Some new distance measures for type-2 fuzzy sets and distance measure based ranking for group decision making problems

In this paper, we propose some distance measures between type-2 fuzzy sets, and also a new family of utmost distance measures are presented. Several properties of differ- ent proposed distance measures have been introduced. Also, we have introduced a new ranking method for the ordering of type-2 fuzzy sets based on the proposed distance measure. The proposed ranking method satisfies the reasonable prop- erties for the ordering of fuzzy quantities. Some properties such as robustness, order relation have been presented. Lim- itations of existing ranking methods have been studied. Fur- ther for practical use, a new method for selecting the best alternative, for group decision making problems is proposed. This method is illustrated with a numerical example.     

基于SWMM与NSGA-Ⅱ耦合的城区雨水泵站多目标优化调控

针对城区复杂水系统中雨水泵站的调控系统性弱和优化时效性慢的问题,将SWMM的水量水质过程模拟与NSGA-Ⅱ的快速非支配排序进行深度耦合,从减缓城区内涝、控制面源污染负荷输出与减低耗电量的角度,建立了多线程并行计算和带有决策者偏好的城区雨水泵站多目标优化调控模型。对天津空港经济区的雨水泵站优化调度进行实例研究,结果表明,与常规调度方式相比,在典型设计降水情景下,该优化模型在不显著增加节点积水累计时间的前提下,减少输出了1383.34 kg的污染负荷,节约了621.92 kW·h电能,求解速率可提升至单线程串行计算的4.2倍。该优化方案充分利用了泵站调蓄池的库容缓冲和水质稀释作用,减缓了场次降水对于城区水环境的瞬时冲击影响,降低了运行成本。     

金沙江下游梯级水库汛期运行水位协同浮动调度研究

为验证梯级水库汛期运行水位协同浮动调度模型方法的合理性与普适性,在金沙江流域开展实例分析。首先考虑洪水预见期变化,应用动态多目标算法高效求解调度模型;然后评价汛期运行水位协同浮动调度的风险与效益;最后推求乌东德、白鹤滩、溪洛渡、向家坝水库的汛期运行水位协同浮动关系。研究结果表明：相比年汛限水位静态控制调度方案,梯级水库汛期运行水位协同浮动调度方案在不增加防洪风险前提下,各水库汛期运行水位均可适当抬升,汛期多年平均发电量和电站弃水减少量的最高值(改善率)可达1071亿kWh(11.1%)和649亿m³(14.3%),有效提高了洪水资源利用水平,综合效益巨大。     

基于精英集的多目标差分进化聚类算法

聚类数的确定在聚类分析中是一个基本却具有挑战性的问题。一方面,最佳聚类数根据不同的评价标准、用户偏好或需求可能不一致,因此将不同聚类数的聚类结果呈现给用户作参考是有意义的。另一方面,增加聚类数虽会使聚类结果更加紧致,却会削弱不同类之间的分离性,所以选择合适的聚类数是一个在最小化聚类数与最大化类内紧致性或类间分离性之间取得平衡的多目标优化问题。因此,在聚类数不确定的聚类问题中直接将聚类数作为一个优化目标与另一个反映类内紧致性的目标函数同时进行优化,利用新的基于精英集的多目标差分进化算法得到一个Pareto解集,集合中含有多个不同聚类数的近似最优聚类结果。实验结果验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的个性化推荐算法

传统推荐系统将推荐准确性作为主要目标,而推荐结果的多样性和个性化有所欠缺。对此,设计一种基于层次隐马尔可夫模型和神经网络的推荐算法。采用层次隐马尔可夫模型建模用户喜好和上下文环境的关系,并通过隐马尔可夫模型预测上下文。设计神经网络结构来解决协同过滤推荐的问题,同时神经网络满足贝叶斯个性化排序的条件,实现对推荐列表的个性化排序。实验结果表明,该算法在保持推荐准确性的前提下,提高了推荐的多样性和个性化。     

考虑风电和储能接入电网的多目标协同博弈区间经济调度

针对风电的不确定性对电网调度的经济和安全运行造成影响的问题, 充分考虑储能灵活充放电的运行优 势, 提出了一种基于改进均衡协调算法的多目标区间储能经济调度优化方法. 本文综合考虑有功调度与无功优化之 间的内在耦合关系, 以典型日运行的电压偏差和系统综合运行总成本最小化为优化目标, 建立多目标区间储能经济 调度优化模型. 在优化过程中, 首先考虑在直流潮流的区间调度模型中, 通过优化储能和发电机的有功出力来实现 对风电不确定性的处理, 然后采用改进均衡协调算法对考虑交流潮流的有功–无功储能调度模型进行综合优化, 从 而获得兼顾电网安全性与经济性的均衡最优解. 本文还从风电的不同区间波动以及风电场并网规模的角度出发, 分 析了对系统储能调度运行的影响. 最后本文将改进算法获得的最优解与采用带权重系数的理想点法分析获得的 Pareto最优解进行对比分析, 可避免确定权重因子时的人为主观因素. 本文通过对IEEE RTS–24节点系统进行算例 仿真, 验证了所提模型的合理性和可行性.     

基于改进NSGA-II算法求解多目标资源受限项目调度问题

资源受限项目调度问题(resource constrained project scheduling problem, RCPSP)要求在满足相关约束的条件下安排各活动开始时间,从而达到某一目标的最优,具有很强的应用背景,并受到众多学者的广泛关注.经典的RCPSP模型以最小化项目工期为单一目标,忽略了资源使用率等因素对项目整体的影响,使其与实际应用仍有较大差距.基于经典的RCPSP模型,引入最优资源均衡为另一目标,将模型扩展为多目标模型,丰富了RCPSP模型的应用场景.同时,考虑到新模型中各活动间存在大量的控制关系,使用传统的启发式多目标算法需要耗费大量的时间对不可行解进行判断,求解性能较低,提出一种新的算法框架NSGA-IIs.该算法框架基于活动间控制关系将各活动分成若干子集,并在初始化和交叉变异等阶段以子集为基本单位产生新的个体,能够较好地避免不可行解的产生,提高算法的效率.使用解集覆盖度作为评价指标,通过实例数据集的实验表明,与已有的求解RCPSP的经典算法相比,所提出的算法具有明显的优越性.     

子母式穿梭车仓储系统配置优化问题研究

针对仓库资源配置涉及因素众多难以优化问题,提出平均吞吐时间和成本集成的配置优化方法,从提升机和穿梭车两个维度分析,结合子母式穿梭车仓储系统运作特点,考虑穿梭车跨层作业,以平均吞吐时间和成本为目标函数,以货架数量、层数、列数、排数以及设备的数量及运行参数为决策变量,构建子母式穿梭车仓储系统配置多目标优化模型。采用非支配排序遗传算法进行求解,得到Pareto最优解。解集为决策变量的集合,根据这些参数,企业考虑实际情况进行仓储区域的规划布置以及设备选型,为推广应用自动化立体仓库提供了有效参考。     

改进在线词对主题模型的微博热点话题演化

话题演化分析是舆情监控的研究热点之一,面向微博热点话题进行演化分析,对于网络用户以及网络监管部门都有很重要的现实意义。针对在线词对主题模型（On-line Biterm Topic Model,OBTM）新旧主题混合、冗余词概率相对较高的问题,对OBTM进行改进,提出基于话题标签和先验参数的OBTM模型（Topic Labels and Prior Parameters OBTM,LPOBTM）。根据微博热点话题的话题标签,将微博文本集区分为含话题标签和不含话题标签的两类数据集,并设置不同的文档-主题先验参数;在前一时间片文档-主题概率分布的基础上,借鉴Sigmod函数对所有主题进行强度排名,从而优化当前时间片上主题-词分布的先验参数计算方法。实验结果表明,LPOBTM能够更准确地描述话题的内容演化情况,并且有更低的模型困惑度。     

利用类别信息和列表排序的跨模态检索

随着越来越多多模态数据的出现,跨模态检索引起了广泛的关注。跨模态检索面临一大挑战为模态鸿沟,为了解决数据的异构性问题,公共子空间学习的方法被提出。然而,大部分方法仅仅是单独考虑了样本之间的相关联信息或不相关信息,而没有同时考虑样本间的相关信息和不相关信息。除此之外,大部分方法对于样本之间相似度的比较,使用的是基于文档对的排序比较,其没有充分考虑样本之间的类内依赖性和类间样本的结构差异性。基于此,提出了一种同时而不是单独考虑样本间的类内关系和类间关系的基于列表排序的跨模态检索方法,其通过列表排序最大化锚点与正样本之间的相似性,同时最小化锚点和负样本间的相似性。实验结果验证了该算法在跨模态检索中的有效性。