不确定条件下网络系统的优化问题研究

不确定条件下网络系统的优化问题研究

论文摘要

如今在我们的日常生活中,网络无处不在,无时不有,我们每个人都生活在一个高度网络化的社会当中。大量的实际问题可抽象为网络与网络优化的问题。本文主要采用图与网络、不确定性、不确定规划与网络优化等的理论与方法研究不确定条件下网络系统的优化问题。在深入研究图与网络相关概念的基础上,对不确定网络系统的概念进行了提炼与完善,并提出了统一标识不确定网络系统的方法;根据不确定理论与不确定规划,从三种不同的建模机理对不确定网络系统中的最短路问题、最小生成树问题进行了深入的研究,建立了基于条件测度的网络优化模型并设计了基于测度模拟技术的混合智能算法;在应用实例中,针对地下物流系统进行隧道网络规划。主要工作如下:(1)基于不确定条件测度的不确定网络系统的一般定义、分类和统一标识的研究。首先通过对确定图与不确定图、确定网络与不确定网络相关概念的分析与研究,提取了网络系统的不确定性特征;基于此提出了不确定网络系统的一般定义,统一了网络系统中网络属性的不确定性与网络结构的不确定性,并把现有的不确定网络系统分成了三类。然后引入不确定理论中条件测度的思想,将网络系统中属性不确定性与结构不确定性有机地统一;利用条件测度综合刻画网络系统的不确定性,并类比邻接矩阵的形式,提出了统一标识不确定网络系统的不确定条件测度矩阵。(2)基于条件测度思想的不确定网络系统中最短路问题的研究。首先,基于条件测度思想,依据不同的决策准则,建立了解决不确定网络系统中最短路问题的三类数学模型,分别是基于期望值规划的期望最短路模型、基于相关机会规划的最大机会最短路模型、基于机会约束规划的α-最短路模型。然后设计了求解最短路的优化模型的基于测度模拟技术与Floyd算法相结合的混合智能算法。该算法先通过测度模拟技术模拟优化模型中的不确定函数,将不确定的规划模型转化为与其等价的确定形式;再采用传统的解决优化模型的算法求解确定形式的优化问题。(3)不确定网络系统中基于条件测度的度约束的最小生成树问题的研究。首先考虑实际应用中存在限载限流的情况,增加了度约束的限制条件。然后同样根据不同的决策准则,基于期望值规划、相关机会规划以及机会约束规划,建立基于条件测度的三种不同的度约束最小生成树问题的优化模型。其次对最短路问题与最小生成树问题的模型进行了比较与说明。最后设计了求解优化模型的基于测度模拟技术与D—Prim算法相结合的混合智能算法。(4)不确定网络系统中的实例(地下物流系统的隧道规划问题)研究。先将地下物流系统规划问题抽象为不确定网络系统中的最短路问题。然后建立了基于条件测度的最大机会最佳隧道规划的优化模型。最后采用分层优化设计和混合智能算法的思想对问题进行了求解。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  •   1.1 研究背景和目的及意义
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究目的及意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 网络系统研究现状
  •     1.2.2 网络系统中的优化问题研究现状
  •     1.2.3 不确定条件下网络系统的优化问题研究现状
  •   1.3 研究内容和研究方法
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 研究方法和技术路线
  •   1.4 研究成果和创新点
  •     1.4.1 研究成果
  •     1.4.2 创新点和特色
  • 第2章 预备知识
  •   2.1 图与网络
  •     2.1.1 图
  •     2.1.2 网络
  •     2.1.3 图与网络的表示
  •   2.2 不确定理论
  •     2.2.1 不确定测度及其相关概念
  •     2.2.2 不确定变量和不确定测度的相关性质
  •   2.3 不确定规划与网络优化
  •     2.3.1 不确定规划的类型
  •     2.3.2 网络优化中的基本问题
  • 第3章 基于条件测度的不确定网络系统
  •   3.1 引言
  •   3.2 不确定图与不确定网络的定义研究
  •     3.2.1 确定图与不确定图定义的对比研究
  •     3.2.2 网络与不确定网络定义的对比研究
  •   3.3 不确定网络系统的定义及矩阵表示
  •     3.3.1 不确定网络系统的定义
  •     3.3.2 不确定网络系统的矩阵表示
  •   3.4 本章小结
  • 第4章 不确定网络系统中的最短路问题
  •   4.1 引言
  •   4.2 最短路问题的建模
  •     4.2.1 基于期望值规划的最短路问题
  •     4.2.2 基于相关机会规划的最短路问题
  •     4.2.3 基于机会约束规划的最短路问题
  •   4.3 基于测度模拟的混合智能算法设计
  •     4.3.1 期望值最短路问题中不确定函数的模拟
  •     4.3.2 最大机会最短路问题中不确定函数的模拟
  •     4.3.3 机会约束最短路问题中不确定函数的模拟
  •     4.3.4 混合智能算法解决最短路问题
  •   4.4 本章小结
  • 第5章 不确定网络系统中度约束生成树问题
  •   5.1 引言
  •   5.2 度约束生成树问题的建模
  •     5.2.1 基于期望值规划的生成树问题
  •     5.2.2 基于相关机会规划的生成树问题
  •     5.2.3 基于机会约束规划的生成树问题
  •     5.2.4 不确定网络系统中优化模型的说明与比较
  •   5.3 基于测度模拟的混合智能算法设计
  •     5.3.1 不确定函数的测度模拟
  •     5.3.2 混合智能算法解决最小生成树问题
  •   5.4 本章小结
  • 第6章 地下物流系统规划问题的实例研究
  •   6.1 引言
  •   6.2 基于条件测度思想抽象地下物流系统问题
  •   6.3 地下物流系统的最佳隧道网络规划
  •   6.4 本章小结
  • 第7章 结论与进一步的工作
  •   7.1 结论
  •   7.2 进一步的工作
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
  • 附录
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 吕晓蝶

    导师: 钟仪华

    关键词: 不确定网络系统,不确定规划,网络,地下物流系统

    来源: 西南石油大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 数学,数学

    单位: 西南石油大学

    分类号: O224;O157.5

    DOI: 10.27420/d.cnki.gxsyc.2019.000396

    总页数: 68

    文件大小: 4179K

    下载量: 35

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