Оптимизационные модели и алгоритмы для сетевых задач распределения ресурсов

Запропоновано ефективні алгоритми нелінійного програмування для задач розрахунку мереж, а також побудовано нові мережеві моделі для визначення оптимальних потоків і розподілу ресурсів. Розглянуто задачі з нелінійними цільовими функціями загального вигляду та мережевою структурою обмежень, що дало змогу охопити єдиним підходом достатньо широкий спектр мереж. Для розрахунків застосовано модифікації добре відомих методів нелінійного програмування. Запропоновані методи першого порядку зіставні за швидкістю збіжності з методами послідовного квадратичного програмування за рахунок ефективного алгоритму розв’язання допоміжних квадратичних задач та зручної процедури обчислення крокового множника. Проаналізовано та чисельно протестовано серію моделей задач розподілу ресурсів, що враховують замовлення споживачів, змінну продуктивність джерел постачання та наявність тимчасових сховищ продукту. Порівняння результатів розрахунку прикладних задач із застосуванням стандартного пакета Solver та спеціально створеної комп’ютерної програми за методом лінеаризації Б.М. Пшеничного продемонструвало можливість зменшення кількості ітерацій у процедурах одного порядку в декілька разів. Побудовані моделі та алгоритми оптимізації потокорозподілу дають змогу створювати ефективні інформаційно-аналітичні системи для оптимального керування функціонуванням мережевих розподільчих систем.The efficient algorithms for nonlinear programming problems for calculating networks have been offered, as well as the new network models to determine the optimal flows and distribution of resources have been constructed. The problems with nonlinear objective functions of general form and network structure of restrictions, which allow reaching quite a wide range of networks using common approach, were considered. For calculations the modifications of well-known methods of nonlinear programming were applied. The proposed methods of the first order is comparable by convergence rate with the methods of sequential quadratic programming through an efficient algorithm for the solution of the auxiliary quadratic problems and convenient procedure of step factor calculation. A series of models of resource distribution problems, taking into account the customers’ orders, the variable performance of sources and temporary storage of the product, was analyzed and numerically tested. The comparison of calculation results of applied problems using a standard package Solver and a specially designed computer program by the method of linearization of B.M. Pshenichniy demonstrated the possibility of reducing the number of iterations in the procedures of the same order by several times. The constructed models and algorithms of optimization of flow distribution allow creating effective information-analytical system for optimum control of functioning of the network distribution systems.Предложены эффективные алгоритмы нелинейного программирования для задач расчета сетей, а также построены новые сетевые модели для определения оптимальных потоков и распределения ресурсов. Рассмотрены задачи с нелинейными целевыми функциями общего вида и сетевой структурой ограничений, что позволило охватить единым подходом достаточно широкий спектр сетей. Для расчетов применены модификации хорошо известных методов нелинейного программирования. Предложенные методы первого порядка сопоставимы по скорости сходимости с методами последовательного квадратичного программирования за счет эффективного алгоритма решения вспомогательных квадратичных задач и удобной процедуры вычисления шагового множителя. Проанализирована и численно протестирована серия моделей задач распределения ресурсов, учитывающих заказы потребителей, переменную производительность источников и наличие временных хранилищ продукта. Сравнение результатов расчета прикладных задач с применением стандартного пакета Solver и специально созданной компьютерной программы по методу линеаризации Б.М. Пшеничного продемонстрировало возможность уменьшения количества итераций в процедурах одного порядка в несколько раз. Построенные модели и алгоритмы оптимизации потокораспределения позволяют создавать эффективные информационно-аналитические системы для оптимального управления функционированием сетевых распределительных систем

Pre-diagnostic C-reactive protein concentrations, CRP genetic variation and mortality among individuals with colorectal cancer in Western European populations

BACKGROUND: The role of elevated pre-diagnostic C-reactive protein (CRP) concentrations on mortality in individuals with colorectal cancer (CRC) remains unclear. METHODS: We investigated the association between pre-diagnostic high-sensitivity CRP concentrations and CRP genetic variation associated with circulating CRP and CRC-specific and all-cause mortality based on data from 1,235 individuals with CRC within the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition cohort using multivariable-adjusted Cox proportional hazards regression. RESULTS: During a median follow-up of 9.3 years, 455 CRC-specific deaths were recorded, out of 590 deaths from all causes. Pre-diagnostic CRP concentrations were not associated with CRC-specific (hazard ratio, HR highest versus lowest quintile 0.92, 95% confidence interval, CI 0.66, 1.28) or all-cause mortality (HR 0.91, 95% CI 0.68, 1.21). Genetic predisposition to higher CRP (weighted score based on alleles of four CRP SNPs associated with higher circulating CRP) was not significantly associated with CRC-specific mortality (HR per CRP-score unit 0.95, 95% CI 0.86, 1.05) or all-cause mortality (HR 0.98, 95% CI 0.90, 1.07). Among four investigated CRP genetic variants, only SNP rs1205 was significantly associated with CRC-specific (comparing the CT and CC genotypes with TT genotype, HR 0.54, 95% CI 0.35, 0.83 and HR 0.58, 95% CI 0.38, 0.88, respectively) and all-cause mortality (HR 0.58, 95% CI 0.40, 0.85 and 0.64, 95% CI 0.44, 0.92, respectively). CONCLUSIONS: The results of this prospective cohort study do not support a role of pre-diagnostic CRP concentrations on mortality in individuals with CRC. The observed associations with rs1205 deserve further scientific attention

Concentrations of IGF-I and IGFBP-3 and Brain Tumor Risk in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition

Background: Insulin-like growth factor-1 (IGF-I) is important in normal brain development but in the adult brain, IGF-I overexpression may be a risk factor for tumor development. Methods: We examined the association between circulating concentrations of IGF-I and IGFBP-3 in relation to risk of gliomas (74 low-grade, 206 high-grade gliomas), meningiomas (n = 174) and acoustic neuromas (n = 49) by using a case-control design nested in the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition. IGF-I and IGFBP-3 were measured by ELISAs. Conditional logistic regression was used to compute ORs and corresponding 95% CIs. Results: The risk of low-grade gliomas was elevated with increased IGF-I (OR = 3.60, 95% CI: 1.11-11.7; top vs. bottom quartile) and decreased with elevated IGFBP-3 concentrations (OR = 0.28, 95% CI: 0.09-0.84) after mutual adjustment of these two factors; these results became nonsignificant after exclusion of the first year of follow-up. No association was observed for high-grade gliomas or meningiomas. Both high IGF-I and IGFBP-3 concentrations were associated with risk of acoustic neuromas (IGF-I: OR = 6.63, 95% CI: 2.27-19.4, top vs. bottom tertile; IGFBP-3: OR = 7.07, 95% CI: 2.32-21.6), even after excluding the first year of follow-up. Conclusion: High concentrations of IGF-I might be positively associated with risk of low-grade gliomas and acoustic neuromas, although we cannot exclude reverse causation, in particular for low-grade gliomas. Impact: Factors of the IGF axis might be involved in the etiology of some types of brain tumors. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 20(10); 2174-82. (C) 2011 AACR