简介：提出了将人工鱼群算法应用于求解资源受限项目调度问题中的构想，建立了求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法模型，设计了一种标准随机键编码方式，构建了人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为四种基本算子，采用了正向逆向局部改进技术和精英保留策略，并给出了算法流程。应用PSPLIB标准问题库对该算法进行了大量的测试，并与其他算法进行了比较，验证了该算法的有效性。

简介：针对排污收费的最优定价问题，提出了基于灰色理论的价格控制问题，并给出了该问题的模型及相关的定理。在约束域为非空紧集的条件下，证明了漂移型价格控制问题的最优解一定可以在约束域的极点达到。针对漂移型价格控制问题，采用价格控制问题的搜索算法的求解技术，把灰参数看做一个新的决策变量，将该问题转化为多个含参数的非线性规划问题。最后，通过一算例验证了模型及求解方法的有效性。

简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：制造过程评价是改善制造系统效率的重要一环，传统的评价方法将每个制造系统决策单元视为黑箱来研究整体效率，忽略了中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息。针对两阶段（第二阶段有外源性新投入）制造系统的效率评估问题，分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设下，充分利用制造系统中间产品的转化及外源投入要素的配置信息，建立了制造系统网络DEA效率测度及分解模型，建模方法遵循客观评价原则，无需事先主观确定子效率和系统效率之间的组合关系。并将其应用于钢铁制造系统效率测度与分解，研究结果表明该方法能够挖掘决策单元内部子单元的效率情况，帮助决策者发现复杂制造过程非有效的根源，为复杂制造过程的整体效率测度及分解提供了有效的分析方法。

简介：研究随机需求的供应链分销网络设计问题。考虑供应商可以选择所服务的零售商，且供应商通过定价决策确定所服务的零售商。针对此问题，建立了一个非线性整数规划模型和一个等价的集合包裹模型，并利用列生成算法求解集合包裹模型，同时提出一种O（n3logn）时间的算法求解列生成算法中产生的子问题。数值计算表明，本文所提出的算法具有很好的最优性和可行性。

简介：针对不依赖于价格的不确定需求，建立了全球供应链数量折扣与退货组合契约模型。除考虑一国国内供应链的契约参数外，模型中还考虑了全球供应链的汇率、国际运输成本分担比例、关税等因素。通过模型分析，得到数量折扣与退货组合契约实现全球供应链协调时组合契约参量应满足的关系。通过实例分析发现：数量折扣与退货组合契约和单纯的退货契约均可实现全球供应链的协调；当运输成本分担比例确定时，相对于单纯的退货契约，数量折扣与退货组合契约有更多的决策方案可以实现全球供应链的协调，在决策和利润分配时具有更大的灵活性。

简介：云计算是目前国际上诸如信息科学与管理科学中的热点研究课题，其中云资源提供商是构建云平台的基本单元。目前，对云资源提供商进行合理的收益分配机制设计是提升云平台运营能力的一个关键因素。本文建立了一个由多个云资源提供商组成的合作博弈模型，分析了该合作博弈的超可加性和核心非空性，并给出了云资源提供商及其联盟的收益分配方案：核心和Shapley值。通过一些数值算例说明了云资源提供商合作博弈的非凸性，并表明了如何计算这个合作博弈的核心和Shapley值，为云资源提供商设计了一种合理的收益分配机制。本文的结果为研究IaaS（基础设施即服务）云资源提供商的合作行为提供了新的理论依据。

简介：世界经济的快速发展和工业化进程的推进促使各国电力需求激增，电力供需矛盾为能源回购项目的发展提供了条件。为能够实现错峰用电和缓解能源需求的紧张，能源回购项目在每个阶段出现能源短缺时，将根据短缺的不同程度为限产（或停产）企业提供了金额不同的资金补偿。因此，在该能源回购补偿机制下，企业需要确定每个阶段是否参加能源回购项目及其相应的生产库存策略，来实现其期望折扣成本的最小化。本文研究了能源回购补偿机制下企业以最小化期望折扣成本为目标的无限阶段最优生产/库存策略。引入启动成本和多个能源需求状态的资金补偿水平后，在合理的假设条件下，证明了每个阶段生产商的最优生产/库存策略在高峰状态为（si，S）策略，在非高峰状态为（s0，S，A）策略。