考虑柔性负荷接入技术的智能电网线路 规划模型构建

电力建设单位在规划建设智能电网线路过程中，没有重点考虑电网的柔性负荷影响因素，导致智能电网线路覆盖率低、信号强度弱和传输性能差等问题，文章提出了一种考虑柔性负荷接入技术的智能电网线路规划模型构建方法首先，对不同类型智能电网的柔性负荷进行分析，根据分析结果建立对应补偿成本函数，在此基础上将通信可靠性和链路成本作为约束指标，以此构建智能电网线路规划模型，再采用改进小生镜遗传算法求解模型，实现智能电网线路的最优规划建设方案实验结果表明，所提方法的线路覆盖率广、信号强度高、传输性能好，具有较高推广和使用价值     

基于组合优化理论设计单钻头打孔机生产效能模型

对孔型加工及走刀方式进行分析,基于离散空间的组合优化理论建立了求解最短路径与刀具转换的动态优化模型,并利用Matlab软件结合蚁群算法研究了该类问题的常用求解算法．从而设计出单钻头作业的在最短行进时间和最少作业成本前提下的最优作业线路,即刀具转换方案．     

山西省山地风电场道路设计规划要点分析

【目的】为了提高山地风电场道路设计的能力，确保大件设备的运输，应对风电场道路进行全阶段的详细设计规划。【方法】本文主要分析风电场道路设计规划的大件设备运输和实际重点、难点，首先,确保运输条件的可行性；其次，结合风电场道路设计的基本参数，根据工程情况选取经济性最优的参数方案；再次，考虑设计过程中的其他风险因素，争取做到风电场道路设计规划可行性与经济性的均衡，为风电场的建设打下坚实的基础。【结果】结果表明：合适的道路路径，合理的道路参数将大大降低道路的造价成本，提高项目的经济性。【结论】该研究详细阐述了道路设计中的各类关键因素，有助于深刻认识风电场道路对工程的重要作用，为下一步的项目建设提供重要的指导意义。     

考虑顾客收货时间的两层车辆路径优化问题

考虑了包含顾客收货时间的两层车辆路径问题,构建了相应的混合整数规划模型,并考虑了最小化总成本和总运输距离等不同的目标函数。通过对两层车辆路径优化模型实验数据的分析,揭示了其优于单层车辆路径模型的特点,并分别分析了顾客需求、顾客收货时间等因素变化对规划决策的影响,为实际车辆路径优化问题提供了管理启示。     

基于改进萤火虫算法的变电站选址定容研究

在市场环境下,变电站选址规划建设方案的经济性越来越重要针对变电站选址定容规划的经济性与供电可靠性的综合考量问题,该文提出了基于设备全寿命周期成本的变电站选址定容新模型在模型中同时考虑了变电站规划方建设的一次性投资成本、系统的运行及维护成本、故障成本和废弃成本,其中故障成本模型反映了电网公司经济损失与全社会经济损失的综合影响,采用设备故障率曲线来精确描述设备随时间发生故障的概率同时,该文还提出了一种运用参数方差调节的萤火虫优化算法对上述模型进行求解,该算法通过区分萤火虫种群的搜索阶段来提高寻优速度和全局寻优能力在典型规划算例中,通过与等年值法的比较分析,验证了上述模型和方法的正确性和有效性     

全身伽玛刀治疗过程自动化的解决方案

提出了一种基于靶点设计几何优化及治疗路径规划的一体化解决方案.该方案建立了几何优化靶点模型,采用遗传算法对模型进行优化,以获得靶点的最优配置;进而对治疗路径进行优化,以减少治疗床不必要的往复运动,提高治疗效率.当靶点数过多时,给出了一种分层优化方案,减少了治疗过程中的定位误差.模拟数据的实验结果表明,该自动化方案快速有效.     

一种基于三维虚拟爬行角色的路径规划技术

针对智能动画生成过程中三维虚拟爬行角色的运动特点,提出了一种基于单元面片的场景建模方式和基于碰撞检测的路径搜索方法,并在该过程中引入八叉树进行相交测试和碰撞检测,不但提高了算法实现的效率,而且使规划出的路径符合爬行角色自身运动的特点.使用控制点插值的路径优化策略对路径进行平滑处理,获得了较满意的动画效果.仿真试验表明该方法能为角色规划出最佳的路径,具有较好的完备性和一定的应用价值.     

一类未知非线性系统中有限域最优跟踪控制的迭代DHP算法

针对一类未知非线性离散时间系统,提出了一种无模型时域有限差分最优跟踪控制方案.在有限时域最优控制理论的框架下,将跟踪控制问题转化为误差动态调节器,引入迭代自适应动态规划(ADP)算法,通过双启发式动态规划(DHP)技术,分别用三个神经网络逼近误差动力学、成本函数和控制率,结合成本函数和控制率的收敛性分析,得到有限时域最优控制器.通过仿真实例验证了跟踪控制方案的有效性.     

基于多目标非线性规划对原材料订购与转运优化的研究

针对“生产企业原材料的订购与运输”,分别使用模糊综合评价和时间序列预测法,构建了基于TOPSIS改进的因子分析模型、基于模拟退火算法的最经济订购模型以及基于多目标优化和遗传算法的最优订购与转运模型.综合运用了MATLAB、Python及SPSS等软件编程求解,研究得出：对于给定企业的供应商的量化特征,不同约束条件下的最优原材料订购方案和转运方案及相应实施效果的分析,最后通过上述结论预测该企业的产能提升及未来订购与转运方案.     

基于最优组合赋权和模糊综合评价法的杂谷脑河下游泥石流危险性评价

基于模糊集理论,综合层次分析法、熵值法的优缺点,利用最优赋权法对评价因子赋权,最大程度考虑主客观因素在权重计算中所占的比重,建立泥石流模糊综合评价模型。以杂谷脑河下游20条泥石流沟为例,选取泥石流最大冲出量、流域面积、主沟长度等7个因子构成评价集,利用模糊综合评价模型,对该区泥石流进行危险性评价。将评价结果与刘希林单沟泥石流危险性评价法比较,三岔沟和曾头沟的模糊综合评价危险等级高于单沟泥石流危险评价结果,其余泥石流沟评价结果相同。评价结果与实际情况吻合,表明利用最优组合赋权法的模糊综合评价是合理可行的。     

三峡库区带有干中学的跨界污染问题研究

主要考虑了一类三峡库区跨界污染问题,其排放权交易与减排成本是基于干中学理论,减排成本主要依赖于使用减排技术的经验和减排水平.对于合作型与非合作型跨界污染问题,利用最优控制理论研究了该模型的最优排放路径与最优污染减排策略.最后,针对重庆和湖北的实际经济数据,采用龙格-库塔方法求解了非合作型与合作型跨界污染问题的减排水平和污染库存,并分析了两个区域积累经验能力差异的改变对模型的影响.     

基于排队和汇流模型的收费站优化

道路在现代社会和经济活动中起着关键作用.如何设计收费站,提高公路服务水平就显得尤为迫切.首先根据事故预防、吞吐量和成本因素,设计了公路收费站的形状和规模.然后,研究了收费站外的车道合流方式,并对基于排队模型和合流模型的最终方案进行了优化和改进.此外,针对交通现实,建立了一个仿真模型,研究自驾车辆数量对收费方式的影响.最后基于该模型,对其应用提出了具体建议.     

基于LBS和GIS的出租车智能调度系统的研究

基于移动位置服务和地理信息系统技术,对出租车智能调度系统的技术框架及其功能进行了研究.该系统主要由智能出租车车载平台、智能交通手机平台、智能出租车指挥系统3个部分构成,具有请求交通服务、预付费、智能调度、付费及电子账单、路径回放、失物请求等功能,对出租车的高效运营、合理调度提供了有效的支持.     

基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型

在分析了基于人工免疫的检测器的生成算法基础上,结合十进制数编码的遗传算法进行了优化设计,建立了一个基于免疫遗传算法的入侵检测器的生成模型,融合了人工免疫,遗传算法等多种智能技术.重点研究检测器的进化阶段,采用的是十进制对问题进行编码,能在短时间内搜索到高精度的全局最优解,而且稳定性也非常好,因此提高了检测器的多样性,高效性以及其适应度水平.并对模型性能进行分析,该模型可以对未知入侵行为和已知入侵行为以及其变种进行有效的识别.     

高校大面积校园电瓶车优化调度与建模

针对高校大面积校园电瓶车的优化调度设置问题,以南方某高校大面积校园停靠点分布以及师生出行数据为例,通过该高校校园路径和师生出行规律的分析,用模糊综合评价法得出校园电瓶车最佳停靠点,借助TSP旅行商算法求出电瓶车行驶最短路径.以实现乘客的等车时间最小和电瓶车企业完成运营需求的利益最大为目标,兼容乘客与电瓶车运营公司的利益,建立电瓶车设置的多目标规划模型.采用遗传算法中的NSGA-II算法求解,并借助Matlab数学软件,得出该校园的电瓶车最优调度方案.     

基于遗传算法的智能扫地机器人路径规划研究

随着现代科技的发展,移动机器人随之产生.清洁机器人作为特殊应用的机器人,为人们的生活提供便利,路径规划作为智能扫地机器人的关键技术之一,其算法的性能是影响机器人工作效率的重要因素.遗传算法作为新兴智能算法,具有强鲁棒性、并行性、高效性等特点,因此研究了遗传算法并实现扫地机器人的路径规划.分析了扫地机器人的基本理论,遗传算法的原理、实现及应用,将遗传算法应用于扫地机器人路径规划中,并在VS中进行仿真实验,实现单点到单点的路径规划,同时实现全覆盖式路径规划.     

军事运输的模糊时间路优化

基于模糊规划原理，提出了军事运输的模糊时间最优路问题，建立了模糊机会约束规划模型和模糊相关机会规划模型，设计了基于遗传算法的求解步骤，并处理了运输中的“必经点”争“禁止点”问题，并给出了算例。     

无人机航迹规划系统的设计与实现

【目的】航迹规划程序UFP(UAV飞行规划)是无人机任务规划系统的核心，也是目前科研人员研究的重点。为了确保无人机能顺利完成各种作战计划任务，任务规划系统必须对各种战场因素进行综合分析。【方法】通过人工设计和操作，可直接将任务指令传输给无人机，基于.NET的无人机航线规划系统，使用数字高程模型图，并采用Dijkstra算法来寻找最优的飞行航迹。【结果】选择适合战场因素和自身性能指标的最优航迹，从而确保无人机能安全、按时抵达任务区域，并按任务规划来完成既定任务。【结论】无人机航迹规划系统作为当今战争的重要支撑，运用该系统能大大提高作战效能，进而巩固国防。     

改进遗传算法的云数据容灾备份方案

针对云服务供应商的数据容灾系统中成本和恢复时间优化问题,提出一种基于改进型遗传算法(IGA)的云数据容灾备份方案.首先,根据各云供应商的存储价格、通信价格和带宽等属性构建数据备份模型.然后,提出一种改进型遗传算法,通过一个替换重组操作来提高算法的收敛速度和寻优能力.最后,以备份成本和恢复时间的加权和为优化目标,利用IGA求解最优备份方案.实验结果表明,该方案在备份成本和恢复时间方面具有优越的性能.     

旋翼无人机目标推力矢量最速趋近法

针对旋翼无人机轨迹跟踪任务,提出一种基于四元数等效旋转矢量的目标推力矢量快速趋近法,用以优化此类飞行器的轨迹跟踪控制方式.具体过程如下:由位置控制环生成主旋翼目标推力矢量,求出当前推力矢量到目标矢量的最小旋转矢量和姿态改变最小的变化四元数,进而得到目标姿态四元数,再以该四元数作为姿态控制环给定量,实现目标推力矢量快速趋近.仿真与飞控平台验证表明:该方法能使推力矢量以最优路径趋向目标矢量,减小了旋翼无人机姿态变化量,缩短了姿态跟踪时间.利用该方法优化设计了轨迹跟踪控制方案,与其他未经优化的有关方案相比,该方案整体计算量小,更适用于成本受限的低端嵌入式控制器.