国家教育部博士点基金(20100072110011)
- 作品数：20 被引量：168H指数：6
- 相关作者：马卫民徐博赵璋杨文娟吴凌霄更多>>
- 相关机构：同济大学西安工业大学上海理工大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金上海市哲学社会科学规划课题更多>>
- 相关领域：经济管理社会学航空宇航科学技术理学更多>>
- 集装箱码头岸桥调度的时间—成本均衡模型与算法被引量：4
- 2016年
- 针对集装箱码头岸桥调度的时间—成本均衡问题,综合考虑岸桥调度问题中所涉及的各类约束和装卸任务所需时间与成本之间的关系,首次提出了岸桥调度的时间—成本均衡混合整数优化模型。设计改进的遗传算法用以求解该模型。数值实验的结果验证了模型正确性和算法有效性,说明模型和算法可以用于实际的岸桥调度过程。
- 吴凌霄马卫民
- 关键词：遗传算法
- 联合投资中寻租动因及防范的博弈分析
- 风险投资对于经济的带动作用日益明显。联合投资联合众多风险投资机构联合投资能够优化项目筛选、改善交易流、改进风险投资机构在网络中的地位、提高企业声誉等,因而具有较强的竞争优势,但是由于寻租的出现导致联合投资价值溢出效应受损...
- 陈晔峰
- 关键词：博弈论
- 文献传递
- 基于双论域决策粗糙集的应急决策模型与方法
- 在高度不确定的环境下,科学的应急决策方案是有效控制危机局面、减少损的关键。突发危机事件应急决策具有时间紧迫、资源有限以及信息不完整、不充分等特征且需要决策者做出面向全局的实时应急决策。基于此,本文把粗糙集理论应用于突发危...
- 孙秉珍马卫民赵海燕
- 关键词：应急决策
- 文献传递
- 在成组技术下带恶化和学习效应的单机排序问题
- 2017年
- 本文研究了带依靠时间的恶化效应和依靠位置的学习效应的成组排序问题。模型中,组安装时间是开始安装时间的线性函数,工件的加工时间带恶化和学习效应,目标函数分别为最小化时间表长问题和最小化总完工时间问题。基于对问题的分析,给出了多项式算法。
- 马卫民孙丽
- 关键词：排序单机成组技术
- 考虑节点中断和需求波动的可靠供应链网络设计问题被引量：24
- 2015年
- 本文研究了一个包含供应点、中转点和需求点的三级可靠供应链网络设计问题(RSCNDP).文章同时考虑了供应端的不确定性(节点中断的可能性)和需求端的不确定性(需求量的波动性),针对这些因素,采用情景的方法描述,并结合p-鲁棒模型的优点提出了一个新的混合整数规划模型.在模型中,α,β两参数分别表示决策者对节点中断和需求波动的风险偏好,优化的目标是在给定的风险偏好下最小化设施的固定成本和产品的运输成本.文章提出了一个由最短增广链法和遗传算法的相结合的混合智能算法来求解该模型,并结合实际进行了相应的数值分析.结论显示决策者的风险偏好对可靠供应链网络的设计会产生重大的影响,而在面临风险时,可靠的供应链网络表现要优于确定型的供应链网络,这些为企业的供应链管理决策提供了理论支撑.
- 马卫民李彬徐博张发幼
- 关键词：风险偏好
- 带恶化和综合学习效应的成组排序问题研究被引量：1
- 2020年
- 本文研究了成组技术下带恶化和综合学习效应的排序问题,工件的加工时间带综合学习效应。对最小化时间表长问题,我们给出了多项式算法,并且证明了带一致关系的最小化总完工时间问题也是多项式可解的。
- 孙丽马卫民
- 关键词：排序成组技术
- 基于Shapley值法的三级闭环供应链收益分配模型被引量：33
- 2011年
- 以合作博弈为基本研究方法,构建了由制造商、第三方物流和零售商组成的三级闭环供应链收益分配模型,不同合作方式下各合作联盟收益的特征函数的计算结果表明:在采取合作时,各合作联盟的收益均大于或等于各成员在不合作时各自的收益之和,文章验证了在三级闭环供应链收益分配模型中应用Shapley值法的可行性,说明构建的收益分配模型具有普遍适用性。然后运用Shapley值法求得三级闭环供应链收益分配的合理均衡解,最后结合算例进行了分析论证。
- 郑鑫朱晓曦马卫民
- 关键词：闭环供应链合作博弈SHAPLEY值
- 基于改进的多种群遗传算法求解工序可拆分车间调度问题被引量：4
- 2016年
- 随着制造技术的发展,工序可拆分的车间调度问题(p-JSP)成为制造业关注的热点。分析了工序可拆分车间调度问题的性质,建立了相应的混合整数规划模型,并在此基础上提出了改进的多种群遗传算法(RMPGA)用以求解p-JSP问题,引入"移民"、"升降级"等过程提高算法的寻优效率,通过对多峰函数的实验以及与其他算法的比较,验证了该算法的有效性。最后,算例分析结果验证了本文提出的模型和算法的有效性,可用于改进实际生产过程。
- 马卫民吴凌霄
- 关键词：车间调度多种群遗传算法
- 单跑道混合起降飞机排序问题的优化算法研究被引量：5
- 2018年
- 针对单跑道混合起降飞机排序问题,考虑着陆队列的优先性以及最小时间间隔的复杂性,建立最小化队列完成时间的混合起降模型.为求解该模型,提出两种基于着陆优先的两阶段算法,即TPLP算法和M-TPLP算法.该两种算法的第一阶段均是将着陆队列从起降队列中分离,并用蚁群算法对其求解;在第二阶段,TPLP算法和M-TPLP算法分别在不允许和允许着陆飞机偏移已安排着陆时间的情况下,将起飞队列插入到已排着陆队列中,即确保了着陆飞机的不同优先性,在一定程度上能够为实际的空中交通流量管理提供理论依据.最后,通过仿真实验验证所提算法的有效性.
- 马卫民杨文娟徐博
- 关键词：蚁群算法
- 基于高斯白噪声扰动的混合粒子群算法及其应用
- 钭对带有集的势和资产比例约束的马克维茨均值一方差模型(CCMV)的求解,提出一种带有扰动的混合粒子群算法(HDPSO).在HDPSO算法中,为提升种群跳出局部最优解的能力,引入种群多样性阈值(λ_α),当种群多样性低于给...
- 刘衍民马卫民
- 关键词：粒子群算法差分进化算法投资组合
- 文献传递
