简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。
简介:研究了一类在报童模型中考虑客户战略行为和风险态度时的最优定价与库存控制问题。假定零售商销售的商品具有季节需求特性,销售期末未售出的商品只能降价处理,战略客户以效用最大化为目标确定最优购买时机,零售商以期望利润最大化为目标确定最优销售数量和销售价格,得到了双方静态博弈时的理性预期均衡解,分析了理性预期均衡解的存在唯一性,以及理性预期均衡解与模型参数的关系,并进一步将模型做了两方面的拓展:(1)考虑了战略客户对商品的价值估计值不同时的情形;(2)考虑了零售商风险态度的情形,并分别给出了两种情形下理性预期均衡解的求解方法。最后通过一个数值算例对模型的结果进行了说明。