基于多目标优化的黔中区水资源配置研究

以黔中水利枢纽一期工程为研究对象,开展水资源优化配置研究。在分析黔中水利枢纽工程概况及水资源优化配置原则的基础上,建立了黔中水利枢纽工程水资源优化配置模型,采用多目标规划对模型进行求解,得出了2007,2015年和2020年水平年黔中灌区、贵阳市区以及安顺市区的水资源优化配置结果;同时,对供需平衡、经济效益和污水排放量3个指标进行了对比分析。该模型分析结果为黔中区水资源的配置提供了科学合理的依据。     

面向金泽水库取水安全的太浦河多目标联合调度研究

为强化上海市黄浦江供水系统的重要组成部分金泽水源地取水安全,又兼顾太湖流域及太浦河沿线区域防洪、供水需求,开展了太浦河太浦闸与沿线88个闸控口门的多目标联合调度研究。在分析太浦闸及两岸河道现有调度方式的基础上,拟定了两类共10个联合调度方案。采用细化后的太湖流域水量水质模型,对各调度方案进行了模拟。然后,构建了反映防洪、供水、水环境需求的多目标函数,采用蚁群优选算法对所有调度方案进行了优选。结果表明:与现状调度方案相比,太浦闸同时根据太湖水位和金泽断面水质情况加大下泄流量,同时太浦河沿线河道闸门有序控制,可显著提高金泽水源地关键水质指标达标率、抬升金泽水源地最低水位,又基本不影响流域及区域其他调度需求。     

Dede建站系统刊稿排行功能设计与实现

提出了在Dede建站系统中对会员的月度刊稿情况和年度刊稿情况进行排行的设计思路,给出了利用PHP技术完成刊稿数据统计、提取和整理的方法,利用JavaScript技术实现刊稿排行滚动显示的方法,并实现了排行榜柱状图的图形化显示。     

灰色二层多目标线性规划问题及其解法

针对二层多目标线性规划问题,结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层多目标线性规划问题,并给出了模型的相关定义和定理.针对漂移型灰色二层多目标线性规划问题,提出一种具有全局收敛性质的求解算法.首先通过线性加权模理想点法把多目标转化为单目标;然后当可行域为非空紧集时,利用库恩塔克条件把双层转化为单层,再利用粒子群算法搜索单目标单层线性规划即可得到原问题的解;最后通过算例表明了该算法的有效性.     

一类区间多目标粒子群优化算法

针对区间参数多目标优化问题,提出一种基于模糊支配的多目标粒子群优化算法。首先,定义基于决策者悲观程度的模糊支配关系,用于比较解的优劣;然后,定义一种适于区间目标值的拥挤距离,以更新外部存储器并从中选择领导粒子;最后,对多个区间多目标测试函数进行仿真实验,实验结果验证了所提出算法的有效性。     

基于灰熵关联分析的流水车间多目标调度优化及算法实现

求解流水车间多目标调度优化问题及算法适应度值分配问题, 结合灰色关联度分析方法及信息熵理论提出灰熵关联度适应值分配策略, 利用灰关联系数结合熵值权重计算适应度值, 以灰熵关联度值引导启发式算法进化. 将该方法应用到差分算法及遗传算法中解决三目标流水车间调度问题. 实验表明: 灰熵关联度适应值分配策略能够解决该问题, 可以得到分布均匀的Pareto 前端; 同时, 基于此策略的差分算法得到的解好于遗传算法的解.     

基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题,提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法。该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度,修正优化算法的进化学习公式,提高算法在约束边界区域的搜索能力;通过引入一种基于拥挤距离的Pareto最优解分布性动态维护策略,在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto前沿的分布性。实验结果表明,所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto前沿。     

基于局部搜索的改进SPEA2算法

由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.     

基于颜色矩的图像检索算法研究

为克服基于文字的图像检索技术对大型图像数据库实施困难、描述不完整等弊端,对RGB颜色矩和Munsell颜色矩进行研究,RGB颜色矩只适用于简单图像,Munsell颜色矩无法判断图片具体信息。为此,采用信息融合技术进行检索判断层的融合,选择多颜色空间融合颜色矩,在分析传统融合算法基础上,提出一种改进融合算法NewcombMNZ。实验结果表明,该算法能提高检索精准度和排序值,对噪声具有良好的鲁棒性,且能减少检索性能较差的特征对融合结果的影响,适用于特征数量较少的情况。     

基于PCA的高维多目标优化可视化方法

高维多目标优化问题的高维解集由于目标和解的个数众多,对其可视化较为困难。针对上述问题,结合降维和非降维数据分析技术,提出一种高维多目标优化的可视化方法。该方法对高维多目标算法运行后的一组解集进行预处理,运用主成分分析方法分析数据特征,获取转换后的数据及其对应的贡献率。按照贡献率由大到小的顺序调整转换后的数据列顺序;利用主成分贡献率求解转换后数据的行间距离,运行分级聚类算法并对转换后的数据按行排序,重新组织数据,将最终的结果用热图显示。实验结果表明,该方法既能使用户明确转换后每个目标所占的贡献率,又能取得较满意的视觉效果,便于用户理解数据的整体分布并做出决策。