李应[1]2009年在《供应链多层规划模型及其合作协商求解方法研究》文中研究说明在决策中,存在大量的具有层次结构的问题,不同层次上具有不同的决策者,并各自有着不同的利益,其决策依次作出,上层先决策,下层后决策,并且各层决策相互影响。具有层次结构的问题正是多层规划的研究范畴。供应链是具有层次或网络结构的复杂系统,竞争与合作共存于供应链博弈关系中,适宜用多层规划建模。供应链管理的目的就是通过协调和控制供应链成员间的物流、信息流、资金流等,以降低总成本,提高供应链整体竞争力等。供应链多层规划问题的解应该是Pareto有效的合作解决方案。此外,供应链中的决策通常是在信息不完全或不确定的情况下作出的,分布与不确定环境下的供应链计划、协调问题是供应链研究中的热点与难点。本文是研究在分布和不确定信息决策环境下,多阶供应链协调与计划问题的建模与协商求解方法。文章分析了多层规划在供应链建模中的运用及求解特点,并分别对两阶段和叁阶段供应链协调和计划问题建立了相应模型。对于供应链多层规划模型,根据问题合作策略的不同或考虑环境不确定性与否,基于不同的优化策略,分别设计了相应的协商方法以获得合作解决方案。本文的主要研究内容和创新性工作如下:(1)建立了供应链多层规划模型,并分析了合作解的意义和求解特点。目前关于供应链建模的研究,特别是用数学规划方法建模,往往忽略了供应链决策的分散和递阶性。本研究将多层规划运用于多阶段供应链建模,分别建立了二阶段、叁阶段和下层多分销商等不同供应链结构模型,并分析了模型约束条件放置等重要问题。此外,对于供应链多层规划问题,考虑如何得到整体优化解具有更实际的意义。文章分析了合作解的几种形式,指出基于有保留的局部信息的反复交互方法是可行的多层规划合作解决方法。(2)对于供应链契约协调问题,设计了基于整体优化的两步协商方法。在不完全信息情况下,契约参数的设定必须经过签约双方反复协商和多次博弈,才有可能达成协调。而这种信息的交互通常是有保留和逐步试探。本研究中,利用满意度原理实现多层问题转换的同时,通过目标或变量隶属函数的转化实现目标和约束信息在形式上的隐密。对于两阶段供应链契约协调,设计了基于整体优化的两步协商算法,以逐步获得供应链最优契约参数和整体最优解。其中,第二步协商模型是在第一步得到的均衡解基础上,基于总体目标满意度最大化,并结合决策变量满意度松弛约束建立的。用所研究方法求解价格折扣契约设计问题,并通过与其它优化策略的对比,验证该解决方案的优越性。(3)对于供应链协同计划问题,设计了基于合作对策的两步协商方法。现有的用于求解协同计划问题的数学规划方法,虽然考虑了分布式决策特点,但这些方法存在着求解质量差或需要过多信息等不足。本研究将合作博弈理论应用于分布式协同计划问题。对于叁阶段供应链协同计划问题,设计了基于合作对策的两步协商过程,描述了两步协商模型和交互协商算法步骤。其中第二步合作协商模型是基于Nash协商解的形式,并结合满意度松弛约束建立的。结合问题的特点,设计了模糊遗传算法以获得模型的模糊最优解。用所研究方法求解叁阶段生产-分销计划问题,并通过与其它方法的对比,验证该解决方案的优越性。(4)对于模糊环境下的供应链计划问题,设计了可调参数两层交互式协商方法。现实供应链系统往往处于不确定的环境之中,多层分布决策系统对其中的不确定参数的选择更为敏感。论文研究了模糊环境下的供应链计划问题,建立了模糊机会约束规划多层规划模型,并转化为具有可变参数的清晰等价模型。为求解模型,设计了可调参数两层交互式协商算法,以获得合作满意解。交互式算法分为内、外两层,内层为两层规划交互式协商,而外层为关于可能性水平值的参数规划层。算例仿真验证了该方法的可行性。(5)研究了下层多分销商的供应链多层规划模型及其协商求解方法。在供应链实践中,同一渠道多个竞争者的情况是常见的。根据决策相关性,以及决策主体间是否采取合作策略,将下层多随从的两层供应链规划问题分为叁类。分别研究了下层多人无关联两层供应链决策问题、下层多人有关联非合作两层决策问题和下层多人有关联合作两层决策问题的模型及求解方法。上述研究拓展了供应链建模的思路。研究了不完全信息情况下,具有合争博弈特点的交互式协商新方法,为供应链谈判支持系统提供了新型谈判理论、模型和方法。
余娟[2]2016年在《模糊视角下生鲜农产品供应网络优化设计》文中研究表明“叁农”问题是建设社会主义新农村的关键,关系到国家的稳定及社会主义和谐,一直是党中央致力要解决的重要问题。近十几年的党中央“一号文件”明确了每个时期“叁农”改革的方向,同时提出了解决“叁农”问题的关键性政策措施。尽管每年的“一号文件”侧重点不同,但是几乎都强调了发展和完善农产品流通市场体系,因为只有加强农产品流通才是解决“叁农”问题的关键。加强农产品流通,统筹规划农产品批发市场布局,合理规划农产品流通网络,己成为扩大农产品市场的一个战略性问题。加强农产品流通供应(物流)网络建设,减少农产品流通环节,降低生鲜农产品物流成本,已经成为解决“叁农”问题,增加农民收入的重要一环。此外,在全球经济一体化和市场化的发展趋势下,农产品供应网络的组织构建与农产品流通供应网络优化在农业产品流通领域显得越来越重要。因此,研究生鲜农产品供应网络优化设计对完善农产品流通体系及农产品流通网点合理规划布局具有政策性的意义,更进一步的对降低农产品流通成本、提高供应链网络效率和农产品质量,具有重要的理论和现实意义。本文在现有研究基础上,考虑模糊不确定环境下的生鲜农产品供应网络优化设计问题,期以建立一个既可以满足当前需求同时又能够适应未来经济发展变化的,高效流通的生鲜农产品供应网络,并可以为各地区生鲜农产品供应网络建设及供应网络节点改造项目提供理论参考。本文的主要研究内容包括以下方面：1.在研究当前生鲜农产品特征及供应模式的基础上,提出了我国生鲜农产品的未来组织模式；并根据生鲜农产品的供应特征,分析了生鲜农产品供应网络规划中存在的不确定性问题,进一步提出不确定性的数学表达方式,为后文不确定生鲜农产品供应网络规划做铺垫。2.对模糊环境下的生鲜农产品供应网络节点选址(升级改造)问题进行研究：基于模糊理论、灰色系统理论和改进逼近理想解法(RTOPSIS),提出了农产品批发市场升级改造评估决策方法。以叁角模糊语言评判等级为基础将评定等级由原来的7个进一步扩展到28个,可以将专家评价思维跨等级的情况考虑在内；最后引入改进TOPSIS的群决策思想,将距离与灰色关联度相结合重新构造相对贴近度,对已有节点及待投建节点进行评估(选址)。3.从定量的角度研究不确定环境下的生鲜农产品供应链网络规划问题。将设施选址的最大面覆盖理论引入到生鲜农产品供应链网络设计问题中,考虑不同运输工具的速度,将网络节点服务面覆盖转化为基于服务时间的覆盖,并进一步考虑服务流量,构造基于服务时间的客户满意度函数；建模时从供应链总成本最小及总体服务满意度最大两个相悖角度对不确定环境下的生鲜农产品供应网络进行设计,并对模型中的供应链运营费用及客户满意度开展敏感度实验,并对二者关系进行了分析。4.从定性与定量相结合的角度对模糊环境下的生鲜农产品供应链网络设计问题研究。构建能够使供应链网络节点间客户满意度最大、总体运营成本最小、设施选址的权重最大的生鲜农产品供应网络设计模型,其决策内容包括：生产基地、产地物流中心及消费地配送中心选址、各网络节点的能力设计,供应链上下游节点间的流量分配,农产品供应源选择、及上游供应商、关键客户市场销售选择；相对于单纯运用定量方法设计生鲜农产品供应网络,定性与定量相结合的方法进一步考虑网络节点的选址(选择)因素更具现实意义,算例实验也证明了算法和模型的有效性。5.生鲜农产品供应网络二次规划：从供应链运营利润最大化及行业竞争的角度出发对生鲜农产品供应网络二次规划,考虑生鲜农产品的流量损耗、供应链间在资源占用上的竞争、及行业里不同企业在同一市场上的竞争等因素,从供需均衡的角度合理安排组织生鲜农产品的供应以确定选择(建设)哪些物流节点及如何选择物流通道,为生鲜农产品企业提供利润最大化的网络设计方案。
王国利[3]2010年在《模糊环境下的两阶段供应链问题的建模》文中认为供应链是一个由供应商、生产者、分配中心以及顾客组成的并且有资金流、信息流、物流通过的价值链条,所以它处理的问题涉及供应商的选择,生产量的控制,生产商和分配中心的选址,原材料的获取等诸多方面。在现实的供应链处理中,许多影响因素表现出不确定性,很多时候这些不确定性又表现为模糊性。本文给出了供应链的期望值模型和风险值模型,期望值模型处理的是问题在期望意义下的最小费用问题,而风险值模型求解的则是在给定可信性水平下的最小风险值。我们利用逼近方法分别将两类原无限维优化模型转化为近似有限维优化问题,并讨论了各自近似模型目标函数与其原模型目标函数的收敛性。另外,为了求解本文所提出的两类两阶段供应链模型,我们还设计了基于逼近方法的粒子群算法,并通过数值实验验证了算法的有效性。本文的主要工作包括以下四个方面：(ⅰ)给出了两阶段模糊规划的可行域的几个定义和相互之间关系的几个性质。(ⅱ)基于两种不同的建模准则,研究了两类新的两阶段供应链模型：期望值供应链模型和风险值供应链模型。(ⅲ)给出了两模型中期望值目标函数和可信性目标函数的计算方法,并分别讨论了两模型转化后的近似模型目标函数与其原模型目标函数的收敛性。(ⅳ)设计了一种基于逼近方法的粒子群算法,并通过数值实验验证了算法的有效性。
刘洋[4]2009年在《模糊环境下的投资规划研究》文中认为投资组合(Portfolio)决策研究的核心问题是研究如何把有限资金合理的分配到不同的资产中,以达到分散风险并确保投资收益的目的。而证券投资规划从本质上来说,就是在不确定性的投资环境中,以现代投资组合理论为研究基础,通过建立模拟实际投资情况的数学规划模型,在综合平衡投资收益和投资风险等相关因素的条件下,构造出投资决策分析框架,求解出最优投资决策的研究方法。Markowitz的均值-方差模型就是利用概率论的相关理论度量证券市场的不确定性,在投资组合理论的基本框架下,构造出既定投资收益条件下,最小化投资风险或者是既定投资风险条件下,最大化投资收益的证券投资规划模型。然而,证券市场中存在着两种不确定性事件：随机不确定性事件和模糊不确定性事件,这样,证券投资规划可以相应的分为度量随机不确定性事件的证券投资规划模型和度量模糊不确定性事件的证券投资规划模型。建立在概率论基础上的均值-方差模型仅考虑了证券市场的随机不确定性,却忽视了模糊不确定性对证券选择的影响,而证券市场中的不确定性事件更多的表现为模糊不确定性事件,模糊不确定性是证券市场固有的本质特征,构建模糊不确定性环境下的证券投资规划模型更加符合实际的投资情况。本研究立足于我国的实际情况,充分利用定量和定性的知识相结合的办法,利用专家的知识和经验,在深入挖掘证券市场上模糊特性的基础上,综合利用模糊理论和最优化方法来研究证券投资组合的决策问题,为我国的投资实践提供行之有效的决策意见。本研究主要关注以下几个方面：(1)模糊环境下投资规划的构建和应用性研究。在模糊不确定环境下,构建出证券投资选择规划,并给出相应地优化求解方法,研究模糊投资规划在投资决策实践中的决策效果,并且在研究单期模糊投资规划构建和优化求解的基础上,研究多期模糊投资规划在证券选择方面的投资决策效果。(2)模糊环境下投资规划的有效性研究。以模糊AR时间序列预测的投资组合未来的收益状况代替样本期望值来度量投资收益,在模糊决策的理论框架下,将绝对偏差度量的投资风险调整为模糊松弛约束,建立目标函数为梯形模糊数的投资收益,风险约束为模糊松弛约束的模糊投资规划,将模糊环境下所求得的有效性前沿和随机环境下的有效性前沿进行比较分析,研究模糊环境下投资规划的有效性以及模糊投资规划比随机投资规划的优越性。(3)模糊环境下二目标梯形模糊数投资规划研究。以模糊时间序列预测投资收益为基础,建立证券价格为梯形模糊数的预测模型,以预测值和购买价格的比值衡量投资收益,以预测收益低于期望值的半绝对偏差度量投资风险,建立了二目标投资规划模型,在充分利用证券市场开盘价、收盘价、最高价和最低价四个价格,在模拟出证券价格的梯形模糊数的基础上,采用折衷规划的方法进行优化求解,利用我国上证50指数的真实数据进行实证检验分析,并与概率框架下的均值-绝对偏差模型的投资组合效果进行比较。(4)模糊环境下二目标区间数投资规划决策研究。采用S型隶属函数描述投资收益为投资者带来的满意度水平,并利用模糊逻辑关系预测未来的满意度水平,构建了模糊目标为区间收益和区间风险的二目标区间数投资规划,利用我国上证180成分指数的真实数据进行实证检验分析。(5)模糊环境下多期投资组合优化研究。将模糊单期规划拓展为多期投资组合,利用解释变量为叁角形模糊数的模糊AR模型预测未来的多期投资收益,叁角形模糊数的方差和协方差度量投资风险,构建出多期投资规划模型,利用含遗传交叉变异因子的粒子群智能优化算法优化求解,并利用我国深圳证券市场的真实数据进行实证检验。(6)基于两步模糊机会规划的多期决策研究。考虑采用模糊变量为对称叁角形模糊数的模糊AR模型预测投资收益,以模糊收益中值的协方差度量投资风险,并将市场的流动性因素纳入投资决策框架,利用模糊数的清晰化公式,将预测的模糊收益转化为清晰化的投资收益,在单期两步模糊机会规划的基础上,构建出模糊多期规划寻求投资收益和投资风险的Pareto解,在动态规划分析框架下,采用含遗传交叉变异因子的粒子群算法求解,并利用我国上证50指数的真实数据进行实证检验。(7)模糊环境下基于情景树多期层次资产配置研究。利用模糊层次分析法,将金融资产中的基本面因素纳入投资分析框架,采用因素变量之间的绝对偏差和相对偏差,构造出模糊判断矩阵,利用所获得的叁角形模糊收益综合评价值和模糊风险收益综合评价值,构建出模糊环境下的单期资产配置模型,在情景树的多期框架下,利用市场状态之间的模糊逻辑关系出现的概率,计算相应的贝叶斯概率,将单期模糊投资规划拓展为多期模糊资产配置模型,利用我国沪深300行业指数的真实数据进行实证检验分析。最后,总结了本文的主要研究内容和结论,并指出了本文研究的局限性和进一步研究的方向。
韩苗苗[5]2013年在《模糊环境下随机两阶段规划算法及应用》文中认为两阶段随机规划是依据随机参数被观察到具体取值的前后，将决策变量和决策过程分为两阶段进行决策的数学规划，为解决随机决策问题提供了有效的方案，受到非常广泛的关注，已经获得较为丰富的理论和应用研究成果。经典两阶段随机规划的建模和算法理论一般基于随机变量的概率分布具有完全信息，但在许多实际条件下它们并不能完全已知，如概率分布的某些参数具有模糊不确定性，从而导致这些变量具有双重不确定性。本文研究了具有模糊参数概率分布的一类两阶段随机凸规划问题，通过截方法，并在第二阶段采用最小最大准则进行决策，将问题转化为随机两阶段凸规划模型。讨论了第二阶段值函数的性质，设计了求解该问题的多切割L-型算法，并在样本空间有限的条件下证明了该算法的收敛性。通过算例展现了算法的基本计算过程。最后，在概率分布模糊的情况下建立了随机两阶段电源规划模型，通过实例说明了该模型及算法的合理性和有效性。本文的主要工作包括以下叁方面内容：1）研究了具有双重不确定参数下的两阶段凸规划问题，给出了基于最小最大准则下的第二阶段值函数的性质，证明了它的凸性；2）在样本空间有限的条件下，设计并证明了模糊概率分布下随机两阶段凸规划的多切割L-型求解算法，并通过算例说明了该算法的具体过程；3）在预测负荷为双重不确定变量条件下，建立了两阶段电源规划模型，基于多切割L-型算法进行了求解，并对计算结果进行了必要的分析。
王胜华[6]2004年在《模糊环境下的两阶段规划问题》文中研究表明在模糊决策系统里，本文通过可信性理论提出了一类新的模糊两阶段规划问题，并且讨论了模型的一些基本性质。然后给出了模型叁个解的概念，即WS解、RP解和期望值解，并由这叁个解的概念定义了两个指标，完全信息期望值EVPI和模糊解的价值VFS，这两个指标之间的关系也被讨论。由于一般的两阶段模糊规划是非凸的，无法得到补偿函数的数学表达式，因此不能用传统的优化方法求解。为了解决这个问题，我们将模糊模拟、禁忌搜索和神经网络结合起来形成一个智能算法来求解模糊两阶段规划问题。数值实验的结果表明该算法是可行且有效的。最后，我们应用模糊两阶段规划来求解一个设备选址问题。 本文主要内容如下： ·给出模糊两阶段模型并讨论其具有的性质 ·在模糊环境中，给出了叁个解定义，即WS解、RP解以及EEV解，并讨论它们之间的大小关系；由这叁个解的定义给出了两个新的指标：模型的模糊解(VFS)，完全信息的价值(EVPI)，并讨论了它们之间的关系 ·设计了一种由禁忌搜索算法和模糊模拟以及神经网络混合而成的智能算法，用来求解模糊两阶段模型
白雪洁[7]2010年在《两阶段随机模糊规划的性质与应用的研究》文中提出广义指派问题是指在限定每个人拥有的资源量情况下将m项任务指派给n个人,一个人可以执行几项任务,但一项任务只能分配给一个人.指派问题的目的是使总费用最小,或者总效率最高.在现实问题中,由于决策过程中受到各种不确定性因素的影响,这时我们就需要使用一套处理不确定性的理论工具来研究广义指派问题.本文正是基于随机模糊理论对广义指派问题进行了研究.本文首先讨论了两阶段随机模糊规划的可行域以及目标函数的基本性质.之后定义了两阶段随机模糊规划信息的价值和随机模糊解.最后,根据两阶段随机模糊规划的优化思想,建立了期望值广义指派问题模型.为了求解该模型,我们利用逼近方法将原优化模型转化为近似优化问题,计算其期望值,并讨论近似模型目标函数与其原模型目标函数的收敛性.进一步,我们设计了基于逼近方法的混合粒子群算法,且通过数例验证了算法的有效性.本文的主要工作可以概括为以下四个方面：(1)讨论了两阶段随机模糊规划的可行域以及目标函数的基本性质.(2)定义了两阶段随机模糊规划信息的价值和随机模糊解.(3)将随机模糊理论用于广义指派问题,建立了两阶段随机模糊期望值广义指派问题模型.(4)设计了一种基于逼近方法的混合粒子群算法,通过数值例子验证了算法的可行性.
李迎军[8]2016年在《两类基于效用的模糊规划模型》文中研究说明随着社会复杂性的增加,模糊规划已成为资源优化、生产计划和决策分析等众多领域无法回避的一类问题,是当代学术界和应用领域广泛关注的研究内容。现阶段的模糊规划方法通常是针对某一决策背景探讨问题的最优值或者最优解,然而,由于模糊现象没有明确的边界,对于模糊性的处理,决策者的决策要求并不十分苛刻,并且决策者不同决策意识的融入,很多实际问题中理论上的最优解很可能是不存在的。此时在一定偏差允许范围内得到的解应为一种模糊意义上的满意解。此外,在约束模糊的规划问题的处理中,决策结果满足约束的情况对决策也起着至关重要的作用,这在一定程度上体现了决策结果的可靠性。因此本文对于模糊满意解以及约束综合满足度的讨论具有重要的理论和现实意义。本文针对约束模糊的模糊规划问题,主要做了如下工作:1)首先针对单约束的模糊规划问题,给出了其基本模型,分析了两种常用求解方法的特点和不足;然后提出了一种满意决策准则,并给出了能够描述决策意识的一种数量化策略(即水平效用函数),基于该函数及模糊统计思想,确立了效用频数的表示方法,建立了基于效用频数的模糊规划求解模型(简记为BUF-FPM);最后结合具体案例,分析了求解方法的可行性。2)当决策变量和模糊约束增多,且不同决策变量之间具有某种函数关系时,建立了能够兼顾约束权重的综合满足度的计算模型;然后以此模型为基础确立新的决策环境进行第二阶段规划,提出了基于综合满足度的两阶段模糊规划模型(简记为BCSD-TFPM);并针对可行域具体表现为叁角模糊数时作了进一步的探讨;理论分析和实例计算结果表明,该求解模型具有良好的结构特征,能够在一定程度上丰富现有的模糊规划理论和方法。
曾雪婷[9]2015年在《随机模糊规划方法及流域水权交易研究》文中研究说明伴随人口的膨胀和社会经济的发展,水资源需求量呈现持续增长态势；与此同时,水源污染及资源的不合理利用导致可利用水量日益减少,水危机已引发越来越严重的环境问题,因而倍受关注。尤其是在开孔河流域(典型干旱区域),水资源退化、气候变化、环境恶化等不利因素加剧了该地的水资源供需矛盾,成为流域社会经济发展的瓶颈。因此,必须深入研究更为高效、可行的水资源开发利用模式(如：水权交易模式),实现水资源的优化配置,保障社会经济的可持续发展。但水资源规划(包括水资源的配置和交易规划)系统是极为复杂的系统,其包含大量不确定性因素及因素间的互动联系,在充分辨识系统不确定性及复杂性的基础上,将这些抽象关系反映到实际模型中,并根据其自身特点对水资源及交易系统进行规划是实现优化配置的关键问题。因此,本文在充分辨识水资源规划系统不确定性组分(人为及自然造成)的基础上,整合子组分及其之间的动态性和复杂性,以经济、配置效率等为目标,考虑多个规划周期,多种风险及政策情景,开发一系列综合区间-随机-模糊规划的方法运用于引入交易模式的流域水资源管理,具体研究内容包括：(1)流域尺度混合区间-随机规划水权交易模型。在深入分析流域水资源不确定性和复杂性的基础上,针对决策函数及约束中相关变量、参数表征为区间数,以及可用水量表现为随机性这一系列复杂不确定信息,建立区间两阶段数学规划方法,并构建流域尺度的水权交易模型。通过不同政策情景设置,得出不同水权交易政策下的水权交易方案。(2)可信度模糊规划及水权交易政策效率分析。根据水权交易系统中可用水量的多重不确定性特征(其既表现为随机性、区间性,也表现为模糊性),开发基于可信度模糊分析的区间两阶段规划方法,用于解决水权交易中不确定性迭加的问题。通过分析不同政策方案(水权及交易率)下的结果,获得不同满意度和系统风险对水权交易政策的影响,并通过比较政策效率为决策者提供决策支持。(3) Hurwicz理论下的随机-模糊规划运用于流域水资源配置。引入Hurwicz理论,并混合两阶段随机规划、可信度模糊规划,开发Hurwicz理论下的两阶段可信度模糊规划方法,用于解决主观与客观因素引起的多重不确定性。同时,针对需水的不确定性,采用支持向量机(SVR)对水资源需求进行预测。耦合预测模拟与不确定优化规划方法来处理不确定条件下的流域水资源配置与规划,将各类不确定性风险量化置于决策者面前,有利于决策者做出风险度适中的决策。(4)区间-随机-模糊混合规划运用于交易模式调整的水权交易。深入分析模糊双区间规划方法表达上的优势,根据流域实际情况,从政府调控力度上构建交易模式调整下的水权交易模型。通过无政策限制(全市场交易模式)及有政策限制(“准市场”交易模式)的模型及结果分析对比,获得多种初始水权分配情景条件下的水资源交易结果。并合理加入污水处理效率、交易率、污水处理成本、交易成本等政策因子来反映水权交易中的政策效益。(5)随机-动态规划运用于市场规则(交易率)变动的水权交易。针对交易率的左手边随机性与可用水量的右手边随机性同时存在于水权交易模型的问题,开发左手边随机多阶段规划的方法,用于解决不确定条件下的开孔河流域的水权交易问题。并采用蒙特卡罗随机模拟的方法(MCS)构建交易率的概率密度分布函数,运用联合概率的方法将交易率的变化动态反映在多个规划期中。并通过模型结果挖掘交易过程中的敏感政策因子及之间的互动响应关系。本文不仅将水权交易体系纳入到水资源规划管理中,在充分分析水权交易系统不确定性及复杂性的基础上,揭示水权交易机制对水资源规划系统的影响(尤其是效率)。更引入Hurwicz理论,将决策者风险偏好的不确定性融入到规划中,进行风险的博弈及选择。所研究开发的一套混合区间-模糊-随机的不确定性优化技术的规划方法,用于解决不确定条件下开孔河流域(典型干旱区域)的水资源系统规划问题(包括水资源配置及水权交易),挖掘了流域水资源和经济社会发展、人口增长及用水需求之间的复杂内在关系和互动机制,为流域的水资源配置规划、水权交易计划的制定提供科学支撑和决策支持。其实现了从整体上对流域系统各组分之间以及水资源与人类经济活动、环境变化之间的复杂互动关系的深入剖析,提高了水资源开发与利用决策(包含配置及水权交易)的准确性及稳定性,降低了决策风险,加强了我国在流域尺度水资源开发与利用方面的管理能力,为流域社会、经济、环境和水资源可持续利用奠下良好的基石。所提出和建立的一系列混合不确定规划理论和方法,将有效提升流域解决当前水资源及相关环境问题的理论水平。
李茉[10]2017年在《基于不确定性分析的农业水土资源多尺度优化配置方法与模型研究》文中指出发展节水高效农业是农业可持续发展的战略选择,农业水土资源合理配置是提高农业资源利用效率的重要途径。不同空间尺度下的农业水土资源配置具有不同的特点,存在差异性。同时,气候变化和人类活动导致了农业水土资源配置系统的不确定性。因此,研究不确定性条件下农业水土资源多尺度优化配置方法及模型对促进变化环境下农业可持续发展具有十分重要的意义。本文以黑河中游绿洲为研究对象,针对农业水土资源配置系统中存在的诸多不确定性,在明晰各尺度农业水土资源相互作用关系的基础上,构建适合不同尺度的农业水土资源优化配置不确定性模型体系并探讨其解法。主要研究内容及结论如下:(1)区域水土资源配置。构建了考虑来水随机性的双层线性分式规划模型并采用交互式模糊算法进行求解。该模型可以综合上下层不同决策主体的利益,定量处理效益最大和用水量最小两个目标并提高配置效率,反映来水随机性。结果表明,黑河中游绿洲的农业、工业、生活、生态4个用水部门的优化总配水量比实际减少0.24亿m3。高、中、低流量情况下,农业用水量比重分别为87.6%、84.2%、82.4%。在总种植面积不变的条件下,优化的各类作物面积较实际有所调整,整体效益增加3.2亿元。(2)灌区水土资源配置与风险分析。构建了基于供需水随机模拟的灌区配水模型和基于随机模糊数的种植结构优化模型。两个模型的框架均为区间两阶段随机规划模型,共同特点为可获得当随机事件发生时最小资源缺失情况下的最大效益,均衡资源分配获益与损失之间的矛盾。此外,灌区配水模型能够充分反映输入参数的随机特性,获得具有概率分布的优化配置结果,而配土模型定量处理了输入参数中同时具有随机和模糊的双重不确定性。结果表明,黑河干流灌区优化总配水量比实际减少0.54亿m3,配水效率略微增加。优化总土地面积比实际减少3.17万hm2,单方效益提高1.28元/hm2。黑河中游绿洲缺水风险处于可接受风险和濒临风险范围之间。(3)渠系水土资源配置。以盈科灌区为典型灌区,构建了干支渠流量和时间分配模型、分支渠/斗渠轮灌组划分模型及种植结构优化模型。所构建的模型注重减少输配水过程中的渗漏损失,提高水土资源配置效率。结果表明,盈二支在夏灌一轮、夏灌二和叁轮、秋灌一和二轮的配水流量分别为3.32 m3/s、3.42 m3/s、3.38 m3/s,各轮期内配水流量均匀,利于管理和工程实施。(4)田间水资源配置。构建了基于作物区间水分生产函数的区间线性分式规划模型。该模型在考虑田间输配水区间不确定性的基础上,平衡配水效益与节水之间的矛盾,以获得最大的灌溉水分生产力。在此基础上,为协调灌区内管理者和农民的利益矛盾,将灌区-作物作为一个整体,构建线性分式-二次双层规划模型,并采用拉格朗日函数构造结合库恩塔克条件的方法求解。结果表明,区间线性分式规划模型的水分生产力较常规线性规划模型提高1.25 kg/m3,而线性分式-二次双层规划模型的水分生产力比基于二次函数的作物全生育期配水模型提高4%。(5)农业水土资源规划。采用统计学方法和智能算法相结合的方法对黑河中游绿洲水文要素及社会经济要素进行模拟和预测。采用模糊识别模型结合尖点突变模型的方法计算各行政区的农业用水安全阈值。采用边际效益理论结合节水潜力分析方法估算黑河中游17个灌区的用水阈值区间。在此基础上,综合各尺度建模思想,对黑河中游农业水土资源进行综合规划并动态分析农业用水安全情况,构建农业水土资源配置决策支持系统,为实现黑河中游农业水土资源的系统和自动化管理提供参考。
参考文献：
[1]. 供应链多层规划模型及其合作协商求解方法研究[D]. 李应. 合肥工业大学. 2009
[2]. 模糊视角下生鲜农产品供应网络优化设计[D]. 余娟. 西南交通大学. 2016
[3]. 模糊环境下的两阶段供应链问题的建模[D]. 王国利. 河北大学. 2010
[4]. 模糊环境下的投资规划研究[D]. 刘洋. 东北大学. 2009
[5]. 模糊环境下随机两阶段规划算法及应用[D]. 韩苗苗. 华北电力大学. 2013
[6]. 模糊环境下的两阶段规划问题[D]. 王胜华. 河北大学. 2004
[7]. 两阶段随机模糊规划的性质与应用的研究[D]. 白雪洁. 河北大学. 2010
[8]. 两类基于效用的模糊规划模型[D]. 李迎军. 河北科技大学. 2016
[9]. 随机模糊规划方法及流域水权交易研究[D]. 曾雪婷. 华北电力大学. 2015
[10]. 基于不确定性分析的农业水土资源多尺度优化配置方法与模型研究[D]. 李茉. 中国农业大学. 2017