多目标水库资源优化调度决策支持系统及应用

水资源调度是水库运行管理的中心环节和复杂的过程。水库优化调度是涉及入径流、工农业供水、发电等多目标决策问题。运用三库DSS结构设计由数据库、模型库、管理策略方法库和业务操作4部分模块组成的水库资源优化调度决策支持系统,建立基于成本函数和基于决策者偏好的效用函数的目标规划模型,实现水库资源的优化调度策略。     

基于改进多目标粒子群算法的水库防洪调度

提出了一种基于改进多目标粒子群优化算法的水库防洪调度算法（MOPSO-RFC）。该算法采用下泄流量编码方式;设计了一种基于邻域最大拥挤距离的全局极值选择算子,以保持更好的种群多样性;设计了一种基于差分进化的精英种群自学习算子,以提高算法的求解效率。对陕西省安康水库两场典型洪水的调度研究结果表明,MOPSO-RFC算法获得了一组质量高、多样性好的防洪调度方案,有效实现了削减洪峰的目的。     

多目标和多优先级约束的调度决策优化

针对装配作业调度优化问题,考虑装配过程中工具的更换次数、零件装配方向的改变次数和零件装配类型的变化次数的影响,提出一种支持多目标和多优先级车间调度策略的规划模型,给出正确的调度策略及求解算法.实例分析表明该方法的有效性和可行性.     

基于多班教学优化的多目标分布式混合流水车间调度

单工厂环境下的混合流水车间调度问题已受到广泛关注,而多工厂环境下的分布式混合流水车间调度问题(distributed hybrid flow shop scheduling problem,DHFSP)研究进展则较小.针对考虑顺序相关准备时间的DHFSP,提出一种多班教学优化(multi-class teaching-...     

多目标柔性作业调度的优化研究

针对以生产周期、生产成本、设备利用率为目标的柔性作业调度问题,基于混合遗传算法提出了一种新的优化求解方法。首先建立了该类问题的调度模型,基于工序编码的染色体决定了工序调度的优先级;利用无量纲的标准化处理方法统一目标量纲;然后,利用层次分析法将多目标问题转化为单目标问题,同时为了保证算法的收敛性,在基本遗传算法框架的基础上集成了禁忌搜索算法,从而延缓或避免了早熟收敛的发生。最后通过实验仿真,证明提出的方法可以有效解决该类多目标柔性作业调度问题。     

虚拟养老服务人员调度多目标优化研究

针对虚拟养老服务人员调度问题,分析老人、虚拟养老服务中心和服务人员的利益追求,以成本最优、老人和服务人员满意度最大为主要考量因素来构建多目标优化模型。设计了离散化多目标鲸鱼优化算法。通过改进传统鲸鱼优化算法的鲸鱼位置更新公式和局部搜索算子,引入非支配排序用于求解构建的多目标优化问题。通过求解算例并将结果同NSGA-II和NSGA-III对比,验证算法的优越性。该研究综合考虑三者的利益,可为虚拟养老服务人员调度提供丰富的决策集合。     

多目标卫星数传调度蚁群优化算法

卫星数传调度问题具有任务多、资源少、调度约束复杂等特点,为满足多目标优化调度的理论和现实需要,提出了多目标卫星数传调度蚁群优化算法。算法建立了基于任务调度关系的解构造图,提出了用于可行解构造的自适应伪随机概率决策模型,以及基于Pareto解偏离度的全局信息素更新策略。仿真结果表明,算法具有较好的Pareto前沿收敛性,各优化目标都能得到较好的指标评价值,所获得的Pareto解集规模适度,Pareto解的多样性、分布均匀性和散布范围都较好。     

清江梯级水电站短期优化调度模型研究

该文建立了三个复杂的清江流域梯级水电站短期优化调度模型，其中包括了蓄水位约束、用水约束、出力约束，利用POA(逐步逼近法)法解决水电站群的优化问题，较大的提高了水库效益，获得较为满意的结果。     

面向节能发电调度的电力系统多目标优化调度模型

为实现电力系统节能减排及提高系统对风电等新能源的消纳能力,本文从电力系统节能发电角度,提出了一种电力系统多目标优化调度模型。该优化调度模型充分考虑了机组发电成本的经济型、风电场消纳能力最大化以及环境污染最小化等三个因素,在传统优化调度模型基础上建立了新的多目标优化调度模型。并采用第二代非劣支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA-II)对调度模型进行优化求解。最后实际算例结果表明,所提的优化调度模型在满足各类约束条件下能够实现电力系统的节能减排调度效果。     

基于BP神经网络的水库优化调度

在阐述神经网络基本原理及其改进的基础上,提出了建立水库优化调度函数的神经网络模型,利用该模型建立了水库优化调度函数。通过实例计算表明,模型计算结果基本能反映水库调度的实际情况,符合水库调度的规律,表明所建立的调度函数是合理可靠的;BP神经网络由于其较强的数据处理和映射功能,能准确地反映水库运行要素之间的复杂的非线性关系,所建立的水库调度函数适合于指导水库的调度运行。     

应急资源布局与调度的模糊决策模型

研究系统参数为区间数的应急资源布局与调度问题。以应急准时开始可能度最大、资源布局调度费最小为目标,构建多目标模糊规划模型,并推广到多出救点联合救援的情况。基于区间数的一种排序准则,提出用分层序列法求解模型的方法。通过一个算例验证该模型的合理性及求解方法的有效性。     

A Chance Constrained Optimal Reserve Scheduling Approach for Economic Dispatch Considering Wind Penetration

The volatile wind power generation brings a full spectrum of problems to power system operation and management, ranging from transient system frequency fluctuation to steady state supply and demand balancing issue. In this paper, a novel wind integrated power system day-ahead economic dispatch model, with the consideration of generation and reserve cost is modelled and investigated. The proposed problem is first formulated as a chance constrained stochastic nonlinear programming (CCSNLP), and then transformed into a deterministic nonlinear programming (NLP). To tackle this NLP problem, a three-stage framework consists of particle swarm optimization (PSO), sequential quadratic programming (SQP) and Monte Carlo simulation (MCS) is proposed. The PSO is employed to heuristically search the line power flow limits, which are used by the SQP as constraints to solve the NLP problem. Then the solution from SQP is verified on benchmark system by using MCS. Finally, the verified results are feedback to the PSO as fitness value to update the particles. Simulation study on IEEE 30-bus system with wind power penetration is carried out, and the results demonstrate that the proposed dispatch model could be effectively solved by the proposed three-stage approach.      

电梯群控系统的最优调度仿真

在电梯群控节能优化问题的研究中,电梯群控调度是一个开放、动态、复杂系统的多目标优化问题。但是目前大多数群控系统都采用了乘客最少候梯时间的原则来派梯,并没有从电梯的能源消耗等综合因素来调度电梯,从而降低了电梯群控系统的调度性能。并且传统的调度方法在全局收敛性上不能得到很好的满足。为此提出一种蚁群算法的电梯群控系统来进行最佳电梯调度,利用乘客的候梯时间、电梯耗能和电梯拥挤度作为算法的变量数据,并且建立多目标评价函数的蚁群优化模型的控制器,通过蚁群算法进行仿真,验证了蚁群算法对电梯群控得到良好效果,并解决了电梯群控制器对电梯调度单一和全局快速收敛性的问题,为提高电梯群控调度性能提供了参考。     

连续大系统的网络结构最优滤波器

本文提出一种连续大系统状态估计器的设计方法--网络结构最优滤波器.这个方法基于矩阵最小值原理,其计算结果是满足任意结构约束的最优估计.对于分散和递阶结构而言,此方法具有容错和设计灵活等特点,特别适宜于用多计算机系统来实现,且不要求信道有很宽的通频带.     

一种集成定性定量的决策方法在水、火联合电力系统长期调度中的应用

以水、火联合电力系统长期调度问题为背景，探讨了一个基于分解协调算法的集成定性定量决策系统的设计和应用。其中约束自调整方法构成了定性决策算法的核心。对华中电网的试算证明，该系统的决策支持性能好，具有柔性。由于实现了专家知识与算法的有机集成，因而能满足各种实际要求，可操作性强。     

逐次逼近动态规划法在水库优化调度中的应用

动态规划法是一种在多段决策序列中选取最优的一种方法,它根据最优性原理,能有效减少状态序列的枚举数量,可以对其进行改进以适应特定领域的应用需要。在水库优化调度中的一般做法是选取某一固定步长的水位来划分决策点,进行动态规划进而求出最优决策序列。这种方法难免会产生很多不必要的枚举和计算。本文实现了用变步长逐次逼近的动态优化法,能较好地解决此类具有线性上下限状态的决策过程,能较好适应三峡水库短期优化调度中的应用。     

A*算法在BDD变量最优排序方法中的应用

介绍了二叉判定图(BDD)的相关知识及在构造BDD过程中变量顺序对其结点数的影响,在Friedman等提出的一种寻找最优变量排序算法的基础上,将广泛应用于人工智能的A*搜索算法引入到最优变量排序方法中,提出了一种寻找变量最优排序的新方法。该方法在寻求BDD最优变量排序的过程中,使处理器的处理时间和存储器的空间需求上都有很大的改善。     

网络控制系统的随机最优控制综述

网络控制系统由于网络的引入而出现了数据延迟。在处理随机发生的延迟上,用最优控制的方法是比较有效的。目前为止出现了不少有关网络控制系统的最优控制的结果,论文旨在对网络控制系统的最优控制方面的研究现状进行介绍,并指出进一步研究的方向。     

“120”智能指挥调度算法设计与实践

通过对120指挥调度的流程及特点进行研究,提出了一种可实现智能指挥调度的算法,该算法可综合报警人位置、道路长短、交通状况、医疗站点位置、急救车辆位置等多种因素,找到最优的指挥调度方案。