交互式满意协调法——一种多目标优化方法

本文在分析多目标优化设计的特点和各种已有的多目标优化方法优缺点的基础上,提出了一种交互式满意协调多目标优化方法,它基于理想点法的策略思想,运用极小极大法进行多目标优化,具有由设计者直接面向目标函数值进行交互式协调的协调机制,同时又吸取了线性加权统一目标法中权系数的处理方法,具有使用简单方便,协调处理直观灵活的特点,通过算例的考核,表明是一种实用有效的多目标优化方法。     

平面四杆机构的综合优化平衡

从惯性激振载荷、运动副动反力等多项动力性能指标入手，提出了一种用附加质量平衡平面四杆机构的多指标综合优化平衡方法—协调曲线平衡法．它是在整个设计空间，按各自目标函数的等值面来产生多目标优化设计的最优方案．这种方法对于解决综合平衡技术中相互冲突的多项动力特性指标的协调解问题效果显著，最后通过一个实例分析验证了这一方法．     

多目标协调与权系数选择

研究了加权ｐ范数函数及其一阶偏导数，协调解表面及其法向量，多目标协调和单 目标极小化等问题，找出权系数、ｐ范数法中的ｐ值及协调解构成的超面之法向量之间 的关系，从两方面论证了选择权系数的公式。还讨论了公式中引入近似替换量的方法及 其在求解协调解中的作用。给出了用无穷大ｐ范数法求解多目标问题时，权系数的几何 含义并论证了当ｐ范数法中的ｐ值从１向∞升值时，求得的协调解轨足 的变化情 况。这些对指导多目标协调有着重要意义。     

工业大系统递阶多目标优化的分解协调方法

研究了工业大系统递阶多目标优化问题,将其归纳为三种基本形式,并提出了三种相应的新算法。这些方法的基本思想是利用分解协调原理和多目标优化技术,将原问题化为一个二级优化问题。第一级求解一系列低维数的多目标子问题,第二级进行协调。这样大大节省了所需的计算机内存容量,加快了算法的收敛速度。这些算法还具有简单、实用等优点。数值例子证明了以上的结论。     

Agent的多目标优化分布式智能算法

根据多目标优化的理论,将传统多目标优化的方法与Agent技术相结合,提出一种基于Agent技术的多目标优化分布式智能算法．在该算法中,每个智能体由目标函数、协调算法和通信模块组成．由智能体组成多目标优化的多智能体系统．通过每个Agent的独立优化和Agent之间的通信和协调。实现多目标优化．文中用实例验证算法的有效性．     

基于反馈控制原理可靠性多目标优化设计的满意解

通过对多目标优化问题不确定性因素的分析,将有效解问题扩展到模糊多目标优化模型软计算满意解求解问题．利用模糊集理论中隶属函数,将各子目标模糊化后处理为满意度函数,进而在分析控制系统中的闭环控制原理和多目标满意解优化软计算的动态过程的相似性后,提出了建立基于闭环反馈控制原理,由协调校正权函数、相对优属度函数和重要性加权指数构成的多目标满意解总评价函数方法．最后,给出机械零件可靠性多目标满意解优化实例进行验证．     

考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法

为进一步挖掘能源互联网多能源互补的潜力,提高能源系统的运行收益,降低运行成本,提出了一种考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法。考虑多能源系统的约束条件,依据最小化住宅能量枢纽运行总成本构建住宅能量枢纽模型,以最大化工业能量枢纽运行总收益为目标构建工业能量的枢纽模型。根据上述两层模型的约束条件得到荷源协调优化运行中存在的问题,采用多目标加权寻优算法,设计多目标混合整数线性规划模型,实现荷源协调优化。仿真实验结果表明:所设计的考虑消纳效益的多能源枢纽荷源协调优化方法可促进可再生能源的消纳,降低多能源枢纽的运行成本,有效减少开销,提高能源系统的运行收益,为多能源枢纽的经济运行及荷源协调优化提供了新的技术途径。     

考虑经济和环境的过程系统优化综合

建立了流程的宏结构数学模型，提出考虑经济和环境的过程优化综合的协调分层决策策略，把问题求解过程分解为微结构层、智能协调层和宏结构层等三个层次，使得多目标问题可在这三个层次上求解。在智能协调层中引入了人工智能领域的智能体概念，它可以支持设计者进行多个层次间的交互，从而完成对复杂问题的求解。     

基于生态捕食模型的多目标优化问题求解算法

根据种群生态学中的捕食模型，将多个目标的权值对应到生态系统的种群规模，利用生态捕食模型的动态周期性变化特性，提出了一种新的进化多目标优化算法．该算法通过生态捕食模型来动态调整各个目标的权值，无需人为指定，从而减少了对问题知识的依赖，快速找到非劣解集．文中给出了权值调整策略的参数选择标准，并选择几个比较困难的多目标函数优化问题做了实验．实验结果表明了新方法的有效性．     

基于多目标混合进化算法的多台TCSC控制器协调设计

将多台可控串联补偿器(TCSC)之间的协调运行问题转化为多目标优化问题,详细介绍了一种基于进化规划和粒子群优的多目标混合进化算法(MOEPPSO),提出了基于MOEPPSO的协调控制器设计方法.采用多目标混合进化算法优化控制器参数,得到一组Pareto参数解集,为运行人员提供更丰富、准确的信息.在装有两台TCSC的IEEE典型四机两区域系统研究实例中,非线性时域仿真验证了所提方法的有效性.与单独设计控制器的方法相比较,所提方法能够更好地提高互联系统的稳定性.     

线性L1问题的一个迭代法

运用极大熵技术,提出一个求解线性l1问题的迭代法,与传统的直接解法相比,提出的极大熵方法具有简单易行、占用计算机资源少的优点,最后的两个算例表明此算法是可行的.     

最大熵原理在无约束优化方法中的应用

经研究，发现将最大熵原理与无约束优化方法相结合亦能达到约束优化公式化，简化优化的过程，使用罚函数法可将约束化优化问题变成无约束化问题，但原问题中的可微函数组成罚函数后有可能成为不可微问题，因而影响了再使用无约束优化方法中的诸多效的方法，如先使用最大熵原理找出原约束优化有关问题的等效Ｌａｇｒａｎｇｅ函数后，再构成罚函数即可保证是可微的了。     

基于熵的国际贸易网络异质性测度与演化

国际贸易网络是典型的复杂经济网络,拓扑结构和权重结构都具有异质性的特征.提出了网络强度熵和网络权重熵.对国际贸易网络权重结构的异质性进行测度.实证结果表明1950年至2000年间国际贸易网络拓扑结构和权重结构的异质性呈现出相反的演化方向,拓扑结构的异质性下降而权重结构的异质性上升.这说明虽然更多的国家之间开展直接的贸易关系,但国际贸易网络中贸易量和贸易流量的分布趋于更不均衡的状态.研究结果表明,对网络权重结构的分析可以揭示更为全面的系统演化特征和机制.     

一个退化抛物 双曲方程柯西问题熵解的唯一性

Kuznetsov方法是估计双曲型方程熵解与它的数值解之间误差的有效方法,文中应用该方法证明一个二阶退化抛物 双曲方程熵解的唯一性,并用双变量方法得到了熵解在初值的L1连续性.     

基于熵权TOPSIS法的高校学生成绩综合评价与排名

针对现有成绩综合评价方法中存在的缺陷,把熵权TOPSIS法引入大学生成绩综合评价中,并以商丘师范学院地理科学专业某年级学生08～09年度专业课成绩为实例进行分析．研究表明,熵权TOPSIS法用于学生成绩综合评价和排名不仅能有效体现课程差异,而且避免了权重设定的主观性,提升了高校学生成绩综合评价与排名的合理性与客观性．     

奇异线性抛物问题的时空有限元方法

讨论了一类奇异线性抛物方程的自适应有限元方法,即时间间断、空间连续的间断时空有限元方法.以对偶问题的强稳定性和误差估计为基础,给出了有限元解的加权L2模误差估计.     

关于不定椭圆问题有限体积法的超收敛结果

考虑一般不定椭圆问题的有限体积法,并得到能量范数和最大模意义下的超收敛结果．数值试验与理论结果相符．     

变量有界线性规划的极大熵方法

目的讨论变量有界线性规划问题的熵函数解法。方法采用Lagrangian对偶把该问题处理为一个对偶的低维无约束不可微凸规划，据此提出了变量有界线性规划问题的可微极大熵函数。结果提出的熵函数方法可以避免数值计算的溢出。结论所采用的熵函数可避免数值的溢出，数字结果表明方法是有效的。     

求解一类矩阵方程最佳逼近解的算法

应用复合最速下降法,给出了在加权范数下求解矩阵方程AXB＋CYD=E的对称最佳逼近解的一种迭代算法。在有限的误差范围内,对任意初始矩阵X0、Y0,运用迭代算法,经过有限步可得到矩阵方程的最佳逼近解,并给出的数值例子证实了该算法的有效性。     

向量型二元语义密度集结算子及其应用

针对多属性决策问题，面向二元语义信息，以向量的形式对决策信息进行集成，提出了向量型二元语义密度加权平均(V-TDWA)算子的信息集结方法.首先，对向量型二元语义密度加权算子及其合成算子的基本构建思路进行了介绍，并对其性质进行了分析.然后，基于信息分布的疏密程度讨论了向量型二元语义信息的分组问题，给出了一种基于向量相似度的聚类方法，在聚类组的基础上，通过最大化熵值法求解不同聚类组的密度权重.最后通过算例对向量型二元语义密度集结算子的应用进行了简要说明.