大型水库生态调度模型及算法研究

针对大型水库运行方式的特点,建立了兼顾经济、社会和环境效益的多目标优化运行模型,应用层次分析法和模糊评价相结合的决策方法来确定水库最佳均衡方案,以期能提高水库的综合效益,并为提高水库运行决策的准确性和科学性提供依据.该方法应用约束法将多目标模型转换成多个单目标优化模型,采用动态规划法分别求解,得到多目标优化模型的非劣方案集,再运用模糊层次分析法对方案集进行评价排序,确定最佳方案.计算实例表明,该方法简单通用,计算结果合理.     

单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法

粒子群优化算法的局部搜索能力较差，在利用该算法求解复杂的多目标工程优化问题时，往往很难求得质量较好的非劣解集。对此，提出了单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法(SM-MOPSO)，该算法不仅继承了粒子群优化算法的优点，而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能，不仅使非劣解集均匀分布，尽可能的逼近真实的非劣前沿，并且扩展了非劣解集的范围，使非劣解集对于每个单目标而言都有较广的覆盖范围。文中以两目标十杆和二十五杆桁架结构作为算例，取得了很好的优化结果，验证了该算法的优越性能。     

结构多目标优化非劣解集的遗传算法

提出了一种遗传算法求解结构多目标优化非劣解集的方法。该方法提出了劣解罚项的概念,把劣解罚项和约束罚项之和作为设计点的总的罚项并将其转化为适应度,采用遗传算法进行求解。算例采用三杆和十杆多目标优化问题。计算结果表明,该方法是可行和有效的,计算的结果是有利于多目标决策。     

基于信噪比的多目标决策方法及其工程应用

求解多目标优化问题得到非劣解集后,为了确定出最终的设计方案,研究简单而有效的多目标决策方法十分必要。为此,提出了一种基于信噪比的多目标决策方法。该决策方法在多目标优化设计中引入稳健设计的思想,运用信噪比的概念在非劣解集中选择最稳健的设计作为最终方案。基于信噪比的多目标决策方法,不仅可以方便地对非劣解进行评价和排序,而且考虑到工程实际中误差的客观存在,具有较大的工程应用价值。文中采用某轻型飞机齿轮箱多目标优化设计作为算例,验证了采用该决策方法的必要性和有效性。     

基于多目标遗传算法的综合利用水库优化调度图求解

分析了常规方法求解综合利用水库调度图存在的问题.提出了一个基于遗传算法的调度图求解模型.模型同时以保证率和缺水量为目标,直接以调度图的基本调度线为决策变量,通过水库的模拟运行结果评价可行解,然后利用遗传算子不断改进调度线,能搜索得出调度图的非劣解集.实例计算结果显示多目标方法较传统仅以保证率为目标推求调度图的做法合理     

基于PSO的电力系统环境经济负荷调度

针对基于线性加权和处理成单目标优化问题的传统方法存在的缺陷,提出使用粒子群优化算法求解EELD多目标优化问题。该方法通过对粒子群算法个体极值和全局极值选取方式的改进,实现了对EELD多目标优化问题的非劣最优解集的搜索,为决策者提供了丰富的参考信息。在此基础上,应用模糊满意度方法求出的最优折衷解为调度运行人员提供了最佳调度折衷方案。最后,对一个三机系统进行了测试,并与线性加权人工神经网络法进行了比较分析,仿真结果验证了该方法的有效性。     

水库和河流水污染控制系统的多目标决策分析

本文建立了利用调节水库改善河流水质的多目标决策模型。借助扰动约束的多目标动态规划法,求出了在满足水库和污水处理厂群的各项技术经济指标、河流水体的BOD_6和DO约束条件下,水库在枯水期及其它时期的最佳发电出力和放流量、计算期内水库发电量与污水处理厂群运行费用的非劣解集。实例研究表明了模型及其分析方法的可行性及通用性。为河流的水污染控制及防治规划提供了一切实可行的分析途径。     

基于Epsilon-MOEA的给水系统多目标优化与决策

给水系统优化运行是多目标优化问题,决策者需要从众多的候选方案中筛选出一个综合性能最好的方案.将多目标进化算法与多属性决策相接合,采用两阶段方法来求解供水系统的多目标优化与决策问题.首先构建供水系统的多目标优化模型,包括供水系统的运行费用与维护费用最小化,以及水压服务水平的最大化,运用多目标进化算法Epsilon-MOEA求解,生成Pareto解集.然后,基于信息熵方法得到属性权重,用逼近理想的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解进行排序.算例应用表明,该方法能够对供水系统运行的多个目标进行优化,并使决策者能够从众多的候选方案中选出综合性能较好的方案.     

计及生态流量要求的综合利用水库长期优化调度

以黔西北夹岩水利枢纽为研究对象,建立以供水、发电和生态为目标的水库长期调度优化模型,针对该模型多目标且决策维数大于状态维数的特点,提出了耦合权重法和水量分配规则的综合利用水库动态规划求解方法,获得了供水、发电和生态3个目标的非劣解集,并对3个目标之间的竞争关系进行了剖析,在此基础上推荐了供水、发电和生态目标均衡的水库调度方案。结果表明：均衡方案水库多年平均消落水位变化大,说明水库调节作用对3个目标有较为均衡的影响,而以供水综合保证率和生态率属度最大为目标时,水库平均消落水位变化小,说明从供水和满足生态流量角度来看,水库调节作用相对较小。     

基于量子粒子群的软件模糊可靠性分配模型

针对软件可靠性分配中存在多个优化目标的问题,提出了一种新的模糊多目标分配模型,并采用量子粒子群优化算法求解该模型。将软件可靠性和成本作为模糊目标函数,通过三角形隶属函数对模糊目标进行处理,将优化后的量子粒子群算法用来求解软件模糊可靠性分配模型。实验结果验证了文章提出的软件模糊可靠性分配模型是有效的,多目标的Pareto最优解为可靠性和成本之间的决策提供了依据。     

公差多目标优化求解方法

为了提高产品质量、降低加工成本,采用协调曲线法进行公差优化设计.在建立以加工成本和产品质量稳健性损失成本为目标的公差多目标优化设计数学模型的基础上,提出用协调曲线法求解公差多目标优化设计模型的方法,详细分析加工成本与稳健性损失成本协调曲线的确定方法及优化设计最佳可行解的确定方法.结合齿轮泵的具体实例,分析公差多目标优化数学模型的建立方法,用遗传算法实现了齿轮泵径向尺寸公差的优化分配,通过对协调曲线变化规律的分析,可以协调零件的加工成本和产品质量的稳健性损失成本,使优化指标的综合性能最优,实现产品质量和加工成本的最佳协调.     

城市轨道交通列车交路方案优化模型研究

为了对城市轨道交通列车交路方案进行优化,建立非线性规划模型及多目标规划模型。非线性规划模型以最少的运用车底数为优化目标,有效地将列车交路折返点及列车开行数量进行综合优化,但该模型求解难度较大,仅适合对列车交路方案优化做理论分析。多目标规划模型则充分考虑了实际情况,首先确定列车折返点,或者提供几种备选形式,再运用多目标规划求解各交路最优列车开行对数,得出列车交路方案的最优解。最后用算例验证了多目标规划模型的有效性。     

动态车辆路径问题的多目标优化模型与算法

以快递服务相关的动态车辆路径问题为研究对象,建立多目标优化模型,设计了相应的求解流程.多目标优化模型包括最大化服务客户数、最小化客户等待时间和最小化总旅行时间3个优化目标.采用基于词典式的排序方法,开发了改进的Or-opt局部搜索启发式算法.在不同基准问题数据集上进行仿真实验,结果表明,多目标优化模型与单目标模型相比,能明显降低被拒绝的客户数和等待时间,而总旅行时间未发生明显增长.     

车辆钢板弹簧的多目标可靠性稳健优化设计

为提高车辆钢板弹簧的安全性和稳健性,运用可靠性稳健优化设计理论和多目标思想,为车辆钢板弹簧建立一个可靠性稳健优化设计的高维多目标模型。为提高模型的求解精度,利用层次分析法选取粒子群算法中的全局极值和个体极值,提出了基于层次分析法的多目标粒子群算法。与传统方法相比,利用该算法进行可靠性稳健优化设计高维多目标模型求解,简便易行并能迅速准确地得到车辆钢板弹簧的可靠性稳健优化设计信息。     

基于属性测度的有差异区间型多准则双边匹配决策方法研究

针对具有主体期望水平的有差异区间型多准则双边匹配决策问题,提出了一种基于属性测度的双边匹配决策方法。首先,针对有差异区间型准则,依据属性测度计算各准则值相对于各期望水平的匹配度,并建立双方在各准则下的匹配度矩阵;然后根据简单加权法原则,建立双方综合匹配度矩阵;进一步,根据双方综合匹配度矩阵,以双方主体的匹配度总和最大为目标,构建多目标优化模型,并根据线性加权法将多目标优化模型转换为单目标优化模型,进而通过模型求解得到双边匹配结果;最后,通过实例验证了所提出的双边匹配决策方法的可行性和有效性。     

汽车传动系万向传动装置的多目标优化设计

提出了汽车传动系万向传动装置的多目标优化设计的数学模型,选用合适的优化算法,编制了计算程序。实例计算表明,多目标优化设计比单目标优化设计更全面、更合理。     

考虑入库洪水随机过程的梯级水库防洪优化调度

针对梯级水库防洪优化调度求解过程中存在的入库洪水过程的随机性,以及优化调度模型求解的复杂性这两方面的问题,建立了基于Copula函数的梯级各地区洪水的联合分布函数,通过随机模拟方法得到梯级水库的入库洪水过程;建立了梯级水库防洪优化调度模型,并提出了基于并行搜索思想的PDP算法进行求解。清江梯级水库实例研究结果表明,基于Copula函数的随机模拟方法,能充分考虑洪水地区组成方式的多样性和随机性,从而能模拟对梯级防洪调度最不利的情况;PDP算法比文中其他算法更容易收敛到全局最优解;较常规调度,梯级水库防洪优化调度可进一步降低下游地区的防洪风险。     

基于多物理场仿真和VIKOR决策的干式铁心电抗器多目标优化

损耗和金属导体用量是干式铁心电抗器优化设计过程中需要考虑的关键因素,为有效降低损耗和成本,该文提出基于多物理场仿真和VIKOR决策的干式铁心电抗器多目标优化方法。首先以干式铁心电抗器为研究对象,建立磁场-流场-温度场模型,将磁场计算获得的铁心和线圈损耗密度作为热源,经过流-热耦合计算得到电抗器温度分布;建立磁场-结构场模型,将基于磁场计算得到的电磁力作为应力项,计算得到铁心及线圈振动位移分布,通过有限元仿真与拉丁超立方试验设计相结合的方法,得到不同结构参数下铁心电抗器温升与振动位移结果。为进一步简化优化流程,采用灵敏度分析方法进行参数降维,针对关键参数建立设计参数与温升、振动之间的代理模型,并采用多目标遗传算法得到满足电抗器性能要求的Pareto前沿解集。考虑到电抗器金属导体用量与损耗之间相互冲突,引入VIKOR综合决策方法,在确定优化目标权重的基础上,计算Pareto解集的利益比率大小,以最小利益比率确定最优设计参数组合,最后通过仿真验证优化设计方法的正确性。优化后的铁心电抗器与优化前相比,在损耗增加4.4%的情况下,铁心和线圈金属导体用量分别减少了3.0%和16.6%,同时温升及振动在满足设计要求的基础上分别降低了7.4%和16.7%。所提方法可以有效提升电抗器性能,为电抗器优化设计提供指导。     

BP神经网络在移民安置效果评价中的应用

水库移民安置涉及社会、经济、环境、自然资源等诸多领域,是一个多层次、多目标、多属性的复杂系统工程.因此,移民安置效果尤其是生活水平的评价一直是移民理论研究关注的重点.依据神经网络理论,利用模糊综合评价法生成训练样本,建立了基于BP神经网络的移民安置效果综合评价模型.仿真试验表明,该模型评价结果合理,模型操作简便,具有很好的应用价值.     

基于模糊偏好的多目标粒子群算法在库存控制中的应用

针对多目标库存控制中决策者对目标偏好的不确定性问题,定义了模糊偏好的效用函数,提出了一种基于模糊偏好的多目标粒子群优化算法的求解方法.该方法在改进的双极偏好粒子群优化算法基础上,引入模糊隶属度函数,给出了模糊偏好效用函数的计算方法;利用该函数对得到的非支配解集进行效用评价,以效用评价值作为选取优化方案的依据.针对连续盘点(r,Q)多目标库存控制模型,仿真实验表明:该方法有效地解决了决策者对库存总成本、年平均缺货率和年平均缺货量目标偏好的不确定性问题,为决策者提供了优化的库存控制方案.