基于鱼群算法的通风巷道漏风点辨识方法研究

利用通风系统节点风流平衡关系和回路阻力平衡关系构建出了分支漏风点辨识模型.由于该模型用传统方法求解相当困难,应用鱼群算法对该模型进行了求解.在解算过程中,人工鱼个体采用0-1整数和实数混合编码方法描述;用人工鱼体能累计和消耗程度来调度其行为;采用与饥饿程度成正比的移动步距的贪婪法描述个体追尾行为;采用最低生存体能控制来实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.仿真试验表明,该方法能准确推断出通风网络中隐藏的所有漏风点.     

矿井通风网络最小独立路集不交化可靠度的计算

运用可靠性工程理论及不交型积之和定律 ,在大型网络系统可靠度计算的基础上 ,提出了矿井通风网络系统最大线性无关最小独立路集予以真子集涤除的不交化可靠度计算的实现方法 .根据不交化可靠度计算法 ,当最小独立路集按所含网络分支的多少进行升序排列时 ,还可进一步减少中间过程的计算量 ,从而达到最佳不交化简化计算的效果 .实例分析表明 :采用升序排列的最小独立路集并按不交型积之和定理予以真子集涤除的不交化处理后 ,不仅计算值等同于一般网络分析中用全概率公式计算的矿井通风网络系统可靠度 ,而且 ,计算工作量大为简化 .     

船用捷联惯导系统的快速阻尼导航算法

为了消除船用捷联惯性导航系统中的舒勒周期振荡和傅科周期振荡,常用的方法是在水平回路引入阻尼网络。然而,引入阻尼网络之后,系统在达到稳定之前往往需要一个较长的调节时间。系统在调节时间内会有超调等现象,使得系统的性能无法保证。为了减少系统的调节时间,提出一种由逆向解算和正向解算形成的循环算法,导航计算机利用存储的信息在计算机内循环解算,以达到缩短调节时间的目的。最后利用计算机进行仿真实验,结果表明所提方法能够有效缩短阻尼调节时间。     

多业务CDMA网络基站规划模型与算法研究

针对多业务CDMA网络基站规划问题,以最小化建设成本和功率损耗为目标,建立该问题的多目标数学优化模型.针对所建模型的特点,设计基于非支配排序遗传算法(NsGA-Ⅱ)的求解方法,给出算法实现的各种关键要素.通过对一个实际算例进行求解,仿真结果表明算法能够很好的逼近Pareto最优解集,在所有获得的规划方案中基站均匀的分布在目标规划区域内,与实际规划比较吻合,从而表明所建模型和算法的有效性,能够为实际CMDA网络基站规划提供有效的理论依据.     

基于列生成法的不正常航班调度

不正常航班调度是一个非常复杂的实时网络优化问题,属于NP难问题.同时考虑由飞机资源短缺和机场关闭造成的航班不正常情况,采用时空网络技术为每架飞机构建恢复网络,在此基础上将该问题视为带有容量约束的多个商品的整数最小费用流问题,建立了多商品网络流数学模型.采用列生成算法求解该大规模整数规划问题,对于求得的非整数解采用分支定界法进行处理.最后,给出的算例验证了该方法的正确性和有效性.     

考虑动态多时段借还车需求的城市自行车租赁系统规划模型

建立了一个自行车租赁系统规划模型。该模型考虑一天中动态的自行车借还车需求及租赁分区自行车和空闲停车位数量的动态变化，通过优化各租赁分区的自行车停车桩(或对共享单车为停车位)数量，以及运营时段初始各小区分配的自行车数量，在保证所有的自行车借还车需求均能得到满足的基础上，最小化总的投资建设成本。模型为一个大型整数线性规划问题，通过LINGO软件中内置的分支定界算法，可快速求得全局最优解。通过算例对该模型进行了验证。     

同时考虑决策单元竞争与合作关系的DEA交叉效率评价方法

为解决交叉效率方法中存在的多解问题,进取型权重与仁慈型权重方法被提出,所有决策单元要么同时被视为盟友,要么同时被视为敌对方,这并不完全符合各决策单元的个人意愿.因此,提出一种竞合DEA交叉效率方法,将所有决策单元分为若干组,各个决策单元的偏好权重能最大化盟友的总效率而最小化敌对方的总效率.这种权重选择策略体现了不同决策单元的个人偏好,故可以更方便地应用于实践中.最后,通过一个算例演示了这一方法.     

钢铁原料物流计划问题的建模与求解

研究了钢铁工业从原料采购到初级产品生产的物流计划问题,包括运输、库存和面向生产的配送.以所考虑的相关成本最小化为目标建立了数学规划模型,并采用列生成的方法求解.对0-1变量的线性松弛采用启发式的分支和深度优先搜索策略尽可能快地获得好的可行解.在分支结点上,通过求解最短路子问题获得限制主问题所需要的列,分支树上的根结点提供了体现可行解质量的下界.最后,计算机随机试验验证了该模型的有效性和算法的稳定.     

无圈超图对策上的有效平均树解

在超图对策中,平均树解(简称AT值)是一类重要的分支有效解.本文在大联盟能够形成的假设下,基于单而芳等(2017)和Béal等(2018)在无圈图对策上提出的有效平均树解,进一步提出了无圈超图对策上基于平均树解的一类有效解.该有效解先给每个参与者进行AT值分配,再将大联盟收益超出分支收益之和的剩余部分平均分配给每个参与者.首先,证明了该有效解可以由有效性、分支公平性和分支内盈余等分性这三个公理所唯一刻画.其次,通过算例分析了该有效解.通过与其他值比较发现,对处于关键位置的参与者,在该解下会获得更多的收益.     

集中涌出瓦斯在通风网络中运移的三维LBM仿真

为了研究瓦斯在巷道某处集中涌出后的运移规律，提出集中涌出瓦斯在通风网络中运移的三维LBM仿真方法。应用速度、浓度双分布格子Boltzmann方法（LBM），分别建立了瓦斯运移速度和浓度三维LBM模型。由于逆风网络复杂，力加侠运行速度，计算过程采用三维分头耦合算法。该算法将每个巷道看成一含独立的块，各巷道分别独立并行她计算，只在巷道壁面处交换数据，从而提高运算速度。模拟实例表明，用该仿真方法可得到集中涌出瓦斯在通风网络中蔓延的直观信息和速度、浓度等大量数据；可以得到每条巷道瓦斯浓度峰值个数、瓦斯浓度峰值大小、位置和到达的时间，从而提供有效避开瓦斯浓度峰值的方案。     

考虑节点中断和需求波动的可靠供应链网络设计问题

本文研究了一个包含供应点、中转点和需求点的三级可靠供应链网络设计问题(RSCNDP).文章同时考虑了供应端的不确定性(节点中断的可能性)和需求端的不确定性(需求量的波动性),针对这些因素,采用情景的方法描述,并结合p-鲁棒模型的优点提出了一个新的混合整数规划模型.在模型中,α,β两参数分别表示决策者对节点中断和需求波动的风险偏好,优化的目标是在给定的风险偏好下最小化设施的固定成本和产品的运输成本.文章提出了一个由最短增广链法和遗传算法的相结合的混合智能算法来求解该模型,并结合实际进行了相应的数值分析.结论显示决策者的风险偏好对可靠供应链网络的设计会产生重大的影响,而在面临风险时,可靠的供应链网络表现要优于确定型的供应链网络,这些为企业的供应链管理决策提供了理论支撑.     

反馈神经网络的一种反向传播算法

曾有人提出利用线性最小二乘法解决神经网络求解优化问题，如用于 Ｂ Ｐ、 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 网络求解。但在许多实际应用中，典型的反向传播法速度较慢。顾提到的反馈神经网络新型算法基于线性代数方法，使用线性最小二乘技巧获得每个神经元的激活函数的权重和，并根据理想权重和与实际权重和的“子误差”来逐层调整权重。在描述时间序列等应用方面，其速度比经典的反向传播要快几个数量级。     

公路隧道纵向式通风系统的模糊控制研究

根据公路隧道污染物的运移机理及其通风系统的特点,建立一氧化碳浓度模糊控制器和烟雾浓度模糊控制器,构成公路隧道纵向式通风模糊控制系统。仿真试验结果表明,模糊控制与间接控制法相比,获得更好的节能效果,并能部分解决交通量检测滞后及污染物运移滞后带来的通风系统控制难的问题,获得较好的控制效果。     

基于格子Boltzmann方法的建筑自然通风仿真

为了研究建筑内自然通风条件下的气流流动规律和预测气流分布状况,在建筑流场低速不可压假设下,构建建筑自然通风的格子Boltzmann二维仿真计算模型,把整个建筑流场分为室内区域和室外区域;对于低雷诺数情况,提出了基于D2G9的建筑流场LBM仿真模型;对于高雷诺数建筑流场,提出了建筑流场LBM-LES仿真模型;对建筑平直墙壁用反弹格式,而对于弯曲墙壁采用曲边界格式。最后使用该方法分别计算雷诺数Re=500和Re=5000自然通风建筑流场的气流分布,并把该模拟结果和Fluent 6.1软件模拟结果进行了对比分析,证明该方法是一种行之有效的建筑流场仿真方法。     

非常规突发事件中面向目标能力的路网调整及车流组织模型

在突发事件的背景下, 事件影响区域的交通路网是重要的生命线, 能否基于交通管制手段优化路网结构, 有效协调救援、疏散等任务于路网上的时空干扰, 是决定应急响应成功与否的重要因素. 首先从宏观上设计了该背景下的多层加载式的路网调整框架; 然后, 基于元胞传输模型(CTM)分析了各层交通需求加载时路网调整的目标函数及相应的系统约束、交通特性约束和优先级约束等, 最终构成了系统的路网调整模型; 最后, 通过算例对模型进行了验证分析.     

无线传感网多模簇维护机制与算法

无线传感网因节点众多、应用场景多样和资源约束严格而具有复杂的分布特征、组网灵活性和高度动态性,基于簇的网络管理模式面临着如何实现针对不同的簇受损情形的高效簇维护问题。建立了一种可以适应不同簇维护需要的多模簇维护机制,以自适应局域按需簇维护为目标,根据网络中簇的动态变化时间和空间进行分类簇维护,将簇维护转化为局部性和事件触发的操作,触发机制包括簇头剩余能量低于设定阈值、簇头负载不均、新节点加入或簇内节点失效退出等,基于单个簇或相邻簇的状态变化关系启动单簇(簇内)维护或多簇(簇间)维护方案。基于NS2的仿真结果表明:与传统周期性、全网重新成簇的维护模式相比,该机制能够明显降低网络维护开销,有效均衡网络节点能耗、增加传输的数据包总量、100%节点存活时网络的平均生命周期最高可延长1.8倍。     

基于RBF神经网络的磁屏蔽性能计算方法

针对磁屏蔽性能理论计算存在的不足,提出了基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的磁屏蔽性能理论计算方法。首先,采用控制变量法对影响磁屏蔽性能的独立参数进行分离并建模;然后,利用RBF神经网络对非独立参数进行建模;最后,将训练好的RBF神经网络模块与分离出来的独立参数模型进行结合,得到磁屏蔽装置的磁屏蔽性能计算模型。通过对矩形磁屏蔽装置的磁屏蔽性能进行仿真计算,结果表明,提出的基于RBF神经网络的磁屏蔽性能理论计算方法与有限元数值法的最大相对误差为10.3%,95%的拟合结果与数值计算结果的相对误差在8%以内,与传统解析法相比,该方法更加接近数值法的求解精度,更适用于工程估算。     

多变量过程的边界调整策略

针对存在设置偏差且生产阶段有限的多变量过程,研究了调整费用恒定情形下的使过程质量损失最小的边界调整策略.在建立过程状态空间方程的基础上,利用贝叶斯推断和动态规划给出了调整策略中随生产阶段变化的边界.通过算例解释了边界调整策略的实现方法,并通过仿真将调整策略与其他两种质量控制策略进行了比较分析,仿真结果表明调整策略能够更好的减少过程的总体质量损失.     

变动补偿的多模糊选址-路径机会约束模型及算法

针对同时具有模糊需求和模糊旅行时间,且有车辆容量、配送中心容量和时间窗约束的选址-路径问题,基于预优化和实时调整的两阶段策略,引入变动成本的概念,建立变动补偿的机会约束预优化模型.在实时调整阶段,考虑多模糊参数的联合影响,定义变动成本为因车辆剩余容量不足返回配送中心卸载的额外配送成本和因车辆实际到达时间超出客户时间窗的时间惩罚成本总和.鉴于多模糊参数影响的时间窗可信度计算复杂,且已将时间惩罚成本作为变动成本的一部分修正目标函数,去掉时间窗机会约束,设计一阶段模拟退火算法求解,贪婪聚类构建初始解,随机模拟法估算变动成本.测试算例验证了模型和算法的有效性.得出,该模型可弱化偏好值的影响,生成实时调整变动幅度小且整体最优的预优化方案,提高对不确定环境的风险抵抗力,且求解简单;该算法是求解此类问题的较好算法;研究成果为多模糊选址-路径问题提供新的求解思路.