰,刘伟,吕一兵[6]（2013）在《一种求解线性二层多目标规划的粒子群优化方法》一文中研究指出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。(本文来源于《长江大学学报(自科版)》期刊2013年28期）
吕一兵,洪志明,万仲平[7]（2013）在《一类弱线性二层多目标规划的罚函数方法》一文中研究指出本文研究了一类线性二层多目标规划(上层为单目标、下层为多目标)"悲观最优解"的求解问题.利用罚函数方法给出了该类问题"悲观最优解"的存在性定理,证明了罚函数的精确性,同时设计了相应的罚函数算法.数值结果表明所设计的罚函数方法是可行的.(本文来源于《数学杂志》期刊2013年03期）
刘兵兵[8]（2012）在《一类灰色二层线性多目标规划问题及其算法》一文中研究指出将下层带多目标函数的二层线性规划与灰色理论相结合,提出了一类灰色二层线性多目标规划问题,给出了该问题的数学模型和相关概念。在约束域为非空紧集的条件下,证明了漂移型灰色二层线性多目标规划问题的最优解一定可以在约束域的极点达到,并提出了一个基于k次最好法的求解算法,证明了该算法具有全局收敛性,算例分析验证了所提算法是有效的。(本文来源于《山东大学学报(理学版)》期刊2012年05期）
郭朝阳[9]（2009）在《基于Kuhn-Tucker条件的二层多目标规划问题研究》一文中研究指出在经济管理领域中普遍存在着递阶决策系统,对递阶决策系统优化问题进行抽象即为层次优化模型。二层优化问题是递阶多层次优化问题最基本的形式。由于很多时候每个决策者的目标函数不止一个,因而形成二层多目标规划模型。目前对二层多目标规划的研究还比较少,求解方法也不完全令人满意。本文在综述相关理论研究的基础上,对二层多目标规划模型的求解方法进行了研究,主要内容如下:针对一种二层多目标规划模型提出了一种新的算法,在线性加权和法、理想点法和K-T条件的理论基础上,把叁者结合起来,将二层多目标规划问题转化为单层单目标约束规划问题,进而使得原问题简单化,从而得到原问题的有效解。该方法快速、便捷,易于操作,并通过算例得到的是决策者的满意有效解。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2009-05-01）
徐裕生,郭朝阳,周晓冬[10]（2008）在《求解二层多目标规划的新算法》一文中研究指出研究多目标二层规划的一种算法,给出二层多目标决策问题数学模型的一种新解法,把线性加权和法、理想点法和Kuhn-Tucker条件结合起来,将二层多目标规划问题转化为单层单目标规划问题,使问题简单化,从而得到原问题的有效解。(本文来源于《河北科技大学学报》期刊2008年04期）
二层多目标规划论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
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。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
二层多目标规划论文参考文献
[1].吴慧,吕一兵.一类非线性二层多目标规划问题的主要目标法[J].西南大学学报(自然科学版).2016
[2].吕一兵,吴慧.一种求解线性二层多目标规划的极点搜索方法[J].长江大学学报(自科版).2015
[3].吕一兵,万仲平.下层为凸标量优化的二层多目标规划问题的光滑化方法[J].系统科学与数学.2014
[4].张涛.二层多目标规划问题的粒子群算法及应用研究[D].武汉大学.2014
[5].邹从义,洪云飞.求解一类非线性二层多目标规划的粒子群方法[J].长江大学学报(自科版).2014
[6].胡密,毛和水,卢仕峰,刘伟,吕一兵.一种求解线性二层多目标规划的粒子群优化方法[J].长江大学学报(自科版).2013
[7].吕一兵,洪志明,万仲平.一类弱线性二层多目标规划的罚函数方法[J].数学杂志.2013
[8].刘兵兵.一类灰色二层线性多目标规划问题及其算法[J].山东大学学报(理学版).2012
[9].郭朝阳.基于Kuhn-Tucker条件的二层多目标规划问题研究[D].西安建筑科技大学.2009
[10].徐裕生,郭朝阳,周晓冬.求解二层多目标规划的新算法[J].河北科技大学学报.2008
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