基于受控混杂Petri网的事件逻辑驱动的炼油厂动态调度建模方法

将受控混杂Petri网同事件逻辑网和数学规划相结合提出了一种适用于炼油等流程工业生产调度的动态建模方法.作为事件逻辑网和数学规划模型之间连接的桥梁,受控混杂Petri网将离散变量和连续变量统一在一个模型中.用受控混杂Petri网建立整个生产流程的仿真模型,事件逻辑网响应生产过程中的突发事件并结合经验规则做出逻辑判断,产生新的调度指令.生产过程重新调整后,上层数学规划模型进行相应更新,产生的优化结果作为设备新的运行参数.该模型既可以响应突发事件,又能及时进行优化,具有更好的动态优化特性.     

基于变量分离的生产调度空间划分算法

静态生产调度大多形成MILP或MINLP模型，由于调度规模大及混合整数规划的组合优化特性，造成调度求解困难。通过对混合整数规划模型空间的分析，提出依据整数变量和连续变量的分离策略进行空间的自然划分，从而将模型的求解转化为多个较小规模连续子空间的寻优。对典型间歇调度模型的分析表明，将空间划分后进行连续寻优的策略较大地降低了实际运算的规模，降低了求解难度，可以提高问题的求解速度和效率。     

改进进化策略及其在神经网络训练中的应用

进化策略是一类策略参数自适应进化算法。文章提出了一种改进进化策略(MES),MES采用基于个体排序的随机自适应Gaussian-Cauchy混合变异策略,将Gaussian和Cauchy变异算子结合起来以达到全局探索和局部搜索之间的动态平衡。此外,MES还使用重组算子以进一步提高算法的性能。将该算法用于多层前向神经网络训练,数值仿真结果显示了该算法的有效性。     

机会可控的补偿随机规划模型

分析了已有的随机规划处理方法，针对原有方法中存在的不能兼顾补偿和约束机会控制的问题，提出了机会可控的补偿随机规划模型，在补偿随机规划模型的基础上，对允许违背的约束或者相应的补偿增加机会控制．以明确的反应决策者的态度，分析了模型的结构，设计了以遗传算法和单纯形法为基础的分解算法对模型进行求解．实际算例证明了模型和分解算法的有效性．     

采用随机变异步长的改进自组织迁移算法

自组织迁移算法是一种新型的进化算法。对自组织迁移算法的原理、实现及策略参数设置进行了详细分析,在此基础上提出了一种改进算法。通过在个体迁移过程中引入随机变异步长,寻优个体的行为变得多样化,加速了群体在多峰复杂空间中的寻优进程。仿真结果显示,该算法优于原自组织迁移算法和粒子群优化算法。     

集群竞赛优化算法

通过采用群体化策略和竞赛奖励制度,提出一种集群竞赛优化算法.该算法的基本思想可以归纳为竞争择优、胜者奖励、向优集群和保持多样.指出该算法与其它集群智能方法之间的联系与区别.采用多个经典测试函数对该算法进行评价并与其它优化方法进行比较.比较结果表明,平均起来,该算法优于粒子群优化算法和一种进化优化方法.     

基于混沌搜索的混和粒子群优化算法

所提出的算法将粒子群优化算法和混沌算法相结合，既摆脱了算法搜索后期易陷入局部极值点的缺点，同时又保持了前期搜索的快速性.最后通过4个测试函数将该算法与基本粒子群算法进行仿真对比，比较结果表明基于混沌搜索的混和粒子群优化算法在收敛性和稳定性等方面明显优于基本粒子群优化算法.     

基于遗传算法的小波神经网络交通流预测

城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性，实时准确的交通流预测是智能交通系统，特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点，给出了基于遗传算法的小波神经网络的交通预测模型GA WNN，用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法，克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA WNN预测模型对短时交通流的预测的有效性.     

不确定条件下生产调度问题的三阶段决策方法

提出了一种可综合考虑多种不确定因素的生产调度问题三阶段决策方法. 首先分析了不确定条件下的生产调度的决策过程, 根据过程的特点将其分为基本调度、在线调整和补偿三个阶段; 对变量进行分类, 从而与3个阶段相对应; 分别建立了基于情景分析以及子问题最(近)优解的两种三阶段调度数学模型, 并给出了变量的处理方法和阶段性的模型求解方法, 来作为不同阶段的决策依据; 最后以化工批处理过程的短期调度为例, 说明了三阶段调度建模和决策过程的实现方法.     

生产过程系统设计方法的研究

从复杂系统的分析入手,研究了生产过程的分级问题。总结了分级原则,在此基础上给出了一个分级的生产系统。重点研究了各级决策变量的确定、适用的模型和各级之间的信息传递,充分考虑了决策者的指导作用。这种分级的生产系统不但层次清晰、任务明确,而且信息流向清楚,便于生产管理系统设计和分析时应用。