6699嫩草久久久精品影院竹菊丨欧美日韩黄色丨久久婷婷久久丨国产 日韩 欧美 制服丝袜丨伊人成人免费视频丨熟妇人妻一区二区三区四区丨肉色超薄丝袜脚交一区二区蜜av丨日本一级黄丨国产日韩欧美亚欧在线丨国产精品 中文字幕 亚洲 欧美丨91色呦呦丨上原瑞穗av在线播放丨亚洲一本在线丨欧美在线一区二区三区丨国产精品久久..4399丨台湾午夜a级理论片在线播放丨久久香蕉成人免费大片丨综合久久99丨www.久久爱.cn丨得得啪在线

混合整數(shù)規(guī)劃

在項目群投資決策中的應(yīng)用研究

劉義成

一、引言

當前，我國經(jīng)濟和社會發(fā)展已進入高質(zhì)量發(fā)展階段，在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系、因地制宜發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力等重大戰(zhàn)略的引導下，政府、企業(yè)集團等市場主體的項目投資呈現(xiàn)多元化、集群化、系統(tǒng)化的發(fā)展趨勢，其中，項目群投資決策優(yōu)化成為需要關(guān)注的熱點問題，也是固定資產(chǎn)投資決策管理的難點問題[1]。項目群是由若干具有內(nèi)在聯(lián)系、資源共享或協(xié)同效應(yīng)的投資項目組合，在當前高質(zhì)量發(fā)展背景下，無論是政府開展的基礎(chǔ)設(shè)施投資、產(chǎn)業(yè)園區(qū)建設(shè)，還是大型企業(yè)集團開展戰(zhàn)略性投資，通常都會面臨多項目備選、多目標權(quán)衡、資源優(yōu)化配置的復雜決策環(huán)境，如在資金、土地等資源限制下，風險與收益平衡的問題。

傳統(tǒng)的多項目投資決策問題，主要依賴專家咨詢法、層次分析法、凈現(xiàn)值法、多準則決策方法等，例如，M Kandakoglu等[2]研究不同多準則方法及其與數(shù)學規(guī)劃技術(shù)聯(lián)合在項目組合選擇中的應(yīng)用；Hui Sun等[3]以BOT高速公路項目為對象，從財務(wù)角度計算了具有真實約束的最優(yōu)投資組合，這些方法在處理當前創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展下的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)等眾多項目備選的復雜場景時會顯得較為困難。

二、模型建立

目前，在多目標混合整數(shù)規(guī)劃建模研究方面，主要集中在供應(yīng)鏈優(yōu)化、能源管理等領(lǐng)域，如Teh等人[5]通過構(gòu)建多目標混合整數(shù)線性規(guī)劃模型，研究棕櫚油生物質(zhì)廢棄物轉(zhuǎn)化為高收率生物油涉及的年化總利潤和全球變暖潛力權(quán)衡問題。Jabarzadeh等[6]通過構(gòu)建可持續(xù)水果閉環(huán)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)的多目標混合整數(shù)線性模型，同時考慮經(jīng)濟、環(huán)境和社會指標，即最小化網(wǎng)絡(luò)總成本和不同網(wǎng)絡(luò)活動的二氧化碳排放量，同時最大化對需求的響應(yīng)度同時納入模型，并采用加權(quán)Tchebycheff方法求解Pareto最優(yōu)解。資源約束下的項目群多目標選擇優(yōu)化問題，核心是在多重約束條件下，選擇哪些備選項目，在最大化投資收益的同時，確保整體風險在可容忍的限制范圍內(nèi)。

（一）假設(shè)與參數(shù)定義

1.基本假設(shè)

（1）項目均為獨立單元，可被投資或不被投資；

（2）已知年均收益、投資額、占地面積、失敗風險等指標參數(shù)；

（3）項目失敗風險獨立，可簡單加和為整體風險水平；

（4）項目間不考慮互斥或互補效應(yīng)；

（5）投資為單一決策，不考慮動態(tài)分期；

（6）組合優(yōu)化為一次求解，不考慮實時反饋機制。

2.參數(shù)定義

設(shè)項目集合

，每個項目具有如下屬性變量：

表1 項目屬性變量表

（二）混合整數(shù)規(guī)劃模型構(gòu)建

模型目標包括年均收益最大化的主目標和風險失敗風險最小化的次目標，數(shù)學表達式如下：

三、算法求解

混合整數(shù)規(guī)劃屬于NP-Hard類問題，主要有近似（啟發(fā)式）算法和精確算法兩類求解策略。近似（啟發(fā)式）算法是在問題規(guī)模較大或計算資源有限時，能夠快速找到接近最優(yōu)的可行解，例如遺傳算法、模擬退火等，例如，張毅等[7]針對行調(diào)沖突的大型高鐵站到發(fā)線運用優(yōu)化問題，構(gòu)建到發(fā)線運用多目標優(yōu)化模型，設(shè)計改進遺傳算法進行求解。精確算法即能夠找到全局最優(yōu)解，例如分支定界法、分支切割法。本研究選擇使用精確算法，即分支定界法，求得真正意義上的最優(yōu)投資組合。

1.ε約束法

ε約束法由Haimes等人在1971年提出，是一種經(jīng)典的多目標優(yōu)化策略，適用于目標函數(shù)可解耦的情況，核心思想是保留一個目標函數(shù)作為主目標，其余目標函數(shù)轉(zhuǎn)化為約束形式，并設(shè)置“ε”作為可接受上限或下限。例如，文獻[8-10]分別研究了基于模型的ε-約束法在車輛服務(wù)設(shè)施選址、考慮跑道復雜依賴關(guān)系的多目標飛機排序、震后初期多品種應(yīng)急物資動態(tài)分配等領(lǐng)域的Pareto最優(yōu)解集。通過引入ε約束法，本文構(gòu)建的模型可以轉(zhuǎn)化為：

2.分支定界法

分支定界法（Branch and Bound）是一種系統(tǒng)性搜索算法，適用于解決混合整數(shù)規(guī)劃問題，例如，Luo Jianchao等[11]針對由放置定時Petri網(wǎng)建模的易死鎖柔性制造系統(tǒng)的調(diào)度問題，基于網(wǎng)模型的分支樹和高度允許的死鎖控制器，提出了一種隨時分支和約束(AB&B)算法，以最大限度地減少系統(tǒng)工期。利用分支定界法，求解的主要步驟包括：對原問題進行松弛求解獲得參考解，即忽略整數(shù)約束；若參考解為整數(shù)，則為可行解；若參考解非整數(shù)，則選擇一個非整數(shù)變量進行“0-1”分支；對兩個子問題分別繼續(xù)遞歸求解，并通過求上下界進行定界，以判斷是否繼續(xù)分支或剪枝。該方法保證在有限時間內(nèi)搜索完所有可能組合，并返回全局最優(yōu)解。

在本文構(gòu)建的模型中，每個項目是否選擇由決策變量表示，當失敗風險ε值固定后，模型求解就可以表示為典型的0-1選擇問題。

四、算例分析

為檢驗上述模型建立和算法求解的有效性，運用PuLP調(diào)用內(nèi)置分支定界法的CBC求解器，進行模擬計算。

1.算例構(gòu)造

算例中的單個項目參數(shù)設(shè)置：投資強度，即項目投資額/占地面積，為300—800萬元之間的任意值；項目占地面積為30-200畝之間的任意值；年均收益/投資額為0.1-0.3之間的任意值；失敗風險為0.1-0.5之間的任意值。算例約束條件為：總投資額不超過30億元，占地面積不超過500畝。依照項目參數(shù)設(shè)置，隨機生成10個項目的算例參數(shù)值如下表：

表2 算例參數(shù)值

2.算例求解

基于模型建立和算法求解的思路，使用Python編程語言構(gòu)建求解流程。核心代碼結(jié)構(gòu)包括：載入項目數(shù)據(jù)，構(gòu)造參數(shù)字典；對每個ε值設(shè)定0.2-0.5之間不同的失敗風險值；對每個ε值構(gòu)建并求解一個混合整數(shù)規(guī)劃問題；輸出所選項目組合、投資總額、總收益失敗風險與占地面積。結(jié)果如下表：

表3 算例解集

五、結(jié)論

混合整數(shù)規(guī)劃方法在項目群投資決策問題中具有顯著優(yōu)勢，其能夠有效處理多目標沖突和多資源約束條件下的項目組合優(yōu)化問題。通過引入ε-約束法，可以平衡項目收益和風險相沖突問題，而采用分支定界法則能顯著提升大規(guī)模項目組合優(yōu)化問題的求解效率。該方法在當前政府預算內(nèi)投資決策、企業(yè)戰(zhàn)略性投資規(guī)劃等復雜場景中具有良好的適用性。