简介：针对多方案优选中指标权重确定问题，提出了基于最小离散和最大广义联合熵的组合赋权方法，建立了组合权系数优化模型。该方法一方面根据评价指标对方案决策所起作用大小赋予不同的权重；另一方面尽量能够消除组合赋权中的不稳定性，使各方法各指标权数赋予平衡因子后广义的联合熵最大，从而使得全局的不确定性最小。最后通过实例说明了此方法合理、稳健。

简介：为了便于建立与有上下界网络最大流与最小截问题有关的决策支持系统，本文给出一个求有上下界网络最大流与最小截的数值算法，证明了算法的理论依据，并举例说明了算法在堵塞流理论中的应用。该算法能判定问题是否有可行解，在问题有可行解的情况下能求得问题的最优解。该算法具有易于编程实现、收敛性好等优点。数值实验表明该算法有较高的计算效率，可用于求解最小饱和流问题。

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：本文提出了一种估计死亡率分布的新模型-最大熵模型.该模型直接从样本信息出发,不需要对待估分布的概率密度函数或先验分布作任何假定,从而克服了极大似然估计和贝叶斯估计的不足.而且通过两个例子的计算结果,表明该方法与样本数据的拟合效果要好于其它两种方法.

简介：本文考虑指数学习效应和位置学习效应同时发生的新的排序模型。工件的实际加工时间不仅依赖于已经加工过工件正常加工时间之和的指数函数,而且依赖于该工件所在的位置。单机排序情形下,对于最大完工时间和总完工时间最小化问题给出多项式时间算法。此外某些特殊情况下,总权完工时间和最大延迟最小化问题也给出了多项时间算法。流水机排序情形,对最大完工时间和总完工时间最小化问题在某些特殊情形下给出多项时间算法。

简介：本文首先建立了条件收益值与条件损失值之间的关系,其次在理想期望概念的基础上建立了期望收益与期望损失之间的关系.然后给出了依据最大期望收益准则与最小期望损失准则决策一致性条件.