【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及决策运筹优化方法，更具体地说，本专利技术涉及基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法。
技术介绍
1、运筹学是运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学依据的学科，在众多行业和领域中有着广泛应用。随着科技的发展，算力、算法进步以及传统行业数字化带来海量数据，逐渐形成了以“数据+算力+算法”为核心的智能制造技术体系，而运筹优化算法是该技术体系的核心，数据的价值需通过其体现。
2、然而，实际生产和决策系统中的大部分问题属于多目标的组合优化问题，即非确定性多项式难题或非凸优化问题，常用的两个目标是效率和效益，但通常难以同时达到最优，故而常采用权重方式转换为单目标。
3、在实际应用场景中，当问题结构、求解目标的权重发生变化时，原先基于已知问题、多目标权重和数据特点所设计的运筹优化算法，包括算法的超参数和求解策略，可能与当前场景不适配，无法稳定地表现并获得稳定的优化结果。为应对这种情况，通常需要用户发现算法不适配后通知开发人员针对新场景改进和优化算法，再重新部署、测试和上线使用，这不仅严重影响用户体验，在涉及核心生产系统时还会影响正常运营，显著提高算法研发和维护成本，给用户和服务提供方带来诸多问题。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，具体
3、步骤一：建立精确的数学模型，收集决策问题的数据和信息，收集决策的背景、目标和限制的信息，定义能够描述决策问题的关键变量，设定考虑实际情况中的约束条件，确定决策目标，并根据问题的性质，选用规划方法来构建模型；
4、步骤二：运用随机模拟，确定决策中存在的市场需求的波动、设备故障的概率的随机变量，为随机变量设定分布方法，设计模拟实验，确定模拟的次数和参数设置，进行模拟运行，使用计算机程序生成随机数，模拟不同情况下的决策结果，分析模拟结果，计算统计指标，均值、标准差和概率分布，评估决策方案的风险和收益；
5、步骤三：多目标优化，明确成本、质量和时间，对不同量纲和量级的目标进行标准化处理，选择多目标优化方法，求解优化问题，得到一组非劣解进行决策分析，决策者根据实际情况和偏好，从非劣解中选择最终的决策方案；
6、步骤四：灵敏度分析，选择成本系数和需求增长率，并设定参数的取值范围，进行敏感性计算，改变参数值，重新计算决策结果，分析敏感性结果，观察决策结果对参数变化的敏感程度，确定关键因素；
7、步骤五：基于智能算法的优化，根据步骤一中收集的决策问题数据和信息，选择算法，将问题的解转化为算法能够处理的编码形式，设定算法参数，运行算法，让算法在解空间中进行搜索和优化，获得最优或近似最优的解；
8、步骤六：结合仿真模型和优化算法，建立描述系统运行机制和逻辑的仿真模型，使用软件工具构建，运行仿真模型，生成不同决策方案下的系统性能数据，对仿真数据进行清洗、整理和分析等预处理，将数据用于优化算法，以仿真数据作为输入，训练和优化决策模型，并通过反复迭代优化，根据优化结果调整仿真模型和参数，直到获得满意的结果；
9、步骤七：动态规划方法，将决策过程按照时间或逻辑顺序划分为不同的阶段，定义每个阶段的状态变量，以便描述问题的特征，建立相邻阶段状态之间的联系和决策的递推关系，从最后阶段向前计算，按照递推关系，逐步求解每个阶段的最优决策，得到整体的最优决策，综合各阶段的最优决策，形成整个问题的最优策略；
10、步骤八：情景分析，识别可能影响决策的关键因素，政策变化、市场趋势、技术发展，对关键因素的不同组合和发展情况进行设想，构建多种可能的未来情景，针对每个情景制定决策方案，使用模型模拟和分析在不同情景下的决策效果，评估和比较各情景下的方案，综合考虑其表现，评估其适应性和鲁棒性，选择在多种情景下都能表现较好的最终决策方案。
11、优选地，所述步骤一中决策问题的关键变量具体为数量、价格和时间，所述步骤一中约束条件具体为资源可用性、生产能力何需求限制。
12、优选地，所述步骤一中决策目标具体为成本最小化、利润最大化何服务水平提高，所述步骤一中规划方法为线性规划、整数规划和非线性规方法其中的或多种。
13、优选地，所述步骤二中分布方法具体为概率分布，正态分布和泊松分布，所述步骤二中模拟试验的次数和参数设置需要在精度和计算成本之间进行权衡，以确保能够为决策提供有价值的信息。
14、优选地，所述步骤三中标准化处理具体为z-score标准化，用于统一比较和权衡。
15、优选地，所述步骤三中多目标优化方法具体为加权法、ε-约束法何目标规划。
16、优选地，所述步骤四中敏感性计算用于帮助确定哪些参数对决策结果具有显著影响，从而识别出决策中的关键因素，同时进行风险评估、方案优化、辅助决策和资源分配。
17、优选地，所述步骤五中算法具体为遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法，遗传算法用于解决复杂的优化问题，粒子群优化算法用于通过模拟个体在解空间中的移动和信息共享来寻找最优解，蚁群算法用于路径选择和组合优化的复杂问题。
18、优选地，所述步骤五中算法参数具体为种群大小、迭代次数何交叉概率。
19、本专利技术的技术效果和优点：
20、1.通过建立精确数学模型、收集全面数据和信息，能够准确描述决策问题，减少决策的盲目性和主观性，从而提高决策的准确性，在企业生产规划中，能够更精准地确定生产数量和时间安排，避免生产过剩或缺货，运用随机模拟考虑市场需求波动和设备故障概率等随机变量，能够更好地应对现实中的不确定性，增强决策的适应性和稳定性，提前制定相应的应急策略，降低风险，多目标优化和标准化处理，使得在成本、质量、时间等多个相互冲突的目标之间找到平衡，满足不同方面的需求；
21、2.通过灵敏度分析帮助确定对决策结果影响显著的关键因素，有助于资源的合理分配和重点关注，明确哪些因素对投资回报影响最大，从而集中精力进行监控和管理，基于智能算法的优化和不断的迭代调整，能够在复杂的解空间中搜索到最优或近似最优的解，提高决策的效益。 - 对于物流配送路径规划，找到最短路径，降低运输成本，动态规划方法将决策过程划分为阶段，建立递推关系，使得决策能够根据不同阶段的情况进行灵活调整；
22、3.综上，通过上述多个作用的相互影响，基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，通过建立精确数学模型、收集全面数据和信息，提高决策准确性，减少盲目性和主观性；运用随机模拟应对不确定性，增强决策适应性和稳定性；实现多目标平衡，满足成本、质量、时间等多方面需求；通过灵敏度分析识别关键因素，合理分配资源；利用智能算法获得更优解，提高决策效益；采用动态规划增强决策灵活性；借助情景分析全面评估方案，提高决策可靠性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤一中决策问题的关键变量具体为数量、价格和时间，所述步骤一中约束条件具体为资源可用性、生产能力何需求限制。
3.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤一中决策目标具体为成本最小化、利润最大化何服务水平提高，所述步骤一中规划方法为线性规划、整数规划和非线性规方法其中的或多种。
4.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤二中分布方法具体为概率分布，正态分布和泊松分布，所述步骤二中模拟试验的次数和参数设置需要在精度和计算成本之间进行权衡，以确保能够为决策提供有价值的信息。
5.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤三中标准化处理具体为Z-score标准化，用于统一比较和权衡。
6.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方
7.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤四中敏感性计算用于帮助确定哪些参数对决策结果具有显著影响，从而识别出决策中的关键因素，同时进行风险评估、方案优化、辅助决策和资源分配。
8.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤五中算法具体为遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法，遗传算法用于解决复杂的优化问题，粒子群优化算法用于通过模拟个体在解空间中的移动和信息共享来寻找最优解，蚁群算法用于路径选择和组合优化的复杂问题。
9.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤五中算法参数具体为种群大小、迭代次数何交叉概率。
...【技术特征摘要】
1.基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤一中决策问题的关键变量具体为数量、价格和时间，所述步骤一中约束条件具体为资源可用性、生产能力何需求限制。
3.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤一中决策目标具体为成本最小化、利润最大化何服务水平提高，所述步骤一中规划方法为线性规划、整数规划和非线性规方法其中的或多种。
4.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤二中分布方法具体为概率分布，正态分布和泊松分布，所述步骤二中模拟试验的次数和参数设置需要在精度和计算成本之间进行权衡，以确保能够为决策提供有价值的信息。
5.根据权利要求1所述的基于模型模拟仿真的复杂决策运筹优化的方法，其特征在于：所述步骤三中标准化处理具体...
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