基于改进单纯形法和凝结水节流的超超临界机组协调优化

风能、太阳等新能源的规模化并网对电网的安全稳定性造成较大影响。为提高新能源的消纳能力,电网对燃煤机组的运行灵活性、负荷快速响应能力、深度调峰能力等提出了很高的要求。采用先进的控制策略提升协调控制的品质,具有重要的现实意义。基于近年来发展起来的"凝结水节流"快速变负荷方法,采用人工神经网络建立了考虑凝结水节流特性的负荷预测模型及主汽压力预测模型。在此基础上,利用经典优化理论中的改进单纯形法,设计了协调系统智能优化控制策略,编制了实时优化程序。借助1000 MW超超临界机组仿真机开展了详细的优化控制仿真实验,结果表明文中方法可有效提高机组变工况负荷响应的快速性,减少主汽压力波动,提升协调控制品质。     

K插值单纯形法核极限学习机的研究

针对核极限学习机高斯核函数参数选优难,影响学习机训练收敛速度和分类精度的问题,该文提出一种K插值单纯形法的核极限学习机算法。把核极限学习机的训练看作一个无约束优化问题,在训练迭代过程中,用Nelder-Mead单纯形法搜索高斯核函数的最优核参数,提高所提算法的分类精度。引入K插值为Nelder-Mead单纯形法提供合适的初值,减少单纯形法的迭代次数,提高了新算法的训练收敛效率。通过在UCI数据集上的仿真实验并与其它算法比较,新算法具有更快的收敛速度和更高的分类精度。     

基于无需测速的单纯形法微地震定位改进研究

 在综合分析传统单纯形法及目前微地震定位算法选用的各类速度模型及其相关误差的基础上,提出一种无需测速和反演的速度模型,并基于此对传统单纯形法进行微地震定位改进研究,结合不同速度模型、不同迭代算法在差异化速度误差和速度各向异性变化条件下的定位精度进行算例分析和工程验证,研究结果表明：无需测速和反演的速度模型能有效避免传统速度反演模型在速度反演过程中的方法误差和现场测速造成的测速误差,将其应用于传统单纯形法,不仅能有效避免传统单纯形法易陷入局部最优的问题,充分发挥单纯形法迭代易收敛的优势,且对于检波器阵列外的震源进行定位时相比其他迭代方法求解时定位精度显著提高,可为微地震定位领域提供一种新的研究思路。     

多策略改进的天鹰优化算法及其应用

为改善天鹰优化算法(aquila optimizer, AO)在求解复杂优化问题时存在易陷入局部最优等不足,提出一种多策略改进的天鹰优化算法(multi-strategy improved aquila optimizer, MIAO)。首先,提出镜像单纯形法策略扩大天鹰搜索范围,提升种群多样性和逃离桎梏能力;其次,在天鹰算法的X3阶段融入社会自由觅食策略,摆脱全局平均值的束缚,提升迭代后期天鹰个体的多样性;同时,将阶梯步进策略引入X4阶段,保证当前优势个体加快向全局最优前进的趋势,增加收敛速度;最后,改进原有开发机制,提升算法寻优能力。对10个常用基准函数以及CEC2017部分函数进行寻优实验,实验结果与Wilcoxon符号秩和检验结果均表明改进算法具有更好的寻优精度、收敛性能和稳定性。另外,通过一个机械优化设计实验进行测试分析,进一步验证所改进算法的优越性和实用性。     

单纯形法在准理想级联优化中的应用

已知目标组分的精料和贫料丰度,确定准理想级联的结构,即确定级联流量分布、级联总级数以及供料级位置,是约束条件下的多变量优化问题。通过罚函数法把约束条件下的多变量优化问题转化为无约束优化问题,并用单纯形法对后者进行了求解。利用该优化方法对浓缩回收铀的级联进行了计算。     

基于单纯形法的改进型人工鱼群算法

针对鱼群算法在局域搜索能力差的问题,提出一种基于单纯形法的改进型人工鱼群算法。利用单纯形算子在局部区域内分布更均匀且广泛的特征,在鱼群算法运行到后期时,将单纯形算子每隔一定代数引入到现有的鱼群算法中取代原来大量聚集在非极值点附近的人工鱼,有效改善个体质量,提高局部搜索精细度,进而提高算法的寻优精度。采用典型算例对算法性能进行了验证分析,研究结果表明,该算法在解决鱼群算法后期优化精度低问题时可以获得更好的效果。     

改进GEP方法在边坡非圆临界滑动面搜索中的应用

基因表达式编程(Genetic Expression Programming,简称GEP)是模拟生物遗传进化过程的一种新型优化方法,其结合遗传算法(GA)和遗传编程(GP)各自的优点,使编码更为方便、简单。为了进一步改善GEP方法的局部搜索能力和克服“早熟”现象,将局部搜索能力很强的单纯形法和回溯机制引入GEP中,提出了混合GEP方法。以安全系数为目标函数,将混合GEP法和不平衡推力法结合,提出确定非圆弧临界滑动面的新方法。2个经典算例的计算结果表明:该新方法可以准确地搜索到边坡非圆临界滑动面及相应的安全系数,且混合GEP方法的局部搜索精度和全局搜索能力均优于标准GEP方法,同时收敛速度得到明显提高。     

用单纯形法优化盆状砂轮的几何参数

指状砂轮磨削双偏置式球笼等速万向节的钟形壳椭圆沟道的理论误差大约在0.004 mm左右,为减少理论误差,提出了一种用来磨削等速万向节椭圆沟道的盆状砂轮.避免了指状砂轮头部的干涉,其参数优化的有效性和精确性得到了提高,能最大限度地保证加工截面的形状和精度.建立了盆状砂轮加工的数学模型,采用单纯形法对盆状砂轮的参数进行了优化,对其加工原理进行了详细的理论研究,并对加工误差进行了分析.仿真结果表明,用盆状砂轮磨削的椭圆沟道的理论误差可以减少到0.631mm.     

基于单纯形粒子群—支持向量机模型的土坝测压管水位预测方法及应用

针对土坝渗流安全监测模型中测压管水位与其影响因子之间非线性关系复杂、模型因子选择难度较大的问题,采用支持向量机模拟测压管水位与其影响因子之间的非线性映射关系,并采用单纯形粒子群算法对支持向量机中的核参数、惩罚系数及不敏感损失因子进行优化,建立了土坝测压管水位预测的单纯形粒子群—支持向量机模型（SMPSO-SVM）,通过与多元线性回归模型、逐步回归模型、遗传回归模型及最小二乘支持向量机模型进行对比,表明SMPSO-SVM预测模型预测精度高、稳定性好。     

一维型材下料优化问题的应用探讨

结合具体实际下料问题,探讨分析线性规划与遗传算法在组合优化问题中的应用并进行两种方法的优劣分析,推导出在具体应用中如何进行方法选择从而获得最优解。