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基于LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测被引量：6: 2019年; 传统的短期直接预测方法在处理高维、复杂、多变的大数据方面具有一定的局限性,较难适用大数据环境下的工程应用。针对这一问题,本文提出了一种基于降维估计方法LASSO的光伏发电功率短期时间序列预测模型。该模型利用经典最小二乘模型进行参数估计,并结合选择算子,压缩参数空间以处理高维复杂数据。根据统计学习中常见的2种正则化表达和3类稀疏结构,本文设计了6种VAR-LASSO预测模型,并给出求解这6种模型的一阶多项式时间求解方法。最后仿真实验表明本文提出的VAR-LASSO模型在预测效果上优于经典VAR-最小二乘模型。; 刘金裕赵磊赵磊

电力生产计划的鲁棒优化模型及应用研究被引量：2: 2018年; 制定安全可靠、成本可控的电力生产计划是政府规划制定者面临的重要挑战之一。国际上通常将这一问题界定为在一定风险水平约束下,求解最小期望发电成本的问题,并用均值—方差投资组合模型来刻画。考虑成本风险的不确定性,设计了一种鲁棒电力生产计划模型,并给出了多项式时间求解的鲁棒表达和算法。以中国的《电力发展"十三五"规划》和实际电力数据为基础,进行了计算实验。实验结果表明,该方法能有效解决电力生产计划问题,能给出更具有鲁棒性的风险控制和合理的成本估算,对政府规划者制定电力生产计划有重要的参考价值。; 林哲明赵磊赵磊; 关键词：鲁棒优化

出口汽车零部件集货运输问题的双层遗传算法被引量：6: 2016年; 为降低出口汽车零部件集货运输可变成本并均衡车辆的使用,对出口汽车零部件集货运输问题业务模型进行分析,建立了出口汽车零部件集货运输特点的混合整数规划模型,设计了一种双层遗传算法对该模型进行求解。通过求解烟台市某汽车厂出口零部件集货中心的实例,并与CPLEX求解器进行比较来测试算法性能。结果表明,所提模型和算法可以有效解决出口汽车零部件集货运输问题,为汽车厂出口零部件的实际运营提供帮助。; 刘云飞赵磊朱道立; 关键词：车辆路径问题

考虑不确定履约率的全局鲁棒供应组合决策研究: 2021年; 生产和采购的全球化为供应链企业带来了更多的复杂性与不确定性。收集全面信息和使用有效的工具是控制决策风险、减少不确定性危害的有效途径。在供应商选择与订单分配管理中,供应商履约率是影响企业供应组合决策的主要因素,如何对其进行定量刻画是迫切需要解决的问题。已有的研究通常是由期望方法或鲁棒方法来刻画履约率。然而,期望履约率法往往忽略了履约率的波动性,从而造成需求损失;而鲁棒履约率法通常存在过于保守、退化过于迅速两个缺点,使企业承担不必要的成本。本文研究供应商选择与订单分配决策问题,使用全局鲁棒优化的两个不确定集合来刻画供应商履约率,同时给出了这一问题的确定性鲁棒表达和一种多项式时间求解算法。最后,通过仿真实验证实本文的全局鲁棒优化模型可克服期望模型和一般鲁棒模型的缺点。本文提出的算法能有效求解本文全局鲁棒优化等价确定性问题,为企业的供应商选择和订单分配决策提供更为灵活精确的辅助工具。; 赵磊朱道立

基数约束投资组合选择问题被引量：1: 2021年; 投资者在进行投资组合选择时,通常希望得到的投资组合方案中,被选择资产数量可控,风险水平足够小。模型中通常以基数约束来控制投资组合方案中选择的资产数量。基于一类基数约束投资组合选择模型,该模型以最小化风险函数为目标,在不允许卖空前题下,考虑基数约束和预算约束。该模型应用极其广泛,但目前尚无商用软件可以直接精确求解。提出一种全局最优化算法,在分支定界法框架基础上,以一阶算法求解下界松弛问题。通过Fama-French产业投资组合基准测试数据集设计仿真实验,实验结果表明,本文提出的方法能有效解决带基数约束的产业投资组合问题,能够给出任意基数要求的全局最优投资组合方案。; 赵磊赵磊; 关键词：投资组合模型

有道路限行的集团蔬菜城市配送车辆路径问题被引量：4: 2013年; 本文研究服务于消费集团的城市蔬菜配送企业的车辆路径优化(VRP)问题,此类VRP问题有如下特征:(1)消费集团客户集中分布在城市中心区域,(2)配送车辆需要受到城市中心区域道路限行的约束,(3)客户需求时间窗集中,(4)蔬菜是易腐食品,并有新鲜度的要求。本文以最低配送成本为目标,综合考虑客户满意度和蔬菜新鲜度要求,建立了有道路限行的多车型带客户需求时间窗的VRP问题的数学模型,并设计了一种遗传算法求解。求解结果表明该算法可以有效计算最优车辆路径、出发时间、不同的客户分布所需要的车型组合以及相应的最低成本,为企业的日常运营、车型配置和服务定价提供决策支持。; 赵璐赵磊朱道立; 关键词：遗传算法

求解大规模SCAD回归问题的随机坐标下降算法研究被引量：1: 2019年; 回归方法是重要的数据分析工具。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation, SCAD)正则项的回归问题,以其在处理高维数据中的近似无偏性(见Fan和Li,2001),在大数据分析中得到广泛应用。但在大数据背景下,待求解的SCAD回归问题的数据量往往很大,而且分布在不同地理位置,这使得在SCAD回归问题的求解算法设计中,需要重新考虑计算的内存使用量。常规用于求解SCAD回归问题的优化算法(LQA、LLA、ADMM等)往往需要在每一次迭代中更新全部变量,从而造成计算的内存需求很大,难以适应大数据的求解要求。随机坐标下降方法(stochastic coordinate descent, SCD)以其子问题运算内存需求小(见Nesterov,2012)的优势,在大规模分布式最优化问题中得到了广泛的应用。但目前理论上SCD算法仅能处理带凸惩罚项的回归问题,由于SCAD回归问题中惩罚项的非凸非光滑性,现有的随机坐标下降方法难以处理这一问题。首先对SCAD回归问题模型进行分析,得出SCAD回归模型的损失函数是导数Lipschitz、惩罚函数是semi-convex的,此外根据已有结论,得到SCAD回归问题的稳定点即可保证良好的统计性质。基于这些性质的分析,介绍了一种新的随机坐标下降方法(variable bregman stochastic coordinate descent, VBSCD),这一方法能很好求解带SCAD惩罚项的回归问题,算法的收敛点是SCAD回归模型的稳定点。最后,通过计算实验进一步说明本算法在求解SCAD回归问题的有效性。对不同的变量分组数,算法迭代到稳定点所需的迭代回合数相对稳定。随着变量分块数的增加,单次迭代中计算的内存需求减少。该研究方法可广泛应用于大数据背景下SCAD回归问题的求解当中。; 赵磊陈玎朱道立

汽车零部件三维装载问题研究被引量：3: 2018年; 汽车零部件三维装载问题,是汽车零部件入厂物流中复杂且重要的一个问题。问题需要考虑待运零部件的堆叠规则、单箱承重等现实约束,较理论上的三维装箱问题更为复杂。本文针对这一问题,设计了一种基于装载块序列的混合模拟退火算法。算法通过基于装载块序列的启发式构造算法生成初始装载方案,再以模拟退火过程调整装载序列优化装载方案。最后,选取上海某汽车物流企业的实际运营数据进行测试,测试结果表明本文算法能有效解决生产实际中的汽车零部件三维装载问题,提高车辆装载率。; 林永昊姚明山赵磊赵磊; 关键词：三维装箱问题启发式算法模拟退火算法

取货车辆与卸货车位集成调度问题研究: 2016年; 取货车辆与卸货车位集成调度问题(Vehicle and Dock Synchronized Scheduling Problem,VDSSP)是汽车零部件入厂物流中运输计划员面临的关键问题之一。由于VDSSP是一个复杂的组合优化问题,无论在理论上还是实践中都难以得到精确最优解。本文通过对VDSSP问题特点的分析,建立VDSSP问题的混合整数规划模型,并设计了一种基于任务列表的模拟退火算法对该问题进行求解。通过某第三方物流企业数据进行仿真试验,结果表明本文设计的算法可在可控时间内得到满意可行解,有效辅助运输计划员制定取货车辆运输计划与卸货车位分配计划,为汽车物流企业的取货车辆与卸货车位集成调度提供决策支持。; 马江浩姚明山赵磊朱道立; 关键词：集成调度模拟退火

带卸货时间窗的循环取货路径计划问题研究: 2016年; 当今汽车供应链拉动式生产盛行,汽车零部件入厂物流表现出高度的复杂性和专业性,针对该场景下的循环取货问题,引入卸货时间窗的概念,设计供应商集货需求可拆分的数学模型,以降低零部件循环取货过程中的车辆运输成本,同时满足卸货时间窗和车辆容量的限制。根据所设计模型的特点设计禁忌搜索算法,改进初始解及邻域搜索算法,最后通过实验数据证明算法的有效性,并与现有算法进行比对,表明该模式下的循环取货模式可以更有效的节约运输成本,保证生产效率。; 陶业辉赵磊赵磊; 关键词：循环取货禁忌搜索算法

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赵磊

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